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工业大数据分析实践书籍详细信息
- ISBN：9787121403118
- 作者：暂无作者
- 出版社：暂无出版社
- 出版时间：暂无出版时间
- 页数：344
- 价格：暂无价格
- 纸张：暂无纸张
- 装帧：暂无装帧
- 开本：暂无开本
- 语言：未知
- 丛书：暂无丛书
- TAG：暂无
- 豆瓣评分：暂无豆瓣评分
内容简介：
本书以工业大数据的特点和需求为牵引，阐述了工业大数据分析的工程方法论，针对设备故障诊断与健康管理（Prognostics ＆ Health Management，PHM）、生产质量分析（Product Quality Management，PQM）、生产效率优化（Production Efficiency Management，PEM）等提出了具体的分析课题定义方法，给出了典型分析场景和算法框架，并系统总结了工业大数据领域的常用分析算法（特别是时序挖掘算法），最后以6个实际案例从不同方面诠释了工业大数据分析项目的复杂性和多样性，包括纯数据驱动、专家知识驱动、机器学习与机理模型结合等类型的分析课题，以期形成工业大数据分析的工程化方法体系。本书适合工业行业中从事数据分析、数字化转型、数据平台规划的专业人员阅读，也可为其他从事行业数据分析的专业人员及高等院校数据挖掘的研究人员提供参考。
书籍目录：
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作者介绍：
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出版社信息：
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其它内容：
书籍介绍
本书以工业大数据的特点和需求为牵引，阐述了工业大数据分析的工程方法论，针对设备故障诊断与健康管理（Prognostics ＆ Health Management，PHM）、生产质量分析（Product Quality Management，PQM）、生产效率优化（Production Efficiency Management，PEM）等提出了具体的分析课题定义方法，给出了典型分析场景和算法框架，并系统总结了工业大数据领域的常用分析算法（特别是时序挖掘算法），最后以6个实际案例从不同方面诠释了工业大数据分析项目的复杂性和多样性，包括纯数据驱动、专家知识驱动、机器学习与机理模型结合等类型的分析课题，以期形成工业大数据分析的工程化方法体系。本书适合工业行业中从事数据分析、数字化转型、数据平台规划的专业人员阅读，也可为其他从事行业数据分析的专业人员及高等院校数据挖掘的研究人员提供参考。
书籍真实打分
故事情节：7分
人物塑造：9分
主题深度：5分
文字风格：3分
语言运用：6分
文笔流畅：6分
思想传递：9分
知识深度：9分
知识广度：8分
实用性：6分
章节划分：4分
结构布局：3分
新颖与独特：6分
情感共鸣：4分
引人入胜：4分
现实相关：6分
沉浸感：4分
事实准确性：9分
文化贡献：8分
网站评分
书籍多样性：6分
书籍信息完全性：4分
网站更新速度：6分
使用便利性：4分
书籍清晰度：9分
书籍格式兼容性：7分
是否包含广告：5分
加载速度：5分
安全性：6分
稳定性：9分
搜索功能：5分
下载便捷性：4分
下载点评
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下载评价
网友 郗***兰：网站体验不错
网友 林***艳：很好，能找到很多平常找不到的书。
网友 国***芳：五星好评
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网友 谭***然：如果不要钱就好了
网友 孙***夏：中评，比上不足比下有余
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