工业大数据特征提取与分析实操:属性生成与故障预测
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更新于2024-06-27
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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。
2023-02-13 上传
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