工业大数据分析

A. 工业大数据有什么特征

数据容量大：数据的大小决定所考虑的数据的价值和潜在的信息。工业数据体量比较大，大量机器设备的高频数据和互联网数据持续涌入，大型工业企业的数据集将达到PB级甚至EB级别。

多样：指数据类型的多样性和来源广泛。工业数据分布广泛，分布于机器设备、工业产品、管理系统、互联网等各个环节，并且结构复杂，既有结构化和半结构化的传感数据，也有非结构化数据。

快速：指获得和处理数据的速度。工业数据处理速度需求多样，生产现场级要求分析时限达到毫秒级，管理与决策应用需要支持交互式或批量数据分析。

价值密度低：工业大数据更强调用户价值驱动和数据本身的可用性，包括：提升创新能力和生产经营效率及促进个性化定制、服务化转型等智能制造新模式变革。

时序性：工业大数据具有较强的时序性，如订单、设备状态数据等。

B. 工业大数据对中国有什么意义

现阶段物联网大肆其道，工业设备也纷纷利用物联网技术实现设备间的联网；
通过收集到的数据（例如生产进度、物料消耗、工序过程等等）处理再呈现在管理者的手机端；
但工业物联网涉及到的智能设备非常多，每个设备、传感器产生庞大的数据流，普通的人工根本运算不过来，云端服务器技术、大数据运算技术就有了实际意义。
简单来说，大数据技术可以帮助中国制造业由自动化→数字化工厂转化，为智能制造打下基础。

C. 工业大数据是什么

以徐工汉云平台为例详解，其工业大数据能力主要聚焦平台上数据接入、存储、查询、处理、分析等数据应用各环节的能力，重点关注平台面向用户提供数据应用全流程的服务能力。主要面向平台上工业数据能力的全集，基于数据的接入、存储、查询、分析等全生命周期流程进行能力体系的构建，主要包含数据接入、数据预处理、数据存储、数据查询、计算模式、数据分析等内容。感谢你的提问，希望能对你的提问有所帮助

D. 如何学习工业大数据分析

数据分析需要具备多方面的理论基础，比如基本的数据分析知识：统计、概率论、数据挖掘基础理论等；基本的商业常识：营销理论、战略管理等；数据处理知识：数据库、数据结构等。

E. 什么是真正的工业领域大数据分析

数据分析思维和业务的理解，是分析师赖以生存的技能。很多时候，工具是锦上添花的作用。掌握Excel+SQL/hive，了解描述统计学，知道常见的可视化表达，足够完成大部分任务。机器学习这类能力，对此类数据分析师不是必须的，Python也一样，只是加分项。毕竟为什么下跌，你无法用数据挖掘解答。

F. 工业大数据有哪些特征

数据容量大(volume)：数据的大小决定所考虑的数据的价值和潜在的信息。工业数据体量比较大，大量机器设备的高频数据和互联网数据持续涌入，大型工业企业的数据集将达到PB级甚至EB级别。

多样(variety)：指数据类型的多样性和来源广泛。工业数据分布广泛，分布于机器设备、工业产品、管理系统、互联网等各个环节，并且结构复杂，既有结构化和半结构化的传感数据，也有非结构化数据。

快速(velocity)：指获得和处理数据的速度。工业数据处理速度需求多样，生产现场级要求分析时限达到毫秒级，管理与决策应用需要支持交互式或批量数据分析。

价值密度低(value)：工业大数据更强调用户价值驱动和数据本身的可用性，包括：提升创新能力和生产经营效率及促进个性化定制、服务化转型等智能制造新模式变革。

时序性(sequence)：工业大数据具有较强的时序性，如订单、设备状态数据等。

强关联性(strong-relevance)：一方面，产品生命周期同一阶段的数据具有强关联性，如产品零部件组成、工况、设备状态、维修情况、零部件补充采购等;另一方面，产品生命周期的研发设计、生产、服务等不同环节的数据之间需要进行关联。

准确性(accuracy)：主要指数据的真实性、完整性和可靠性，更加关注数据质量以及处理、分析技术和方法的可靠性。对数据分析的置信度要求较高，仅依靠统计相关性分析不足以支撑故障诊断、预测预警等工业应用，需要将物理模型与数据模型结合，挖掘因果关系。

闭环性(closed-loop)：包括产品全生命周期横向过程中数据链条的封闭和关联以及智能制造纵向数据采集和处理过程中，需要支撑状态感知、分析、反馈、控制等闭环场景下的动态持续调整和优化。

关于工业大数据有哪些特征，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。

G. 工业大数据对行业有什么意义

工业大数据可以推动大数据在工业研发设计、生产制造、经营管理、市场营销、售后服务等产品全生命周期、产业链全流程各环节的应用，分析感知用户需求，提升产品附加价值，打造智能工厂，推动制造模式变革和工业转型升级。
国家下一步将利用大数据推动信息化和工业化深度融合，研究推动大数据在研发设计、生产制造、经营管理、市场营销、售后服务等产业链各环节的应用，研发面向不同行业、不同环节的大数据分析应用平台，选择典型企业、重点行业、重点地区开展工业企业大数据应用项目试点，积极推动制造业网络化和智能化。在应用项目试点过程中，需要开展应用示范安全可靠性方面的测评，利用大数据测试技术、工业电子系统测试技术和工业云测试技术，保障工业企业大数据应用项目试点的稳步推进，中国软件评测中心在相关方面有较深厚的技术积累和案例积累，可以为我国工业大数据发展保驾护航。

H. 工业大数据有什么特点

尝试举例来阐述其特点：

从我们身边的直饮机服务故事开始（直饮机厂家的客服定期会给客户回访，要求更换滤芯，使直饮水保持干净健康）。

直饮机制造商A公司的电话回访，场景一：

智能产品是如何通过数据中心诊断的

上述应用就是一个典型的大数据应用案例。在直饮机制造商B公司的企业运作中，厂家已实现了大数据中心的运作，能实时监控其产品的运行指标，给出产品维保的建议，更为重要的是用数据说话，让客户知其所以然，由此提高客户的满意度。

大数据给智能服务提供了一种新的服务业态，这就是大数据可以给我们带来实质性的价值之一。

企业要构建这样的产品监控数据中心，连接的设备不是10台、100台，可能百万台，千万台。要构建这样的数据处理平台，即所谓的工业大数据平台，需要大量的技术支撑，如，设备数据传输、设备数据存储、大数据分析。

因此，工业大数据并不再只是理论，也不仅是一种技术，它其实就是在我们身边能感受到的一种服务！通过数字“01”让服务更加贴心，也提升了企业的竞争力！新时代的智能产品也由此孕育而生。

I. 工业大数据可视化的难点有哪些

数据可视化技术第一代应该是报表软件，通过报表系统能够把复杂的数据整理成规则的表格，并配以漂亮的图形，比如柱图、饼图、折线图等等。
第二代当属BI（Business Intelligence）了，BI比起简单的报表又更进了异步，它已经不单单是一个工具软件，而是一套完整的解决方案，可以将企业中现有的数据进行有效的整合，快速准确的提供报表并提出决策依据，帮助企业做出明智的业务经营决策。