工业大数据分析指南-工业互联网产业联盟-201902.pdf
## 工业大数据分析指南 核心内容总结
《工业大数据分析指南》以工业大数据的分析流程和关键技术为核心，旨在为工业领域提供通用的分析方法和框架。
**核心要点：**
1. **工业大数据分析的定义与价值：** 工业大数据分析利用统计学、机器学习等技术，结合业务知识，处理工业过程数据，提取有价值信息、规律。其根本目标是创造价值，涉及资源优化、生产优化、跨企业协同等。分析结果用于描述、诊断、预测和处方型分析，需明确需求牵引、技术驱动的原则。
2. **工业大数据分析的特殊性：** 工业大数据分析关注数据完整性和质量提升，以及数据与机理的深度融合。建模的难点在于数据质量差、复杂性高、机理复杂。需关注业务需求、数据条件，结合专业知识，采用数据驱动加模型驱动方法。
3. **工业大数据分析框架：** 采用CRISP-DM模型，将分析过程分为六个步骤：业务理解、数据理解、数据准备、建模、验证与评估、实施与运行。强调在各个步骤中反复迭代，并注重工程化思想，减少无效反复。
4. **业务理解和数据理解：** 理解业务需求是数据分析的基础，识别工业对象、系统功能、业务场景。需明确数据分析目标，运用5W1H方法梳理需求，并进行评估。
5. **数据准备：** 数据来源多样，包括企业信息化数据、工业物联网数据等。数据准备包括业务系统、工业企业和物联网的数据准备，以及预处理、异常处理、缺失值处理、归约处理。
6. **数据建模：** 选择合适的算法和建模工具，提取数据中的规律。包括模型的形式化描述，和工业建模的基本过程。重点在于理解业务，在实践中不断优化，避免过拟合。需进行特征工程，包括特征筛选，组合等，并关注结果的知识质量。
7. **模型的验证与评估：** 评价知识质量，关注知识的确定性、适用范围和可靠性。验证与评估是关键，检验模型在什么范围内有效。需要综合评估，考虑场景、精度等，并进行迭代评估。
8. **模型的部署：** 部署前要考虑工作方式的改变，标准化与流程化，及自动化。实施与运行中需要关注数据质量、运行环境、精度劣化、范围变化等问题。
9. **工业大数据分析的未来发展：** 工业大数据在制造业转型升级中发挥重要作用， 结合国家政策及市场需求，在应用及技术上不断创新。
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