本文中，小編將對(duì)工業(yè)大數(shù)據(jù)予以介紹，如果你想對(duì)工業(yè)大數(shù)據(jù)特點(diǎn)、工業(yè)大數(shù)據(jù)之數(shù)據(jù)挖掘的詳細(xì)情況有所認(rèn)識(shí)，或者想要增進(jìn)對(duì)工業(yè)大數(shù)據(jù)的了解程度，不妨請(qǐng)看以下內(nèi)容哦。

一、工業(yè)大數(shù)據(jù)特點(diǎn)

工業(yè)大數(shù)據(jù)本身不僅具有廣義大數(shù)據(jù)的3V或4V特性，還呈現(xiàn)出“多模態(tài)”、“強(qiáng)關(guān)聯(lián)”、“高吞吐”三大特征。下面，我們一起來看看這3個(gè)特點(diǎn)的詳細(xì)內(nèi)容。

1. 多模式

所謂多模態(tài)是指非結(jié)構(gòu)化類型的工程數(shù)據(jù)，包括設(shè)計(jì)制造階段的概念設(shè)計(jì)、詳細(xì)設(shè)計(jì)、制造過程、包裝運(yùn)輸?shù)?5大類業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，以及運(yùn)行狀態(tài)，服務(wù)保障階段的維護(hù)計(jì)劃和服務(wù)評(píng)估等 14類數(shù)據(jù)。

2.強(qiáng)關(guān)聯(lián)

所謂強(qiáng)關(guān)聯(lián)，一方面是指在產(chǎn)品生命周期的不同環(huán)節(jié)，如設(shè)計(jì)、制造、服務(wù)等需要關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)反饋到設(shè)計(jì)制造階段;另一方面，在產(chǎn)品生命周期的統(tǒng)一階段，涉及不同學(xué)科、不同專業(yè)的數(shù)據(jù)。例如，民用飛機(jī)的預(yù)研過程將涉及總體設(shè)計(jì)方案數(shù)據(jù)、總體需求數(shù)據(jù)、氣動(dòng)設(shè)計(jì)和氣動(dòng)分析數(shù)據(jù)、聲學(xué)模型數(shù)據(jù)和聲學(xué)分析數(shù)據(jù)、飛機(jī)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)、部件和總成強(qiáng)度分析數(shù)據(jù)，以及模電系統(tǒng)模型數(shù)據(jù)、多電系統(tǒng)設(shè)計(jì)仿真數(shù)據(jù)、各種航電系統(tǒng)模型仿真數(shù)據(jù)、導(dǎo)航系統(tǒng)模型仿真數(shù)據(jù)、系統(tǒng)及部件健康模型數(shù)據(jù)、系統(tǒng)及部件可靠性分析數(shù)據(jù)等，這些數(shù)據(jù)是需要關(guān)聯(lián)的。

3. 高吞吐量

所謂高吞吐量，是指工業(yè)傳感器需要超大規(guī)模數(shù)據(jù)的瞬時(shí)寫入。嵌入傳感器的智能互聯(lián)產(chǎn)品已成為工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的重要標(biāo)志和未來工業(yè)發(fā)展的方向。機(jī)器數(shù)據(jù)已成為工業(yè)大數(shù)據(jù)的主體。

二、工業(yè)大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)挖掘

通過上面的介紹，想必大家對(duì)工業(yè)大數(shù)據(jù)的三個(gè)特點(diǎn)已經(jīng)具備了清晰的認(rèn)識(shí)。在這部分，小編將和大家共同來了解下有關(guān)工業(yè)大數(shù)據(jù)中的數(shù)據(jù)挖掘的部分。

1、工業(yè)大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)挖掘過程

數(shù)據(jù)挖掘過程一般分為三個(gè)部分：數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、數(shù)據(jù)挖掘、結(jié)果表達(dá)和解釋。在數(shù)據(jù)準(zhǔn)備階段，需要對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行選擇和預(yù)處理。數(shù)據(jù)預(yù)處理包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)歸約和數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換。

2、工業(yè)大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)挖掘的基本算法

數(shù)據(jù)挖掘是一種獲取知識(shí)的技術(shù)。它的基礎(chǔ)是數(shù)據(jù)，它的手段是各種算法，其目的是獲取數(shù)據(jù)中包含的知識(shí)。數(shù)據(jù)挖掘從新的角度將數(shù)據(jù)庫技術(shù)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)、信息檢索技術(shù)、數(shù)據(jù)可視化和模式識(shí)別與人工智能有機(jī)結(jié)合。它可以結(jié)合各個(gè)領(lǐng)域的優(yōu)勢(shì)，從而從數(shù)據(jù)中提取出其他傳統(tǒng)方法無法發(fā)現(xiàn)的有用知識(shí)。使用數(shù)據(jù)挖掘進(jìn)行數(shù)據(jù)分析的常用方法主要有分類、回歸分析、聚類、關(guān)聯(lián)規(guī)則、特征、變化和偏差分析等，它們分別從不同的角度挖掘數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)挖掘有很多算法，隨著科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展，新的算法將不斷被加入。

3. 數(shù)據(jù)挖掘的目的

對(duì)工業(yè)大數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘可以分為三層，一層是提供數(shù)據(jù)源和數(shù)據(jù)準(zhǔn)備的數(shù)據(jù)層，一層是提供算法、引擎和接口的算法層，一層是將數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果應(yīng)用于實(shí)踐的應(yīng)用層。數(shù)據(jù)挖掘的目的是在應(yīng)用層應(yīng)用實(shí)際應(yīng)用的描述性知識(shí)和預(yù)測(cè)性知識(shí)。

數(shù)據(jù)挖掘不是一個(gè)靜態(tài)的過程。它需要不斷地重新評(píng)估、測(cè)量和修訂模型。大數(shù)據(jù)時(shí)代，數(shù)據(jù)的生成和采集是基礎(chǔ)，數(shù)據(jù)挖掘是關(guān)鍵。數(shù)據(jù)挖掘是大數(shù)據(jù)中最關(guān)鍵、最有價(jià)值的工作。通常，數(shù)據(jù)挖掘或知識(shí)發(fā)現(xiàn)通常是指從大量數(shù)據(jù)中挖掘隱藏的、以前未知但可能有用的信息和模式的工程和系統(tǒng)過程。

最后，小編誠(chéng)心感謝大家的閱讀。你們的每一次閱讀，對(duì)小編來說都是莫大的鼓勵(lì)和鼓舞。最后的最后，祝大家有個(gè)精彩的一天。