工业大数据分析:资源优化、数据建模与知识转化
需积分: 49 106 浏览量
更新于2024-08-06
收藏 2.1MB PDF 举报
在"数据的分类及相互关系 - Go语言高级编程"一文中,作者强调了在进行数据分析前理解数据性质的重要性。文章主要讨论了工业数据的分类及其相互关系,这在大数据分析特别是工业大数据领域显得尤为关键。
1. 工业数据的分类:
- 结构化数据:指有固定格式和结构的数据,如数据库中的表格,易于存储和分析。这部分数据通常来自系统输入、输出和内部状态,比如生产线上的传感器数据。
- 非结构化数据:包括文本、图片、音频、视频等,没有固定的模式,需要更复杂的处理技术,如自然语言处理和图像识别,才能提取有价值的信息。
2. 数据特性:
- 可检测性:区分可检测数据(例如,定期测量的温度)和不可检测数据(如设备磨损程度)。即使没有直接检测,不可检测数据也提供了解决问题的潜在线索。数据分析可能需要推断这些未被直接记录的变量。
- 可控性:区分控制型输入(如生产参数设定)和干扰型输入(环境因素),这对于控制过程和优化至关重要。
3. 工业大数据分析的意义:
- 资源优化:通过工业大数据分析,企业可以提升资源配置效率,通过生产过程的可视化和智能化管理,降低成本,提高产品质量和生产灵活性。
- 数据建模:海量工业数据需经过清洗、加工和模型化,以便转化为适用于业务决策的有用信息。模型有助于揭示复杂工业过程和知识间的联系,提高知识表达的清晰度和准确性。
- 知识转化:工业应用强调稳定性和确定性,因此工业大数据分析技术的核心在于将数据转化为决策支持。通过知识提炼,处理制造过程中的复杂性和不确定性,驱动企业的创新和转型。
《工业大数据分析指南》针对当前工业革命背景下的关键技术和应用,详细阐述了工业大数据在智能制造中的核心作用,以及如何通过分析优化资源、构建模型和转化知识来驱动制造业的发展。掌握这些知识对于在Go语言环境下进行高级编程,有效处理和利用工业数据至关重要。
2019-08-14 上传
2023-05-25 上传
2023-05-25 上传
2023-05-01 上传
2023-04-20 上传
2023-10-03 上传
2023-06-02 上传
2023-12-04 上传
![](https://profile-avatar.csdnimg.cn/034ef030c08f401fb2492375e2e23164_weixin_26720479.jpg!1)
Matthew_牛
- 粉丝: 40
- 资源: 3871
最新资源
- 解决Eclipse配置与导入Java工程常见问题
- 真空发生器:工作原理与抽吸性能分析
- 爱立信RBS6201开站流程详解
- 电脑开机声音解析:故障诊断指南
- JAVA实现贪吃蛇游戏
- 模糊神经网络实现与自学习能力探索
- PID型模糊神经网络控制器设计与学习算法
- 模糊神经网络在自适应PID控制器中的应用
- C++实现的学生成绩管理系统设计
- 802.1D STP 实现与优化:二层交换机中的生成树协议
- 解决Windows无法完成SD卡格式化的九种方法
- 软件测试方法:Beta与Alpha测试详解
- 软件测试周期详解:从需求分析到维护测试
- CMMI模型详解:软件企业能力提升的关键
- 移动Web开发框架选择:jQueryMobile、jQTouch、SenchaTouch对比
- Java程序设计试题与复习指南