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工业大数据分析与挖掘作业指导书

TOC\o1-2\h\u1138第一章工业大数据概述 3

229191.1工业大数据的定义与特点 3

91611.1.1工业大数据的定义 3

314701.1.2工业大数据的特点 3

236631.2工业大数据的应用场景 3

105061.2.1设备故障预测与维护 3

158901.2.2生产过程优化 4

255741.2.3质量控制与追溯 4

8531.2.4供应链管理 4

294921.2.5能源管理与节能减排 4

302721.2.6智能决策支持 4

321491.2.7个性化定制与柔性生产 4

237671.2.8新产品研发与创新 4

11068第二章数据采集与预处理 4

224662.1数据采集技术与方法 4

139562.2数据清洗与预处理流程 5

109942.3数据质量评估与优化 5

8825第三章数据存储与管理 6

267853.1工业大数据存储技术 6

200663.1.1概述 6

310103.1.2关系型数据库存储 6

58323.1.3NoSQL数据库存储 6

36723.1.4分布式文件存储 6

306093.1.5云存储 6

183893.2数据库管理系统 7

463.2.1概述 7

135433.2.2关系型数据库管理系统 7

127733.2.3NoSQL数据库管理系统 7

31043.2.4分布式数据库管理系统 7

250223.3数据仓库与数据湖 7

276833.3.1概述 7

170643.3.2数据仓库 7

224493.3.3数据湖 7

8637第四章数据分析与挖掘基础 8

284964.1数据分析方法概述 8

281294.2数据挖掘算法介绍 8

156214.3数据挖掘流程与评估 9

11525第五章聚类分析 9

191855.1聚类分析概述 9

217175.2常见聚类算法及其应用 9

173715.2.1Kmeans算法 9

270475.2.2层次聚类算法 10

53435.2.3密度聚类算法 10

76315.2.4谱聚类算法 10

4885.3聚类分析在工业大数据中的应用案例 10

155725.3.1产品质量监控 10

272895.3.2设备故障诊断 10

187175.3.3客户细分 10

112125.3.4设备功能分析 11

10238第六章关联规则挖掘 11

107156.1关联规则挖掘概述 11

223636.2Apriori算法与改进 11

128696.2.1Apriori算法 11

166986.2.2Apriori算法的改进 11

60026.3关联规则挖掘在工业大数据中的应用案例 11

94606.3.1设备故障诊断 12

162906.3.2供应链优化 12

27936.3.3生产调度优化 12

26702第七章时序数据分析 12

79097.1时序数据分析概述 12

106197.2常见时序分析方法 12

283117.3时序数据分析在工业大数据中的应用案例 13

24793第八章机器学习在工业大数据中的应用 13

135088.1机器学习概述 13

109128.2常见机器学习算法 13

243558.2.1线性回归 14

323918.2.2逻辑回归 14

112658.2.3决策树 14

310558.2.4随机森林 14

261448.2.5支持向量机 14

244948.2.6K近邻算法 14

144458.3机器学习在工业大数据中的应用案例 14

34988.3.1故障预测 14

83168.3.2质量控制 14

239618.3.3供应链优化 14

322488.3.4能源消耗优化 15

113678.3.5设备维护 15

28255第九章工业大数据可视化 15

32889.1可视化技术概述 15

245119.2可视化工具与应用 15

25069.2.1可视化工具 15

231269.2.2可视化应用 16

61059.3工业大数据可视