工业大数据分析算法实战

作者简介

田春华 博士，北京工业大数据创新中心首席数据科学家，清华大学工业大数据研究中心，首席数据科学家；曾任IBM中国研究院研究经理，IEEE、INFORMS、ACM等学术组织及国际学术会议分会主席、执行委员、国际学术期刊审稿人。长期负责数据挖掘算法研究和产品工作，在高端装备制造、石油石化、新能源、航空与港口等行业，帮助几十家国内外领先企业成功实施资产管理、运营优化、营销洞察等数据分析项目。参与了多个工业大数据相关标准的制定工作、白皮书的编写工作、竞赛支持工作。发表论文近百篇，拥有40余项国际国内发明专利授权。

内容简介

所谓“工业大数据分析”，其实就是在工业生产过程、工业设备、流水线等一系列复杂系统中，通过通过分析现象去看本质的过程。比如设备出了问题，像是风电涡轮不转了，流水线卡住了，机器堵了，生产的产品突然出现了好多残次品，曾经的工程师都是凭经验，或者观察，通过现象去看本质。而现在，因为现代化的工厂或者工业设备的每一个环节都有各种电子数据的记录，而数据分析师则可以通过这些数据的统计，通过合适的算法和模式，去通过计算机发现这些设备出现的故障和问题。这就是数字化时代的故障分析技术——数据挺多，但是怎么用才对，这是一个数据分析师个人技术实力的体现。现在太多的数据分析师，只停留在“看”数据，而不是“分析”数据的水平上——知道从哪入手去分析，比分析计算本身更重要。而这本书就是教你“从哪开始分析，怎么站在机器的角度去分析机器的数据”。作者是工业大数据分析领域的首席科学家，20多年一直从事数据分析，很多大型机器设备的疑难杂症在他手里迎刃而解，作者语言简练，字字珠玑，对每个算法都给出了自己*直白的解释，这些干货却积攒了70万字！ 从事工业领域的技术人员，都应该读一读田博士的这本著作。