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工業大數據工程:系統、方法與實踐 版權信息
- ISBN：9787121467578
- 條形碼：9787121467578 ; 978-7-121-46757-8
- 裝幀：平塑
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
工業大數據工程:系統、方法與實踐 內容簡介
本書探索工業大數據的”工程方法體系”并介紹了其中的關鍵技術，提出了多領域的工業物理對象建模方法和查詢技術。全書共10章，第1章討論了工業大數據的內涵與特點，并給出了工業大數據工程的三個要素，即數據資源、數據分析和數據應用；第2～4章提出了領域模型驅動的數據資源的建模技術，并給出了工業大系統技術與建設方法；第5、6章討論了敏捷工業大數據分析與運維方法，并闡述了背后的分析軟件技術；第7章討論了用戶驅動的數據應用的低代碼開發技術；第8~10章用風電、水電、煤礦綜采三個行業，展示了工業大數據工程方法的應用過程。
工業大數據工程:系統、方法與實踐 目錄
第1章 工業大數據概論
1.1 工業大數據提出的背景
1.2 工業大數據的內涵與范疇
1.2.1 工業大數據的概念
1.2.2 應用領域與場景
1.2.3 在企業信息架構中的位置
1.2.4 模型形式與應用范式
1.2.5 與其他技術方向的關系
1.3 工業大數據的認知辨析
1.3.1 經濟與制度視角
1.3.2 數據資產視角
1.3.3 思維模式視角
1.3.4 數據技術視角
1.3.5 數字化與信息化的差別
1.3.6 OT、DT、IT的融合與分工
1.4 工業大數據工程的內容
1.4.1 工業大數據建設面臨的挑戰
1.4.2 敏捷工業大數據工程方法
1.4.3 面向領域的工業大數據系統技術
第2章 工業大數據工程的建設與運維方法
2.1 數據工廠的概念與范疇
2.1.1 數據工廠概述
2.1.2 數據工廠的特征
2.1.3 數據加工價值線的關鍵要素
2.1.4 數據智能創新線的關鍵要素
2.2 數據工廠的規劃建設方法
2.2.1 企業數據戰略理解
2.2.2 業務主題選定
2.2.3 可行性評估
2.2.4 建設方案設計
2.2.5 系統實施
2.2.6 管控與運維
2.3 數據工廠容量規劃方法
2.3.1 業務需求與技術指標
2.3.2 集群配置與規模規劃
2.3.3 價值線與創新線的規劃側重
2.4 數據質量管控方法
2.4.1 數據質量的定義
2.4.2 全面數據質量管理
2.4.3 基于SPC的數據質量監控
2.5 運維監控與性能調優
2.5.1 數據工廠監控實踐
2.5.2 性能調優實踐
第3章 工業大數據匯聚與處理技術
3.1 數據接入與傳輸
3.1.1 典型工業數據來源及其特點
3.1.2 接入與傳輸技術要素
3.1.3 典型的接入與傳輸技術
3.1.4 接入與傳輸技術路線
3.2 數據存儲
3.2.1 存儲的需求特點與關鍵要素
3.2.2 存儲的挑戰和問題
3.2.3 典型的數據存儲技術
3.2.4 存儲的選型考慮與思路
3.3 數據處理與計算
3.3.1 處理與計算的需求特點及關鍵要素
3.3.2 處理與計算的挑戰和問題
3.3.3 典型的數據處理模式與技術
3.3.4 處理與計算的選型考慮與思路
第4章 工業大數據建模與數據集成技術
4.1 工業數據集成概述
……
第5章 敏捷工業數據分析方法
第6章 工業數據分析建模環境與技術
第7章 數據應用的敏捷開發方法
第8章 風電大數據
第9章 水電大數據
第10章 煤礦綜采大數據
附錄A 英文縮寫表
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工業大數據工程:系統、方法與實踐 作者簡介
田春華，北京工業大數據創新中心首席數據科學家。2004年1月清華大學自動化系博士畢業。2004年-2015年在IBM中國研究院，負責數據挖掘算法研究和產品工作，2015年就職與昆侖數據/北京工業大數據創新中心。在高端裝備制造、石油石化、新能源、航空與港口等行業，幫助中國、亞太、歐美領先企業，成功實施資產管理、運營優化、營銷洞察等各類數據分析項目。發表學術論文（長文）87篇（第一作者43篇），擁有76項專利申請（30項已授權），研究興趣是數據挖掘算法與應用。
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