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工業大數據分析算法實戰
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《工業大數據分析算法實踐》以工業大數據的特點和需求為牽引,闡述了工業大數據分析的算法與實現機制,使具有工科背景讀者建立起數據思維,靈活利用數據分析算法進行實際問題的建模,并實現分析項目高效迭代與落地。具體主題覆蓋了工業大數據分析工程思維和軟件棧,工業數據的數據探索,預處理方法和常用機器學習算法,故障診斷、質量優化、流程優化的分析算法,專家規則驅動方法,以及工業數據分析工程等內容。《工業大數據分析算法實踐》分10章,可劃分為四個部分。第一部分(第1章)是數據分析概覽,目的是建立起數據分析算法的概念框架,并給出學習路線。第2~5章是第二部分,側重在通用數據分析算法,包括數據預處理、機器學習、時序挖掘算法和最優化等其他算法。第三部分包括第6~8章,討論了工業分析的算法思路,覆蓋了生產質量分析(PQM)、生產效率優化(PEM)等典型分析課題的算法組合套路。第四部分側重在分析工程方法,第9章討論了工業專家知識沉淀方法,第10章討論了數據分析的軟件工程。《工業大數據分析算法實踐》適合工業大數據分析從業者、工業企業研發技術人員、工業互聯網企業數據分析師閱讀,也可作為上述人員的培訓教材和相關專業師生的參考書。

田春華 ·數據庫 ·21.7萬字

一本書講透數據治理:戰略、方法、工具與實踐
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這是一本能為數字化轉型企業的數據治理提供指導的著作,由用友集團官方出品,得到了用友集團董事長王文京、DAMA中國區主席汪廣盛等9位企業界和學術界數字化專家的一致好評。它基于國際主流的數據治理框架和用友多年的數據治理經驗,從道、法、術、器4個維度、深入展開,不僅有數據治理在戰略層面的頂層設計,還有數據治理在執行層面的實施方法,既可作為數據治理的綱領性指南,又可作為數據治理的實操手冊。從數據治理的戰略規劃到落地實施,本書將各環節的核心內容概括為“3個戰略機制、8項關鍵舉措、7種技術能力、7個治理工具”。數據治理之道:3個戰略機制高屋建瓴地介紹了數據治理的數據戰略、組織機制和數據文化。這3個機制能夠幫助企業形成數據治理的自我驅動、自我進化、可持續發展和長效運營機制。數據治理之法:8項關鍵舉措重點講解了數據治理的8項舉措:理現狀與定目標、能力成熟度評估、路線圖規劃、保障體系建設、技術體系建設、策略執行與監控、績效考核、長效運營。這8項舉措構成了企業數據治理的完整實施方法論。數據治理之術:7種技術能力重點講解了數據治理的7種能力:數據梳理與建模、元數據管理、數據標準管理、主數據管理、數據質量管理、數據安全治理、數據集成與共享。數據治理之器:7個治理工具從功能角度講解了數據治理所用到的7個工具:數據模型管理工具、元數據管理工具、數據標準管理工具、主數據管理工具、數據質量管理工具、數據安全治理工具、數據集成與共享工具。除此之外,本書還包括兩個綜合的數據治理案例,以及數據治理的6項準備工作和6個誤區。

用友平臺與數據智能團隊 ·數據庫 ·29.5萬字

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