| *完成訂單後正常情形下約兩周可抵台。 *本賣場提供之資訊僅供參考,以到貨標的為正確資訊。 印行年月:202409*若逾兩年請先於私訊洽詢存貨情況,謝謝。 台灣(台北市)在地出版社,每筆交易均開具統一發票,祝您中獎最高1000萬元。 書名:工業數據分析工程-基於CRISP-DM的形式化方法 ISBN:9787111759799 出版社:機械工業 著編譯者:田春華等著 頁數:417頁 所在地:中國大陸 *此為代購商品 書號:1669407 可大量預訂,請先連絡。 內容簡介 在「數據資產化」「工業互聯網」「工業大數據」的推進中,工業大數據分析仍缺乏統一的指導方法,造成工業大數據分析項目質量波動大,落地成功率低。CRISP-DM方法是機器學習領域的行業事實標準,但CRISP-DM僅僅是過程方法,對於每個階段或關鍵活動,沒有給出具體的行動指導。本書在CRISP-DM基礎上,細化了工業數據分析中的具體活動,針對關鍵活動提出了明確的形式化方法(例如,用系統動力學模型刻畫工業物理系統的運行機理,用領域模型描述物理系統間的概念關係,用數據處理流圖描述分析模型間的數據處理和依賴關係),並用具體的行業案例進行闡述,嘗試為工業大數據分析構建一套實操性的工程方法體系。 本書分為10章:第1章概要介紹工業數據分析方法體系;第2∼7章討論了分析場景定義、業務理解、數據理解、數據準備、模型建立、模型評估和模型部署7個階段的關鍵活動、關鍵角色和成功標準,給出實操形式化方法,並用具體工業案例進行展示;第8∼10章用3個不同類型行業案例,端到端展示了工業數據分析方法的應用過程。本書是實操性方法的系統總結,用實際案例將讀者代入,更好地理解問題的挑戰和解決過程,在此基礎上,進行系統化總結,方便方法的傳承。 本書適合工業大數據從業者,包括工業大數據/工業互聯網企業的研發人員、工業企業IT部門及數字化轉型部門的工程技術人員閱讀,也適合高等或職業院校的大數據或工業互聯網相關專業的教師和學生閱讀。 目錄 前言 |