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商品簡介
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《工業大資料分析演算法實踐》以工業大資料的特點和需求為牽引，闡述了工業大資料分析的演算法與實現機制，使具有工科背景讀者建立起資料思維，靈活利用資料分析演算法進行實際問題的建模，並實現分析項目高效反覆運算與落地。具體主題覆蓋了工業大資料分析工程思維和軟體棧，工業資料的資料探索，預處理方法和常用機器學習演算法，故障診斷、品質優化、流程優化的分析演算法，專家規則驅動方法，以及工業資料分析工程等內容。
《工業大資料分析演算法實踐》分10章，可劃分為四個部分。第一部分(第1章)是資料分析概覽，目的是建立起資料分析演算法的概念框架，並給出學習路線。第2～5章是第二部分，側重在通用資料分析演算法，包括資料預處理、機器學習、時序挖掘演算法和*優化等其他演算法。第三部分包括第6～8章，討論了工業分析的演算法思路，覆蓋了生產品質分析(PQM)、生產效率優化(PEM)等典型分析課題的演算法組合套路。第四部分側重在分析工程方法，第9章討論了工業專家知識沉澱方法，第10章討論了資料分析的軟體工程。
《工業大資料分析演算法實踐》適合工業大資料分析從業者、工業企業研發技術人員、工業互聯網企業資料分析師閱讀，也可作為上述人員的培訓教材和相關專業師生的參考書。
《工業大資料分析演算法實踐》分10章，可劃分為四個部分。第一部分(第1章)是資料分析概覽，目的是建立起資料分析演算法的概念框架，並給出學習路線。第2～5章是第二部分，側重在通用資料分析演算法，包括資料預處理、機器學習、時序挖掘演算法和*優化等其他演算法。第三部分包括第6～8章，討論了工業分析的演算法思路，覆蓋了生產品質分析(PQM)、生產效率優化(PEM)等典型分析課題的演算法組合套路。第四部分側重在分析工程方法，第9章討論了工業專家知識沉澱方法，第10章討論了資料分析的軟體工程。
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