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音像工业大数据分析算法实战田春华
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丛书序一丛书序二前言章工业大数据分析概览1.1工业大数据分析的范畴与特点1.1.1数据分析的范畴1.1.2典型分析主题1.1.3工业数据分析的特点1.1.4数据分析的典型手段1.2.1CRISP-DM简介1.2.2分析课题的执行路径1.3.1脚本语言软件1.3.2图形化桌面软件1.3.3云端分析软件1.4.1分析算法理解的维度与路径1.4.2阅读图书1.4.3分析算法背后的朴素思想1.4.4工程化思维2.1数据操作基础2.1.1数据框的基本作2.1.2数据可视化2.2.1cumsum等primitive函数的利用:避免循环2.2.2带时间戳的数据框合并2..时序数据可视化:多个子图共用一个x轴2.2.4时序数据可视化:NA用来间隔显示时序2.2.5参数区间的对比显示(在概率密度图上)2.2.6获取R文件的所在路径2.2.7分段线回归如何通过lm()实现..1引言..2R语言EDA包..工具包..4小结2.4.1数据的业务化2.4.2业务的数据化2.4.3机理演绎法2.4.4细致求实的基本素养2.4.5小结2.5.1基于数据类型的特征提取2.5.2基于关联关系的特征自动生成2.5.3基于语法树的变量间组合特征生成2.6.1特征选择的框架2.6.2搜索策略2.6.3子集评价2.6.4小结3.1统计分析3.1.1概率分布3.1.2参数估计3.1.3设检验3.2.2基于核函数的非参数方法3..单概率分布的参数化拟合3.2.4混合概率分布估计3.2.5小结3.3.1引言3.3.2基础线回归模型———OLS模型3.3.3OLS模型检验3.3.4鲁棒线回归3.3.5结构复杂度惩罚(正则化)3.3.6扩展3.4.1引言3.4.2前向计算过程3.4.3后剪枝过程3.4.4变量重要评3.4.5MARS与算法的关系3.5.1ANN逼近能力的直观理解3.5.2极限学习机3.6.1决策树的概念3.6.2决策树构建过程3.6.3常用决策树算法3.7.1引言3.7.2epsilon-SVR算法3.7.3nu-SVR算法3.7.4不同SVM算法包的差异3.7.5扩展3.8.1引言3.8.2工作原理3.8.3示例3.8.4讨论……
田春华,博士,北京工业大数据创新中心首席数据科学家,曾在IBM中国研究院担住研究经理。专注数据挖掘算法、产品及行业应用开发工作,有丰富的行业实践经验,帮装备制造、石油化工、制造、能源电力、航空与港口等领域的几十家国际和国内企业,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、竞赛支持工作及多个国际学术会议的组织工作。发表学术近百篇,获得40余项国际和国内专利授权。
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。
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