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工业大数据分析算法实战
田春华更新时间:2023-05-06 17:55:04
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《工业大数据分析算法实践》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算法与实现机制,使具有工科背景读者建立起数据思维,灵活利用数据分析算法进行实际问题的建模,并实现分析项目高效迭代与落地。具体主题覆盖了工业大数据分析工程思维和软件栈,工业数据的数据探索,预处理方法和常用机器学习算法,故障诊断、质量优化、流程优化的分析算法,专家规则驱动方法,以及工业数据分析工程等内容。《工业大数据分析算法实践》分10章,可划分为四个部分。第一部分(第1章)是数据分析概览,目的是建立起数据分析算法的概念框架,并给出学习路线。第2~5章是第二部分,侧重在通用数据分析算法,包括数据预处理、机器学习、时序挖掘算法和最优化等其他算法。第三部分包括第6~8章,讨论了工业分析的算法思路,覆盖了生产质量分析(PQM)、生产效率优化(PEM)等典型分析课题的算法组合套路。第四部分侧重在分析工程方法,第9章讨论了工业专家知识沉淀方法,第10章讨论了数据分析的软件工程。《工业大数据分析算法实践》适合工业大数据分析从业者、工业企业研发技术人员、工业互联网企业数据分析师阅读,也可作为上述人员的培训教材和相关专业师生的参考书。
品牌:机械工业出版社
上架时间:2022-09-01 00:00:00
出版社:机械工业出版社
本书数字版权由机械工业出版社提供,并由其授权上海阅文信息技术有限公司制作发行
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