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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。
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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。
网站评分
书籍多样性：7分
书籍信息完全性：6分
网站更新速度：5分
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书籍清晰度：5分
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下载评价
- 网友 敖***菡： ( 2025-01-03 15:59:54 )
是个好网站，很便捷
- 网友 曹***雯： ( 2025-01-16 00:57:46 )
为什么许多书都找不到？
- 网友 林***艳： ( 2024-12-30 17:52:05 )
很好，能找到很多平常找不到的书。
- 网友 堵***格： ( 2025-01-13 04:18:29 )
OK，还可以
- 网友 潘***丽： ( 2024-12-26 23:58:38 )
这里能在线转化，直接选择一款就可以了，用他这个转很方便的
- 网友 宫***凡： ( 2024-12-21 09:56:05 )
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不错，用着很方便
- 网友 堵***洁： ( 2025-01-06 17:11:29 )
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书的质量很好。资源多
- 网友 印***文： ( 2025-01-03 15:42:48 )
我很喜欢这种风格样式。
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书籍真实打分
故事情节：6分
人物塑造：6分
主题深度：7分
文字风格：4分
语言运用：8分
文笔流畅：3分
思想传递：8分
知识深度：8分
知识广度：3分
实用性：3分
章节划分：3分
结构布局：8分
新颖与独特：4分
情感共鸣：7分
引人入胜：6分
现实相关：3分
沉浸感：5分
事实准确性：3分
文化贡献：5分