工业大数据分析指南

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版权信息

“国之重器出版工程”编辑委员会

“工业互联网丛书”编辑委员会

“工业互联网丛书”总序

序言

编写说明

第1章 工业大数据分析概论

1.1 工业大数据分析概述

1.2 工业大数据分析的特殊性

1.3 工业大数据分析中的常见问题

第2章 工业大数据分析框架

2.1 CRISP-DM模型

2.2 CRISP-DM模型落地的难点

2.3 工业大数据分析的指导思想

第3章 业务理解

3.1 认识工业对象

3.2 理解数据分析的需求

3.3 工业数据分析目标的评估

3.4 产品全生命周期

第4章 数据理解

4.1 数据来源

4.2 数据的分类及相互关系

4.3 数据质量

第5章 数据准备

5.1 业务系统的数据准备

5.2 工业企业的数据准备

5.3 物联网的数据准备

5.4 建模分析的数据准备

第6章 数据建模

6.1 模型的形式化描述

6.2 工业建模的基本过程

6.3 工业建模的特征工程

6.4 工业大数据分析的算法介绍

第7章 模型的验证与评估

7.1 知识的质量

7.2 传统数据分析方法及其存在的问题

7.3 基于领域知识的模型验证与评估

7.4 总结与展望

第8章 模型的部署

8.1 模型部署前应考虑的问题

8.2 实施和运行中的问题

8.3 问题的解决方法

8.4 部署后的持续优化