工业大数据特征提取与分析实操：属性生成与故障预测

本教学讲义围绕"工业大数据分析-特征获取方法"展开，着重于实操演示如何在工业背景下进行特征工程。特征工程是大数据分析的关键步骤，它涉及到从原始数据中提取和创建有价值的新特征，以提高模型的预测能力和准确性。在本任务中，学生将学习以下内容： 1. 工业大数据特征工程概念：理解在工业环境中，特征工程如何通过对海量数据进行预处理，提炼出能反映生产过程、设备状态或产品质量的关键信息。 2. 特征提取和处理：通过实例演示，学生将掌握如何使用属性生成技术，例如通过公式计算添加新的字段，如字段c = 字段a + 字段b，来创建有用的附加特征。 3. 功能参数详解：详细介绍了属性生成节点的功能参数，如选择函数类型（字符、数值、日期、逻辑等）、属性名称、表达式编辑、公式模板下载与上传，以及验证信息的展示。 4. 案例背景：风机结冰故障数据分析：选择了风电行业的具体问题——叶片结冰，作为数据集示例。这种问题是工业大数据应用的一个典型场景，涉及到温度、湿度、功率等变量，需要通过数据分析来预测结冰风险和优化除冰策略。 5. 数据集介绍：数据集fengji_data_t1_demo2.csv包含了实际的风电数据，包括温度、湿度、功率等字段，用于模拟监测和预测叶片结冰情况。 6. 操作步骤：教学过程中，用户需登录算法建模工具，按照步骤进行特征生成，包括打开属性生成节点、设置参数、编写和验证表达式，以及处理和分析数据集。 通过本任务，学生不仅可以提升数据分析技能，还能了解如何在实际工业环境中应用数据科学来解决复杂问题，增强对特征工程在工业大数据中的实际应用理解。