工業大數據分析指南
工業因特網產業聯盟 等
- 出版商: 電子工業
- 出版日期: 2019-10-01
- 定價: $468
- 售價: 7.9 折 $370
- 語言: 簡體中文
- 頁數: 124
- ISBN: 7121373327
- ISBN-13: 9787121373329
-
相關分類:
大數據 Big-data
立即出貨 (庫存=1)
買這商品的人也買了...
-
$796數據驅動設計
中文年末書展|繁簡參展書2書75折 詳見活動內容 »
-
75折
為你寫的 Vue Components:從原子到系統,一步步用設計思維打造面面俱到的元件實戰力 (iThome 鐵人賽系列書)$780$585 -
75折
BDD in Action, 2/e (中文版)$960$720 -
75折
看不見的戰場:社群、AI 與企業資安危機$750$563 -
79折
AI 精準提問 × 高效應用:DeepSeek、ChatGPT、Claude、Gemini、Copilot 一本搞定$390$308 -
7折
超實用!Word.Excel.PowerPoint 辦公室 Office 365 省時高手必備 50招, 4/e (暢銷回饋版)$420$294 -
75折
裂縫碎光:資安數位生存戰$550$412 -
日本當代最強插畫 2025 : 150位當代最強畫師豪華作品集$640$576 -
79折
Google BI 解決方案:Looker Studio × AI 數據驅動行銷實作,完美整合 Google Analytics 4、Google Ads、ChatGPT、Gemini$630$498 -
79折
超有料 Plus!職場第一實用的 AI 工作術 - 用對 AI 工具、自動化 Agent, 讓生產力全面進化!$599$473 -
75折
從零開始學 Visual C# 2022 程式設計, 4/e (暢銷回饋版)$690$518 -
75折
Windows 11 制霸攻略:圖解 AI 與 Copilot 應用,輕鬆搞懂新手必學的 Windows 技巧$640$480 -
75折
精準駕馭 Word!論文寫作絕非難事 (好評回饋版)$480$360 -
Sam Yang 的插畫藝術:用 Procreate / PS 畫出最強男友視角 x 女孩美好日常$699$629 -
79折
AI 加持!Google Sheets 超級工作流$599$473 -
78折
想要 SSR? 快使用 Nuxt 吧!:Nuxt 讓 Vue.js 更好處理 SEO 搜尋引擎最佳化(iThome鐵人賽系列書)$780$608 -
78折
超實用!業務.總管.人資的辦公室 WORD 365 省時高手必備 50招 (第二版)$500$390 -
7折
Node-RED + YOLO + ESP32-CAM:AIoT 智慧物聯網與邊緣 AI 專題實戰$680$476 -
79折
「生成式⇄AI」:52 個零程式互動體驗,打造新世代人工智慧素養$599$473 -
7折
Windows APT Warfare:惡意程式前線戰術指南, 3/e$720$504 -
75折
我輩程式人:回顧從 Ada 到 AI 這條程式路,程式人如何改變世界的歷史與未來展望 (We, Programmers: A Chronicle of Coders from Ada to AI)$850$637 -
75折
不用自己寫!用 GitHub Copilot 搞定 LLM 應用開發$600$450 -
79折
Tensorflow 接班王者:Google JAX 深度學習又快又強大 (好評回饋版)$780$616 -
79折
GPT4 會你也會 - 共融機器人的多模態互動式情感分析 (好評回饋版)$700$553 -
79折
技術士技能檢定 電腦軟體應用丙級術科解題教本|Office 2021$460$363 -
75折
Notion 與 Notion AI 全能實戰手冊:生活、學習與職場的智慧策略 (暢銷回饋版)$560$420
相關主題
商品描述
如今,全球掀起了以製造業轉型升級為首要任務的新一輪工業變革,工業大數據通過雲計算、物聯網、人工智能等技術引領新一輪科技革命,拉動工業經濟的創新發展。工業大數據分析技術作為工業大數據的核心技術之一,可使工業大數據產品具備海量數據的挖掘能力、多源數據的集成能力、多類型知識的建模能力、多業務場景的分析能力、多領域知識的發掘能力等,對驅動企業業務創新和轉型升級具有重大的作用。 本書圍繞著"工業大數據分析”這一重要議題,對通用的工業大數據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、企業或產品進行闡述。本書從工業大數據分析的概念、特殊性以及常見的問題入手,提出了工業大數據分析框架,並詳細闡述了業務理解、數據理解、數據準備、數據建模、模型驗證與評估、模型部署這6個工業大數據分析的基本步驟,最後對工業大數據分析的未來進行了展望,為工業大數據分析相關技術研發、設計建模和應用落地提供了理論依據和標準化方法。
作者簡介
工業因特網產業聯盟自2016年2月1日成立至今,匯聚工業製造企業、工業解決方案提供商、信息通信業、安全等多領域超過1200家優選企業和科研機構,形成了“12+9+X”組織架構。聯盟在工業和信息化部的指導下,依托各工作組和特設組,與聯盟成員單位共同努力,先後從工業因特網頂層設計、技術研發、標準研製、測試床、產業實踐、靠前合作等多方面開展工作,發布了工業因特網白皮書、工業因特網平臺、測試床、很好應用案例等系列成果,廣泛參與國內外大型工業因特網相關活動,為政府決策、產業發展提供智力支持,為深入貫徹落實國務院發布《關於深化“因特網+優選製造業” 發展工業因特網的指導意見》、《工業因特網發展行動計劃(2018-2020年)》等政策提供關鍵支撐。
目錄大綱
章 工業大數據分析概論 /001
1.1 工業大數據分析概述 /002
1.2 工業大數據分析的特殊性 /011
1.3 工業大數據分析中的常見問題 /015
第2章 工業大數據分析框架 /019
2.1 CRISP-DM模型 /020
2.2 CRISP-DM模型落地的難點 /022
2.3 工業大數據分析的指導思想 /024
第3章 業務理解 /027
3.1 認識工業對象 /028
3.2 理解數據分析的需求 /032
3.3 工業數據分析目標的評估 /035
3.4 產品全生命周期 /038
第4章 數據理解 /041
4.1 數據來源 /042
4.2 數據的分類及相互關系 /046
4.3 數據質量 /049
第5章 數據準備 /053
5.1 業務系統的數據準備 /054
5.2 工業企業的數據準備 /056
5.3 物聯網的數據準備 /058
5.4 建模分析的數據準備 /060
第6章 數據建模 /065
6.1 模型的形式化描述 /066
6.2 工業建模的基本過程 /070
6.3 工業建模的特徵工程 /073
6.4 工業大數據分析的算法介紹 /077
第7章 模型的驗證與評估 /085
7.1 知識的質量 /086
7.2 傳統數據分析方法及其存在的問題 /088
7.3 基於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 部署後的持續優化 /105
第9章 展望未來 /107
