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工業(yè)大數(shù)據(jù)分析指南

工業(yè)大數(shù)據(jù)分析指南

出版社：電子工業(yè)出版社出版時間：2019-10-01
開本： 16開 頁數(shù)： 124
本類榜單：經(jīng)濟銷量榜
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工業(yè)大數(shù)據(jù)分析指南 版權信息

  • ISBN：9787121373329
  • 條形碼：9787121373329 ; 978-7-121-37332-9
  • 裝幀：一般膠版紙
  • 冊數(shù)：暫無
  • 重量：暫無
  • 所屬分類：>

工業(yè)大數(shù)據(jù)分析指南 本書特色

內(nèi)容權威，為工業(yè)大數(shù)據(jù)分析相關技術研發(fā)、設計建模和應用落地提供了理論依據(jù)和標準化方法。 工業(yè)大數(shù)據(jù)分析指南 內(nèi)容權威，為工業(yè)大數(shù)據(jù)分析相關技術研發(fā)、設計建模和應用落地提供了理論依據(jù)和標準化方法。

工業(yè)大數(shù)據(jù)分析指南 內(nèi)容簡介

如今，全球掀起了以制造業(yè)轉型升級為首要任務的新一輪工業(yè)變革，工業(yè)大數(shù)據(jù)通過云計算、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能等技術引領新一輪科技革命，拉動工業(yè)經(jīng)濟的創(chuàng)新發(fā)展。工業(yè)大數(shù)據(jù)分析技術作為工業(yè)大數(shù)據(jù)的核心技術之一，可使工業(yè)大數(shù)據(jù)產(chǎn)品具備海量數(shù)據(jù)的挖掘能力、多源數(shù)據(jù)的集成能力、多類型知識的建模能力、多業(yè)務場景的分析能力、多領域知識的發(fā)掘能力等，對驅動企業(yè)業(yè)務創(chuàng)新和轉型升級具有重大的作用。 本書圍繞著"工業(yè)大數(shù)據(jù)分析”這一重要議題，對通用的工業(yè)大數(shù)據(jù)分析方法和分析流程進行歸納總結，對其關鍵共性進行辨識、抽象和提升，而非針對某一特定行業(yè)、企業(yè)或產(chǎn)品進行闡述。本書從工業(yè)大數(shù)據(jù)分析的概念、特殊性以及常見的問題入手，提出了工業(yè)大數(shù)據(jù)分析框架，并詳細闡述了業(yè)務理解、數(shù)據(jù)理解、數(shù)據(jù)準備、數(shù)據(jù)建模、模型驗證與評估、模型部署這6個工業(yè)大數(shù)據(jù)分析的基本步驟，*后對工業(yè)大數(shù)據(jù)分析的未來進行了展望，為工業(yè)大數(shù)據(jù)分析相關技術研發(fā)、設計建模和應用落地提供了理論依據(jù)和標準化方法。

工業(yè)大數(shù)據(jù)分析指南 目錄

目錄／Contents

第1章 工業(yè)大數(shù)據(jù)分析概論 /001
1．1 工業(yè)大數(shù)據(jù)分析概述 /002
1．2 工業(yè)大數(shù)據(jù)分析的特殊性 /011
1．3 工業(yè)大數(shù)據(jù)分析中的常見問題 /015
第2章 工業(yè)大數(shù)據(jù)分析框架 /019
2．1 CRISP-DM模型 /020
2．2 CRISP-DM模型落地的難點 /022
2．3 工業(yè)大數(shù)據(jù)分析的指導思想 /024
第3章 業(yè)務理解 /027
3．1 認識工業(yè)對象 /028
3．2 理解數(shù)據(jù)分析的需求 /032
3．3 工業(yè)數(shù)據(jù)分析目標的評估 /035
3．4 產(chǎn)品全生命周期 /038



第4章 數(shù)據(jù)理解 /041
4．1 數(shù)據(jù)來源 /042
4．2 數(shù)據(jù)的分類及相互關系 /046
4．3 數(shù)據(jù)質量 /049
第5章 數(shù)據(jù)準備 /053
5．1 業(yè)務系統(tǒng)的數(shù)據(jù)準備 /054
5．2 工業(yè)企業(yè)的數(shù)據(jù)準備 /056
5．3 物聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)準備 /058
5．4 建模分析的數(shù)據(jù)準備 /060
第6章 數(shù)據(jù)建模 /065
6．1 模型的形式化描述 /066
6．2 工業(yè)建模的基本過程 /070
6．3 工業(yè)建模的特征工程 /073
6．4 工業(yè)大數(shù)據(jù)分析的算法介紹 /077



第7章 模型的驗證與評估 /085
7．1 知識的質量 /086
7．2 傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析方法及其存在的問題 /088
7．3 基于領域知識的模型驗證與評估 /091
7．4 總結與展望 /095
第8章 模型的部署 /097
8．1 模型部署前應考慮的問題 /098
8．2 實施和運行中的問題 /101
8．3 問題的解決方法 /103
8．4 部署后的持續(xù)優(yōu)化 /105
第9章 展望未來 /107
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工業(yè)大數(shù)據(jù)分析指南 作者簡介

工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟自2016年2月1日成立至今，匯聚工業(yè)制造企業(yè)、工業(yè)解決方案提供商、信息通信業(yè)、安全等多領域超過1200家先進企業(yè)和科研機構，形成了“12+9+X”組織架構。聯(lián)盟在工業(yè)和信息化部的指導下，依托各工作組和特設組，與聯(lián)盟成員單位共同努力，先后從工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)頂層設計、技術研發(fā)、標準研制、測試床、產(chǎn)業(yè)實踐、國際合作等多方面開展工作，發(fā)布了工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)白皮書、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺、測試床、優(yōu)秀應用案例等系列成果，廣泛參與國內(nèi)外大型工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)相關活動，為政府決策、產(chǎn)業(yè)發(fā)展提供智力支持，為深入貫徹落實國務院發(fā)布《關于深化“互聯(lián)網(wǎng)+先進制造業(yè)” 發(fā)展工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的指導意見》、《工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展行動計劃（2018-2020年）》等政策提供關鍵支撐。

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