工業(yè)大數(shù)據(jù)分析指南

1、工業(yè)大數(shù)據(jù)分析指南工業(yè)大數(shù)據(jù)分析指南二工業(yè)大數(shù)據(jù)分析框架三業(yè)務(wù)理解四數(shù)據(jù)理解五數(shù)據(jù)準(zhǔn)備六數(shù)據(jù)建模七模型的驗證與評估八模型的部署九展望未來業(yè)務(wù)理解 數(shù)據(jù)理解數(shù)據(jù)準(zhǔn)備建模驗證與評估數(shù)據(jù)實施與 運營CRISP-DM模型指 南 全 文 架 構(gòu)六 個 基 本 步 驟在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟的指導(dǎo)下，工業(yè)大數(shù)據(jù)特設(shè)組主持編寫了工業(yè)大數(shù)據(jù)分析指南工業(yè)大數(shù)據(jù)分析概論工業(yè)大數(shù)據(jù)分析指南工業(yè)大數(shù)據(jù)分析概論工業(yè)大數(shù)據(jù)分析概述工業(yè)大數(shù)據(jù)分析的特殊性工業(yè)大數(shù)據(jù)分析的常見問題工業(yè)大數(shù)據(jù)分析的概念工業(yè)大數(shù)據(jù)分析的相關(guān)技術(shù) 工業(yè)大數(shù)據(jù)分析的基本過程 工業(yè)大數(shù)據(jù)分析的類型工業(yè)大數(shù)據(jù)分析的價值工業(yè)大數(shù)據(jù)分析支撐業(yè)務(wù)創(chuàng)新從工業(yè)數(shù)據(jù)分析

2、到工業(yè)大數(shù)據(jù)分析工業(yè)大數(shù)據(jù)與商務(wù)大數(shù)據(jù)分析工業(yè)大數(shù)據(jù)建模的難點業(yè)務(wù)和數(shù)據(jù)理解不當(dāng)導(dǎo)致的失誤 建模和驗證過程的失誤避免失誤的方法工業(yè)大數(shù)據(jù)分析指南業(yè)務(wù)理解數(shù)據(jù)理解數(shù)據(jù)準(zhǔn)備建模驗證與評估數(shù)據(jù)實施與 運營二工業(yè)大數(shù)據(jù)分析框架CRISP-DM模型（跨行業(yè)數(shù)據(jù)挖掘標(biāo)準(zhǔn)流程）以數(shù)據(jù)為中心，將相關(guān)工作分成業(yè)務(wù)理解、數(shù)據(jù)理解、數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、建 模、驗證與評估、實施與運行等六個基本的步驟，用以指導(dǎo)工業(yè)大數(shù) 據(jù)分析的過程工業(yè)大數(shù)據(jù)分析的指導(dǎo)思想用好CRISP-DM，減少不必要的反復(fù)，提高數(shù)據(jù)分析的效率CRISP-DM模型落地難點工業(yè)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)關(guān)系復(fù)雜、工業(yè)數(shù)據(jù)質(zhì)量差、工業(yè)場景的分析要求高工業(yè)大數(shù)據(jù)分析框架工業(yè)大數(shù)據(jù)分析

3、指南三業(yè)務(wù)理解認(rèn)識工業(yè)對象用系統(tǒng)的觀點認(rèn)識工業(yè)對象，理解系統(tǒng)功能并進(jìn)行功能描述，深入認(rèn)識系統(tǒng)的功能原理、注工業(yè)大數(shù)據(jù)分析框架重系統(tǒng)功能與業(yè)務(wù)場景的關(guān)聯(lián)理解數(shù)據(jù)分析的需求工業(yè)過程中的數(shù)據(jù)分析需求：DMAIC模型，界定D、測量M、分析A、改進(jìn)I、控制C等五個步驟數(shù)據(jù)分析的價值需求：確認(rèn)兩方面問題：價值是真的存在？價值是否足夠大？具體業(yè)務(wù)場景的數(shù)據(jù)分析需求：不同場景下問題之間的關(guān)系會發(fā)生改變，分析和應(yīng)用結(jié)合流程數(shù)據(jù)分析需求的梳理方法：用5W1H方法深入理解需求、將業(yè)務(wù)目標(biāo)相關(guān)的因素進(jìn)行分類工業(yè)數(shù)據(jù)分析目標(biāo)的評估理解工業(yè)知識、工分業(yè)析大工數(shù)業(yè)據(jù)知分識析的框合架用性、專業(yè)領(lǐng)域知識和數(shù)據(jù)模型融合制造的全生

4、命周期跨生命周期數(shù)據(jù)工的業(yè)管大理數(shù)和據(jù)分分析析框架工業(yè)大數(shù)據(jù)分析指南四數(shù)據(jù)理解數(shù)據(jù)來源業(yè)務(wù)與數(shù)工據(jù)業(yè)的大關(guān)數(shù)系據(jù)離散行業(yè)的數(shù)據(jù)源流程行業(yè)的數(shù)據(jù)源數(shù)據(jù)的分類及相互關(guān)系工業(yè)數(shù)據(jù)工的業(yè)分大類數(shù)數(shù)據(jù)間的關(guān)聯(lián)關(guān)系數(shù)據(jù)質(zhì)量數(shù)據(jù)質(zhì)量工的業(yè)定大義數(shù)數(shù)據(jù)質(zhì)量的組成要素數(shù)據(jù)質(zhì)量的影響因素工業(yè)大數(shù)據(jù)分析指南業(yè)務(wù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)準(zhǔn)備工業(yè)企業(yè)的 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備物聯(lián)網(wǎng)的 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備建模分析的 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備五數(shù)據(jù)準(zhǔn)備不同業(yè)務(wù)系統(tǒng)之間的數(shù)據(jù)整合和共享，打破“信息 孤島”，拆除“數(shù)據(jù)煙囪”，實現(xiàn)多源基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的 按需互通和共享。針對要解決的問題開展 數(shù)據(jù)治理，實現(xiàn)數(shù)據(jù)資 源的互通和共享基于統(tǒng)一的標(biāo)識解析體系實現(xiàn)數(shù)據(jù)的互聯(lián)、互通、共享和溯源數(shù)據(jù)預(yù)處

5、理數(shù)據(jù)異常處理數(shù)據(jù)缺失處理數(shù)據(jù)規(guī)約處理工業(yè)大數(shù)據(jù)分析指南六數(shù)據(jù)建模1模型的形式化描述234工業(yè)數(shù)據(jù)分析算法介紹基本描述模型的深入表述對建模思想的影響工業(yè)建模的基本過程建模的基本思路模型融合的方法模型的優(yōu)化過程工業(yè)建模的特征工程 數(shù)據(jù)初步篩選 特征變換特征組合 特征篩選 特征的迭代傳統(tǒng)統(tǒng)計分析類 通用機(jī)器學(xué)習(xí)類旋轉(zhuǎn)設(shè)備振動分析類 時序數(shù)據(jù)時間序列類非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)文本挖掘類 統(tǒng)計質(zhì)量控制類排程優(yōu)化類工業(yè)大數(shù)據(jù)分析指南七模型的驗證與評估傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析方法及問題基于領(lǐng)域知識的模型驗證與評估知識的質(zhì)量知識的確定性與準(zhǔn)確性知識的使用范圍知識的質(zhì)量與可靠性基于精度的驗證方法精度驗證方法的局限性 解決驗證問題的傳

6、統(tǒng)方法對適用范圍的評估對精度的評估 場景的綜合評估 模型的迭代評估工業(yè)大數(shù)據(jù)分析指南模型部署前 應(yīng)考慮的問題問題的解決方法八模型的部署模型的部署實施和運行中 的問題部署后的持續(xù)優(yōu)化模型部署對工作方 式的改變模型部署的標(biāo)準(zhǔn)化與流程化模型部署的自動化 與智能化數(shù)據(jù)質(zhì)量問題改善數(shù)據(jù)收集、限制應(yīng)用范圍實時性（分布式消息隊列和流處 理）、計算效率（近似算法、并 行算法和流式算法）、存儲量的 可擴(kuò)展性（分布式系統(tǒng)）、計算 穩(wěn)定性（集群計算框架）采用本質(zhì)性的關(guān)聯(lián)；修正模型模型的應(yīng)用限制在特殊范圍內(nèi)運行環(huán)境問題精度劣化問題范圍變化問題長時間的優(yōu)化改進(jìn)提高維護(hù)和 管理水平擴(kuò)大模型適用范圍適應(yīng)新知識工業(yè)大數(shù)據(jù)分析指南九展望未來工業(yè)大數(shù)據(jù)逐漸成為傳統(tǒng)制造業(yè)與新一代信息 技術(shù)深度融合的落腳點政府的政策制定、驅(qū)動導(dǎo)向、發(fā)展引導(dǎo)、配套支 持等，為工業(yè)大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展創(chuàng)造了優(yōu)良環(huán)境。工業(yè)大數(shù)據(jù)技術(shù)產(chǎn)品創(chuàng)新正逐漸從技術(shù)驅(qū)動轉(zhuǎn)向應(yīng) 用驅(qū)動，廣闊的市場空間和大量的應(yīng)用