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內(nèi)容簡介

　　在“數(shù)據(jù)資產(chǎn)化”“工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)”“工業(yè)大數(shù)據(jù)”的推進(jìn)中，工業(yè)大數(shù)據(jù)分析仍缺乏統(tǒng)一的指導(dǎo)方法，造成工業(yè)大數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目質(zhì)量波動(dòng)大落地成功率低。CRISP-DM方法是機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的行業(yè)事實(shí)標(biāo)準(zhǔn)，但CRISP-DM 僅僅是過程方法，對于每個(gè)階段或關(guān)鍵活動(dòng)，沒有給出具體的行動(dòng)指導(dǎo)。本書在 CRISP-DM 基礎(chǔ)上，細(xì)化了工業(yè)數(shù)據(jù)分析中的具體活動(dòng)，針對關(guān)鍵活動(dòng)提出了明確的形式化方法（例如，用系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型刻畫工業(yè)物理系統(tǒng)的運(yùn)行機(jī)理，用領(lǐng)域模型描述物理系統(tǒng)間的概念關(guān)系，用數(shù)據(jù)處理流圖描述分析模型間的數(shù)據(jù)處理和依賴關(guān)系），并用具體的行業(yè)案例進(jìn)行闡述，嘗試為工業(yè)大數(shù)據(jù)分析構(gòu)建一套實(shí)操性的工程方法體系?！豆I(yè)數(shù)據(jù)分析工程：基于CRISP-DM的形式化方法》分為 10 章：第1章概要介紹工業(yè)數(shù)據(jù)分析方法體系;第2~7章討論了分析場景定義、業(yè)務(wù)理解、數(shù)據(jù)理解、數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、模型建立、模型評估和模型部署7個(gè)階段的關(guān)鍵活動(dòng)、關(guān)鍵角色和成功標(biāo)準(zhǔn)，給出實(shí)操形式化方法，并用具體工業(yè)案例進(jìn)行展示;第8~10章用3個(gè)不同類型行業(yè)案例，端到端展示了工業(yè)數(shù)據(jù)分析方法的應(yīng)用過程。本書是實(shí)操性方法的系統(tǒng)總結(jié)，用實(shí)際案例將讀者代人，更好地理解問題的挑戰(zhàn)和解決過程在此基礎(chǔ)上，進(jìn)行系統(tǒng)化總結(jié)，方便方法的傳承。《工業(yè)數(shù)據(jù)分析工程：基于CRISP-DM的形式化方法》適合工業(yè)大數(shù)據(jù)從業(yè)者，包括工業(yè)大數(shù)據(jù)/工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的研發(fā)人員、工業(yè)企業(yè)T部門及數(shù)字化轉(zhuǎn)型部門的工程技術(shù)人員閱讀，也適合高等或職業(yè)院校的大數(shù)據(jù)或工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)相關(guān)專業(yè)的教師和學(xué)生閱讀。

作者簡介

　　田春華博士，北京工業(yè)大數(shù)據(jù)創(chuàng)新中心首席數(shù)據(jù)科學(xué)家，清華大學(xué)工業(yè)大數(shù)據(jù)研究中心，首席數(shù)據(jù)科學(xué)家；曾任IBM中國研究院研究經(jīng)理，IEEE、INFORMS、ACM等學(xué)術(shù)組織及國際學(xué)術(shù)會議分會主席、執(zhí)行委員、國際學(xué)術(shù)期刊審稿人。長期負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)挖掘算法研究和產(chǎn)品工作，在高端裝備制造、石油石化、新能源、航空與港口等行業(yè)，幫助幾十家國內(nèi)外領(lǐng)先企業(yè)成功實(shí)施資產(chǎn)管理、運(yùn)營優(yōu)化、營銷洞察等數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目。參與了多個(gè)工業(yè)大數(shù)據(jù)相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)的制定工作、白皮書的編寫工作、競賽支持工作。發(fā)表論文近百篇，擁有40余項(xiàng)國際國內(nèi)發(fā)明專利授權(quán)。

圖書目錄

目錄
1.工業(yè)數(shù)據(jù)分析方法概述
1.1.方法論內(nèi)涵與作用
1.2.工業(yè)大數(shù)據(jù)項(xiàng)目落地的載體
1.2.1.大數(shù)據(jù)分析的3種載體形式：數(shù)據(jù)服務(wù)、模型服務(wù)、智能應(yīng)用
1.2.2.工業(yè)大數(shù)據(jù)項(xiàng)目的價(jià)值落地
1.2.3.智能化項(xiàng)目管理
1.3.工業(yè)數(shù)據(jù)分析過程方法
1.4.如何用好工業(yè)數(shù)據(jù)分析方法
1.4.1.大數(shù)據(jù)分析方法的應(yīng)用范疇
1.4.2.大數(shù)據(jù)分析方法與項(xiàng)目管理
1.4.3.大數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目階段劃分
參考文獻(xiàn)
2.分析場景定義
2.1.什么是分析場景
2.2.分析場景識別
2.2.1.自頂向下的結(jié)構(gòu)化分解法
2.2.2.自下向上的歸納剖析法
2.2.3.數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的業(yè)務(wù)能力匹配法
2.2.4.分析場景識別中的常見問題
2.3.分析場景篩選
2.3.1.基于基線思維的場景篩選法
2.3.2.基于要素-認(rèn)知矩陣的場景篩選法
2.3.3.分析場景篩選中的常見問題
2.4.分析場景定義示例
2.4.1.智能運(yùn)維：自頂向下的結(jié)構(gòu)化分解法
2.4.2.汽車制造：自下向上的歸納剖析法
2.4.3.電動(dòng)礦卡智能管理：數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的業(yè)務(wù)能力匹配法
參考文獻(xiàn)
3.業(yè)務(wù)理解
3.1.業(yè)務(wù)理解的目標(biāo)
3.1.1.形成分析課題描述
3.1.2.提出數(shù)據(jù)需求清單
3.2.業(yè)務(wù)理解的主要內(nèi)容
3.2.1.決策邏輯
3.2.2.決策場景
3.2.3.領(lǐng)域概念
3.3.業(yè)務(wù)理解的形式化模型
3.3.1.層次分解模型-列表
3.3.2.層次分解模型-樹狀結(jié)構(gòu)
3.3.3.系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型
3.3.4.專家規(guī)則
3.3.5.運(yùn)籌學(xué)模型
3.4.系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)的建模方法
3.4.1.系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)圖的建模過程
3.4.2.系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)建模背后的支撐技術(shù)
3.4.3.系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型的概念辨析
3.5.專家規(guī)則的建模方法
3.5.1.基于規(guī)則流的規(guī)則描述方法
3.5.2.基于邏輯表達(dá)式的規(guī)則檢驗(yàn)方法
3.6.領(lǐng)域模型的建模方法
3.6.1.數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的領(lǐng)域建模
3.6.2.業(yè)務(wù)驅(qū)動(dòng)的領(lǐng)域建模
3.7.業(yè)務(wù)理解的執(zhí)行策略
3.7.1.了解性訪談
3.7.2.基于樣例數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)理解
3.7.3.確認(rèn)性訪談
3.8.思考：業(yè)務(wù)理解中形式化模型的必要性
3.8.1.水箱水位預(yù)測的例子
3.8.2.發(fā)電機(jī)冷卻水溫度區(qū)間估計(jì)的例子
參考文獻(xiàn)
4.數(shù)據(jù)理解
4.1.數(shù)據(jù)收集
4.1.1.明確數(shù)據(jù)源系統(tǒng)和訪問方式
4.1.2.明確數(shù)據(jù)更新與存儲周期
4.2.數(shù)據(jù)描述-數(shù)據(jù)集層面的理解
4.2.1.樣本數(shù)據(jù)的人工閱讀
4.2.2.數(shù)據(jù)概覽
4.2.3.領(lǐng)域模型與數(shù)據(jù)模型交互理解
4.3.數(shù)據(jù)探索-數(shù)據(jù)字段層面的理解
4.3.1.統(tǒng)計(jì)分布
4.3.2.數(shù)據(jù)可視化
4.4.數(shù)據(jù)探索-業(yè)務(wù)層面的理解
4.4.1.業(yè)務(wù)維度組合的探索（基于領(lǐng)域模型）
4.4.2.業(yè)務(wù)過程理解（基于系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型）
4.4.3.專家知識的復(fù)現(xiàn)
4.5.數(shù)據(jù)質(zhì)量審查
4.5.1.示例案例
4.5.2.基于領(lǐng)域模型的質(zhì)量審查方法
4.5.3.分析項(xiàng)目中數(shù)據(jù)質(zhì)量突出的原因
4.5.4.數(shù)據(jù)質(zhì)量評價(jià)與影響分析
4.6.數(shù)據(jù)理解階段的執(zhí)行策略
4.6.1.執(zhí)行路徑
4.6.2.軟件工具
4.6.3.典型的數(shù)據(jù)處理技巧
參考文獻(xiàn)
5.數(shù)據(jù)準(zhǔn)備
5.1.數(shù)據(jù)流設(shè)計(jì)
5.1.1.數(shù)據(jù)倉庫建模
5.1.2.領(lǐng)域模型驅(qū)動(dòng)的工業(yè)數(shù)據(jù)組織方法
5.1.3.工業(yè)數(shù)據(jù)分析的數(shù)據(jù)流圖
5.1.4.分析數(shù)據(jù)流圖示例
5.2.數(shù)據(jù)選擇與清洗
5.3.數(shù)據(jù)融合
5.4.特征提取與選擇
5.4.1.特征的來源
5.4.2.特征提取的推進(jìn)思路
5.5.數(shù)據(jù)資源化：數(shù)據(jù)分析師的視角
參考文獻(xiàn)
6.模型建立
6.1.常用的算法
6.2.目標(biāo)變量的相關(guān)問題
6.2.1.目標(biāo)變量的構(gòu)建
6.2.2.目標(biāo)變量變換
6.2.3.不均衡問題
6.3.預(yù)測變量的相關(guān)問題
6.3.1.工況切分
6.3.2.變量的離散化
6.3.3.移除沒有業(yè)務(wù)意義的高相關(guān)特征量
6.3.4.特征變量組合
6.3.5.類別變量的完備度
6.4.工業(yè)分析建模問題
6.4.1.基準(zhǔn)模型
6.4.2.大量測點(diǎn)的穩(wěn)定過程建模
6.4.3.基于樸素道理的深度網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)參數(shù)優(yōu)化
6.4.4.時(shí)序分類問題
6.4.5.非監(jiān)督學(xué)習(xí)問題
6.4.6.優(yōu)化問題
6.4.7.評價(jià)型問題
6.4.8.淺機(jī)理、高維度的診斷型問題
6.5.機(jī)理模型與統(tǒng)計(jì)模型的結(jié)合方法
6.5.1.機(jī)理模型的范疇：定性與定量機(jī)理
6.5.2.統(tǒng)計(jì)模型與數(shù)學(xué)模型的4種融合范式
6.5.3.統(tǒng)計(jì)模型與仿真模型的2種融合模式
6.5.4.統(tǒng)計(jì)模型與經(jīng)驗(yàn)性機(jī)理模型的融合
參考文獻(xiàn)
7.模型評價(jià)與部署
7.1.模型評價(jià)的內(nèi)容
7.2.技術(shù)評價(jià)
7.3.業(yè)務(wù)評價(jià)
7.4.下一步工作規(guī)劃
7.5.模型部署的內(nèi)容
7.6.部署包的設(shè)計(jì)
7.6.1.分析任務(wù)的邏輯審查
7.6.2.數(shù)據(jù)異常的影響分析與應(yīng)對措施
7.6.3.分析模型打包
7.7.模型運(yùn)維機(jī)制設(shè)計(jì)
7.8.分析課題總結(jié)
參考文獻(xiàn)
8. 機(jī)器學(xué)習(xí)融合的設(shè)計(jì)模式
8.1 機(jī)器學(xué)習(xí)融合設(shè)計(jì)模式的來源和分類
8.2 業(yè)務(wù)邏輯與機(jī)器學(xué)習(xí)融合
8.2.1 業(yè)務(wù)狀態(tài)機(jī)模式
8.2.2 關(guān)聯(lián)規(guī)則發(fā)現(xiàn)模式
8.3 機(jī)理知識與機(jī)器學(xué)習(xí)融合
8.3.1 機(jī)理矯正模式
8.3.2 機(jī)理正則化約束模式
8.4 運(yùn)籌優(yōu)化與機(jī)器學(xué)習(xí)融合
8.4.1 啟發(fā)策略增強(qiáng)模式
8.4.2 代理模型輔助優(yōu)化模式
參考文獻(xiàn)
9.風(fēng)功率曲線分析
9.1.業(yè)務(wù)理解
9.1.1.環(huán)境要素
9.1.2.風(fēng)況要素
9.1.3.控制系統(tǒng)的要素
9.1.4.設(shè)計(jì)與安裝要素
9.2.風(fēng)功率曲線擬合-數(shù)據(jù)理解
9.2.1.功率曲線預(yù)覽
9.2.2.多變量關(guān)系
9.3.風(fēng)功率曲線擬合-數(shù)據(jù)準(zhǔn)備
9.3.1.對風(fēng)速做分倉
9.3.2.對有功功率做分倉
9.3.3.改進(jìn)方向
9.4.風(fēng)功率曲線擬合-回歸模型
9.5.風(fēng)功率曲線異常點(diǎn)識別-數(shù)據(jù)理解
9.5.1.數(shù)據(jù)說明
9.5.2.單臺風(fēng)機(jī)