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工业大数据

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任务 1.1 工业大数据概述

在工业领域中，工业大数据围绕典型智能制造模式，从客户需求到销售、订

单、计划、研发、设计、工艺、制造、采购、供应、库存、发货和交付、售后服

务、运维、报废或回收再制造等整个产品全生命周期各个环节所产生的各类数据

及相关技术和应用的总称。其以产品数据为核心，极大延展了传统工业数据范围

，同时还包括工业大数据相关技术和应用。工业大数据能够促进形成企业和消费

者之间的信息主动反馈机制，为完善以客户需求为导向的产品全生命周期信息集

成和跟踪服务、建立以服务为核心的整体解决方案提供可行路径，将大大提升产

品服务价值，为制造业转型升级开辟了新途径。

工业大数据具备双重属性：价值属性和产权属性。一方面，通过工业大数据

分析等关键技术能够实现设计、工艺、生产、管理、服务等各个环节智能化水平

的提升，满足用户定制化需求，提高生产效率并降低生产成本，为企业创造可量

化的价值；另一方面，这些数据具有明确的权属关系和资产价值，企业能够决定

数据的具体使用方式和边界，数据产权属性明显。工业大数据的价值属性实质上

是基于工业大数据采集、存储、分析等关键技术，对工业生产、运维、服务过程

中数据实现价值的提升或变现；工业大数据的产权属性则偏重于通过管理机制和

管理方法帮助工业企业明晰数据资产目录与数据资源分布，确定所有权边界，为

其价值的深入挖掘提供支撑。

本书从 8 章来对工业大数据分析这门课进行阐述。分别为第一章：工业大数

据概述、第二章：工业大数据预处理、第三章：工业大数据特征工程、第四章：

工业大数据统计分析方法、第五章：工业大数据统计图表方法、第六章：工业大

数据挖掘、第七章：Python 语言编程和 SQL 语言编程方法、第八章：工业大数

据挖掘评估八个章节来描述。

1.1.1 工业大数据的相关概念及简介

近年来，随着信息化和技术产业化的不断创新和发展，人们提出了以智能技

术为基础的生产理念，并在世界范围内开始了新一轮的智能化的工业革命。我们

都知道，发展国内制造业是增强国家综合能力和国际竞争力的重要途径。随着智

能化的工业生产概念的引入和网络信息技术的快速创新发展，大规模工业数据

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