本文中，小編將對工業(yè)大數(shù)據(jù)予以介紹，如果你想對工業(yè)大數(shù)據(jù)特點、工業(yè)大數(shù)據(jù)之數(shù)據(jù)挖掘的詳細情況有所認識，或者想要增進對工業(yè)大數(shù)據(jù)的了解程度，不妨請看以下內(nèi)容哦。

一、工業(yè)大數(shù)據(jù)特點

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)”、“強關(guān)聯(lián)”、“高吞吐”三大特征。下面，我們一起來看看這3個特點的詳細內(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)，包括設計制造階段的概念設計、詳細設計、制造過程、包裝運輸?shù)?5大類業(yè)務數(shù)據(jù)，以及運行狀態(tài)，服務保障階段的維護計劃和服務評估等 14類數(shù)據(jù)。

2.強關(guān)聯(lián)

所謂強關(guān)聯(lián)，一方面是指在產(chǎn)品生命周期的不同環(huán)節(jié)，如設計、制造、服務等需要關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)反饋到設計制造階段;另一方面，在產(chǎn)品生命周期的統(tǒng)一階段，涉及不同學科、不同專業(yè)的數(shù)據(jù)。例如，民用飛機的預研過程將涉及總體設計方案數(shù)據(jù)、總體需求數(shù)據(jù)、氣動設計和氣動分析數(shù)據(jù)、聲學模型數(shù)據(jù)和聲學分析數(shù)據(jù)、飛機結(jié)構(gòu)設計數(shù)據(jù)、部件和總成強度分析數(shù)據(jù)，以及模電系統(tǒng)模型數(shù)據(jù)、多電系統(tǒng)設計仿真數(shù)據(jù)、各種航電系統(tǒng)模型仿真數(shù)據(jù)、導航系統(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)時代的重要標志和未來工業(yè)發(fā)展的方向。機器數(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，想必大家對工業(yè)大數(shù)據(jù)的三個特點已經(jīng)具備了清晰的認識。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部分：數(shù)據(jù)準備、數(shù)據(jù)挖掘、結(jié)果表達和解釋。在數(shù)據(jù)準備階段，需要對數(shù)據(jù)集進行選擇和預處理。數(shù)據(jù)預處理包括數(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。數(shù)據(jù)挖掘從新的角度將數(shù)據(jù)庫技術(shù)、統(tǒng)計學、機器學習、信息檢索技術(shù)、數(shù)據(jù)可視化和模式識別與人工智能有機結(jié)合。它可以結(jié)合各個領(lǐng)域的優(yōu)勢，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。使用數(shù)據(jù)挖掘進行數(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

對工業(yè)大數(shù)據(jù)進行數(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)果應用于實踐的應用層。數(shù)據(jù)挖掘的目的是在應用層應用實際應用的描述性知識和預測性知識。

數(shù)據(jù)挖掘不是一個靜態(tài)的過程。它需要不斷地重新評估、測量和修訂模型。大數(shù)據(jù)時代，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、最有價值的工作。通常，數(shù)據(jù)挖掘或知識發(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，小編誠心感謝大家的閱讀。你們的每一次閱讀，對小編來說都是莫大的鼓勵和鼓舞。最后的最后，祝大家有個精彩的一天。