作品简介
如今，全球掀起了以制造业转型升级为首要任务的新一轮工业变革，工业大数据通过云计算、物联网、人工智能等技术引领新一轮科技革命，拉动工业经济的创新发展。工业大数据分析技术作为工业大数据的核心技术之一，可使工业大数据产品具备海量数据的挖掘能力、多源数据的集成能力、多类型知识的建模能力、多业务场景的分析能力、多领域知识的发掘能力等，对驱动企业业务创新和转型升级具有重大的作用。本书围绕着"工业大数据分析”这一重要议题，对通用的工业大数据分析方法和分析流程进行归纳总结，对其关键共性进行辨识、抽象和提升，而非针对某一特定行业、企业或产品进行阐述。本书从工业大数据分析的概念、特殊性以及常见的问题入手，提出了工业大数据分析框架，并详细阐述了业务理解、数据理解、数据准备、数据建模、模型验证与评估、模型部署这6个工业大数据分析的基本步骤，*后对工业大数据分析的未来进行了展望，为工业大数据分析相关技术研发、设计建模和应用落地提供了理论依据和标准化方法。
工业互联网产业联盟自2016年2月1日成立至今，汇聚工业制造企业、工业解决方案提供商、信息通信业、安全等多领域超过1200家先进企业和科研机构，形成了“129X”组织架构。联盟在工业和信息化部的指导下，依托各工作组和特设组，与联盟成员单位共同努力，先后从工业互联网顶层设计、技术研发、标准研制、测试床、产业实践、国际合作等多方面开展工作，发布了工业互联网白皮书、工业互联网平台、测试床、优秀应用案例等系列成果，广泛参与国内外大型工业互联网相关活动，为政府决策、产业发展提供智力支持，为深入贯彻落实国务院发布《关于深化“互联网先进制造业”发展工业互联网的指导意见》、《工业互联网发展行动计划（2018-2020年）》等政策提供关键支撑。