作品简介
本书探索工业大数据的“工程方法体系”并介绍了其中的关键技术，提出了多领域的工业物理对象建模方法和查询技术。全书共10章，第1章讨论了工业大数据的内涵与特点，并给出了工业大数据工程的三个要素，即数据资源、数据分析和数据应用；第2～4章提出了领域模型驱动的数据资源的建模技术，并介绍了工业大数据系统技术与建设方法；第5、6章讨论了敏捷工业大数据分析与运维方法，并阐述了背后的分析软件技术；第7章讨论了用户驱动数据应用的低代码开发技术；第8～10章用风电、水电、煤矿综采三个行业，展示了工业大数据工程方法的应用过程。
本书适合工业企业的数字化中坚力量（研发/IT/工艺等部门的资深专家/领导）、工业互联网/工业大数据技术服务企业和高校工业数据技术研究团队等读者阅读。
田春华，北京工业大数据创新中心首席数据科学家。2004年1月清华大学自动化系博士毕业。2004年-2015年在IBM中国研究院，负责数据挖掘算法研究和产品工作，2015年就职与昆仑数据/北京工业大数据创新中心。在高端装备制造、石油石化、新能源、航空与港口等行业，帮助中国、亚太、欧美领先企业，成功实施资产管理、运营优化、营销洞察等各类数据分析项目。发表学术论文（长文）87篇（第一作者43篇），拥有76项专利申请（30项已授权），研究兴趣是数据挖掘算法与应用。