工業大數據分析

A. 工業大數據有什麼特徵

數據容量大：數據的大小決定所考慮的數據的價值和潛在的信息。工業數據體量比較大，大量機器設備的高頻數據和互聯網數據持續湧入，大型工業企業的數據集將達到PB級甚至EB級別。

多樣：指數據類型的多樣性和來源廣泛。工業數據分布廣泛，分布於機器設備、工業產品、管理系統、互聯網等各個環節，並且結構復雜，既有結構化和半結構化的感測數據，也有非結構化數據。

快速：指獲得和處理數據的速度。工業數據處理速度需求多樣，生產現場級要求分析時限達到毫秒級，管理與決策應用需要支持互動式或批量數據分析。

價值密度低：工業大數據更強調用戶價值驅動和數據本身的可用性，包括：提升創新能力和生產經營效率及促進個性化定製、服務化轉型等智能製造新模式變革。

時序性：工業大數據具有較強的時序性，如訂單、設備狀態數據等。

B. 工業大數據對中國有什麼意義

現階段物聯網大肆其道，工業設備也紛紛利用物聯網技術實現設備間的聯網；
通過收集到的數據（例如生產進度、物料消耗、工序過程等等）處理再呈現在管理者的手機端；
但工業物聯網涉及到的智能設備非常多，每個設備、感測器產生龐大的數據流，普通的人工根本運算不過來，雲端伺服器技術、大數據運算技術就有了實際意義。
簡單來說，大數據技術可以幫助中國製造業由自動化→數字化工廠轉化，為智能製造打下基礎。

C. 工業大數據是什麼

以徐工漢雲平台為例詳解，其工業大數據能力主要聚焦平台上數據接入、存儲、查詢、處理、分析等數據應用各環節的能力，重點關注平檯面向用戶提供數據應用全流程的服務能力。主要面向平台上工業數據能力的全集，基於數據的接入、存儲、查詢、分析等全生命周期流程進行能力體系的構建，主要包含數據接入、數據預處理、數據存儲、數據查詢、計算模式、數據分析等內容。感謝你的提問，希望能對你的提問有所幫助

D. 如何學習工業大數據分析

數據分析需要具備多方面的理論基礎，比如基本的數據分析知識：統計、概率論、數據挖掘基礎理論等；基本的商業常識：營銷理論、戰略管理等；數據處理知識：資料庫、數據結構等。

E. 什麼是真正的工業領域大數據分析

數據分析思維和業務的理解，是分析師賴以生存的技能。很多時候，工具是錦上添花的作用。掌握Excel+SQL/hive，了解描述統計學，知道常見的可視化表達，足夠完成大部分任務。機器學習這類能力，對此類數據分析師不是必須的，Python也一樣，只是加分項。畢竟為什麼下跌，你無法用數據挖掘解答。

F. 工業大數據有哪些特徵

數據容量大(volume)：數據的大小決定所考慮的數據的價值和潛在的信息。工業數據體量比較大，大量機器設備的高頻數據和互聯網數據持續湧入，大型工業企業的數據集將達到PB級甚至EB級別。

多樣(variety)：指數據類型的多樣性和來源廣泛。工業數據分布廣泛，分布於機器設備、工業產品、管理系統、互聯網等各個環節，並且結構復雜，既有結構化和半結構化的感測數據，也有非結構化數據。

快速(velocity)：指獲得和處理數據的速度。工業數據處理速度需求多樣，生產現場級要求分析時限達到毫秒級，管理與決策應用需要支持互動式或批量數據分析。

價值密度低(value)：工業大數據更強調用戶價值驅動和數據本身的可用性，包括：提升創新能力和生產經營效率及促進個性化定製、服務化轉型等智能製造新模式變革。

時序性(sequence)：工業大數據具有較強的時序性，如訂單、設備狀態數據等。

強關聯性(strong-relevance)：一方面，產品生命周期同一階段的數據具有強關聯性，如產品零部件組成、工況、設備狀態、維修情況、零部件補充采購等;另一方面，產品生命周期的研發設計、生產、服務等不同環節的數據之間需要進行關聯。

准確性(accuracy)：主要指數據的真實性、完整性和可靠性，更加關注數據質量以及處理、分析技術和方法的可靠性。對數據分析的置信度要求較高，僅依靠統計相關性分析不足以支撐故障診斷、預測預警等工業應用，需要將物理模型與數據模型結合，挖掘因果關系。

閉環性(closed-loop)：包括產品全生命周期橫向過程中數據鏈條的封閉和關聯以及智能製造縱向數據採集和處理過程中，需要支撐狀態感知、分析、反饋、控制等閉環場景下的動態持續調整和優化。

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G. 工業大數據對行業有什麼意義

工業大數據可以推動大數據在工業研發設計、生產製造、經營管理、市場營銷、售後服務等產品全生命周期、產業鏈全流程各環節的應用，分析感知用戶需求，提升產品附加價值，打造智能工廠，推動製造模式變革和工業轉型升級。
國家下一步將利用大數據推動信息化和工業化深度融合，研究推動大數據在研發設計、生產製造、經營管理、市場營銷、售後服務等產業鏈各環節的應用，研發面向不同行業、不同環節的大數據分析應用平台，選擇典型企業、重點行業、重點地區開展工業企業大數據應用項目試點，積極推動製造業網路化和智能化。在應用項目試點過程中，需要開展應用示範安全可靠性方面的測評，利用大數據測試技術、工業電子系統測試技術和工業雲測試技術，保障工業企業大數據應用項目試點的穩步推進，中國軟體評測中心在相關方面有較深厚的技術積累和案例積累，可以為我國工業大數據發展保駕護航。

H. 工業大數據有什麼特點

嘗試舉例來闡述其特點：

從我們身邊的直飲機服務故事開始（直飲機廠家的客服定期會給客戶回訪，要求更換濾芯，使直飲水保持干凈健康）。

直飲機製造商A公司的電話回訪，場景一：

智能產品是如何通過數據中心診斷的

上述應用就是一個典型的大數據應用案例。在直飲機製造商B公司的企業運作中，廠家已實現了大數據中心的運作，能實時監控其產品的運行指標，給出產品維保的建議，更為重要的是用數據說話，讓客戶知其所以然，由此提高客戶的滿意度。

大數據給智能服務提供了一種新的服務業態，這就是大數據可以給我們帶來實質性的價值之一。

企業要構建這樣的產品監控數據中心，連接的設備不是10台、100台，可能百萬台，千萬台。要構建這樣的數據處理平台，即所謂的工業大數據平台，需要大量的技術支撐，如，設備數據傳輸、設備數據存儲、大數據分析。

因此，工業大數據並不再只是理論，也不僅是一種技術，它其實就是在我們身邊能感受到的一種服務！通過數字「01」讓服務更加貼心，也提升了企業的競爭力！新時代的智能產品也由此孕育而生。

I. 工業大數據可視化的難點有哪些

數據可視化技術第一代應該是報表軟體，通過報表系統能夠把復雜的數據整理成規則的表格，並配以漂亮的圖形，比如柱圖、餅圖、折線圖等等。
第二代當屬BI（Business Intelligence）了，BI比起簡單的報表又更進了非同步，它已經不單單是一個工具軟體，而是一套完整的解決方案，可以將企業中現有的數據進行有效的整合，快速准確的提供報表並提出決策依據，幫助企業做出明智的業務經營決策。