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内容简介
编委会
前言
第1章 工业大数据概论
1.1 工业大数据提出的背景
1.2 工业大数据的内涵与范畴
1.3 工业大数据的认知辨析
1.4 工业大数据工程的内容
第2章 工业大数据工程的建设与运维方法
2.1 数据工厂的概念与范畴
2.2 数据工厂的规划建设方法
2.3 数据工厂容量规划方法
2.4 数据质量管控方法
2.5 运维监控与性能调优
第3章 工业大数据汇聚与处理技术
3.1 数据接入与传输
3.2 数据存储
3.3 数据处理与计算
第4章 工业大数据建模与数据集成技术
4.1 工业数据集成概述
4.2 工业数据建模方法
4.3 工业数据参考模型
4.4 数据模型转换
4.5 统一数据访问
4.6 本章小结
第5章 敏捷工业数据分析方法
5.1 数据分析类型
5.2 敏捷工业大数据分析方法概述
5.3 课题定义
5.4 业务理解
5.5 数据理解
5.6 数据准备
5.7 模型建立
5.8 模型评估
5.9 模型发布
5.10 持续运行运维
5.11 敏捷工业数据分析方法的技术需求
第6章 工业数据分析建模环境与技术
6.1 工业数据分析建模的特点
6.2 工业数据分析建模环境
6.3 分析模型资产库
6.4 算子开发
6.5 共性技术
第7章 数据应用的敏捷开发方法
7.1 数据应用的特点
7.2 数据应用的敏捷开发
7.3 支持敏捷开发的低代码工具
7.4 数据应用的运行环境
7.5 数据应用实施规划
第8章 风电大数据
8.1 业务背景
8.2 中车风电大数据平台设计
8.3 风电数字化应用创新
8.4 本章小结
第9章 水电大数据
9.1 业务背景
9.2 水电大数据平台整体设计
9.3 分析模型与创新应用
9.4 本章小结
第10章 煤矿综采大数据
10.1 业务背景
10.2 煤矿综采数据平台
10.3 综采数字化创新应用
10.4 应用效果及总结
附录A 英文缩写表
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