工业大数据分析与经典数据分析方法的异同点有哪些

工业大数据分析和经典数据分析方法在目标、数据来源、数据处理、模型选择等方面存在一些异同点。

1. 目标不同：工业大数据分析的目标通常是为了优化生产和运营效率、提高产品质量和客户满意度等，而经典数据分析的目标通常是为了探索数据背后的规律和关系、预测未来趋势和提供决策支持等。

2. 数据来源不同：工业大数据分析的数据通常来自于工业生产和运营过程中的传感器、设备、仪表等，具有高维度、高实时性和高复杂性等特点，而经典数据分析的数据通常来自于调查问卷、数据库、文件等，具有较为规范和结构化的特点。

3. 数据处理不同：工业大数据分析通常需要进行大规模数据清洗、特征提取、降维等处理，同时需要考虑如何处理缺失值、异常值等问题，而经典数据分析通常需要进行数据探索、数据预处理、变量选择等处理。

4. 模型选择不同：工业大数据分析通常采用深度学习、机器学习等模型，如神经网络、支持向量机、随机森林等，以适应复杂多变的工业场景，而经典数据分析通常采用回归分析、聚类分析、决策树等模型。

5. 结果解释不同：工业大数据分析的结果通常需要结合业务场景和专业知识进行解释和应用，而经典数据分析的结果通常比较容易解释和理解。