油氣大數(shù)據(jù)分析利用基本信息

書????名 油氣大數(shù)據(jù)分析利用 作????者 [美] 基思·霍爾德韋
ISBN 9787518319626 頁(yè)????數(shù) 371頁(yè)
定????價(jià) 128元 出版社 石油工業(yè)出版社
出版時(shí)間 2017年7月 裝????幀 精裝
開????本 16開

第 1章 軟計(jì)算基礎(chǔ)

上游數(shù)據(jù)分析中的現(xiàn)狀

數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模型

從柏拉圖到亞里士多德的進(jìn)化

描述性和預(yù)測(cè)性模型

SEMMA 過程

高性能分析

上游數(shù)據(jù)的三個(gè)原則

探索與生產(chǎn)價(jià)值提案

油田分析

我是一名……

參考文獻(xiàn)

第 2章 數(shù)據(jù)管理

勘探與生產(chǎn)價(jià)值定位

數(shù)據(jù)管理平臺(tái)

數(shù)據(jù)庫(kù)陣列

結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)

提取、轉(zhuǎn)換和加載過程

大數(shù)據(jù)分析

標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)來源

案例研究 :生產(chǎn)數(shù)據(jù)質(zhì)量控制框架

最佳實(shí)踐

參考文獻(xiàn)

第 3章 地震屬性分析

勘探與開發(fā)價(jià)值主張

時(shí)延地震勘探

地震屬性

油藏表征

油藏管理

地震數(shù)據(jù)分析

案例研究 :由地震屬性定義的油藏特征

參考文獻(xiàn)

第 4章 油藏描述和模擬

勘探與生產(chǎn)價(jià)值主張

探索性數(shù)據(jù)分析

油藏描述周期

傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析

油藏模擬

案例分析

參考文獻(xiàn)

第 5章 鉆井和完井優(yōu)化

勘探與生產(chǎn)價(jià)值主張

工作流程 1:減少非生產(chǎn)時(shí)間

工作流程 2:鉆井參數(shù)優(yōu)化

案例分析

第 6章 油藏管理

勘探與生產(chǎn)的價(jià)值定位

未來數(shù)字油田

卓越分析中心

分析工作流程 :最好的實(shí)踐

案例分析

第 7章 產(chǎn)量預(yù)測(cè)

勘探與開采的價(jià)值主張

基于網(wǎng)絡(luò)的產(chǎn)量遞減曲線分析工具

非常規(guī)油氣儲(chǔ)量估計(jì)

案例分析 :加密井產(chǎn)量預(yù)測(cè)

參考文獻(xiàn)

第 8章 生產(chǎn)優(yōu)化

勘探與生產(chǎn)價(jià)值主張

案例研究

參考文獻(xiàn)

第 9章 油氣行業(yè)大數(shù)據(jù)分析與管理

勘探開發(fā)領(lǐng)域內(nèi)的價(jià)值主張

探索性數(shù)據(jù)分析模塊

探索性數(shù)據(jù)分析方法中的統(tǒng)計(jì)圖表與圖形

細(xì)分集成方法

數(shù)據(jù)可視化

案例分析

第 10 章 大數(shù)據(jù):結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)

油氣資源探測(cè)與生產(chǎn)

集合專家知識(shí)和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的系統(tǒng)

案例分析

多元地質(zhì)統(tǒng)計(jì)學(xué)

大數(shù)據(jù)工作流程

參考文獻(xiàn)

后記2100433B

油氣大數(shù)據(jù)分析利用造價(jià)信息

市場(chǎng)價(jià) 信息價(jià) 詢價(jià)
材料名稱 規(guī)格/型號(hào) 市場(chǎng)價(jià)
(除稅)
工程建議價(jià)
(除稅)
行情 品牌 單位 稅率 供應(yīng)商 報(bào)價(jià)日期
PH分析 型號(hào):TPH21AC+TPH-S0C10 查看價(jià)格 查看價(jià)格

天健創(chuàng)新

13% 天健創(chuàng)新(北京)監(jiān)測(cè)儀表股份有限公司
心理儀器數(shù)據(jù)分析系統(tǒng) 查看價(jià)格 查看價(jià)格

13% 東莞市新科教學(xué)設(shè)備有限公司
總磷分析 型號(hào):TEM-TP9000 查看價(jià)格 查看價(jià)格

天健創(chuàng)新

13% 天健創(chuàng)新(北京)監(jiān)測(cè)儀表股份有限公司
SS分析 型號(hào):TSS10AC+TSS-S0C10 查看價(jià)格 查看價(jià)格

天健創(chuàng)新

13% 天健創(chuàng)新(北京)監(jiān)測(cè)儀表股份有限公司
COD分析 型號(hào):TEM-COD9000 查看價(jià)格 查看價(jià)格

天健創(chuàng)新

13% 天健創(chuàng)新(北京)監(jiān)測(cè)儀表股份有限公司
氨氮分析 型號(hào):TEM-NH3N9000 查看價(jià)格 查看價(jià)格

天健創(chuàng)新

13% 天健創(chuàng)新(北京)監(jiān)測(cè)儀表股份有限公司
油氣分離接頭 不詳 查看價(jià)格 查看價(jià)格

13% 永嘉縣宣正石油機(jī)械廠
數(shù)據(jù)采集分析系統(tǒng) 品種:數(shù)據(jù)采集分析系統(tǒng);產(chǎn)品說明:規(guī)格定制; 查看價(jià)格 查看價(jià)格

YH

個(gè) 13% 四川雨禾源綠建科技有限公司
材料名稱 規(guī)格/型號(hào) 除稅
信息價(jià)
含稅
信息價(jià)
行情 品牌 單位 稅率 地區(qū)/時(shí)間
0# 機(jī)械用 查看價(jià)格 查看價(jià)格

kg 陽(yáng)江市2022年10月信息價(jià)
機(jī)械用國(guó)?VI#0 查看價(jià)格 查看價(jià)格

kg 潮州市饒平縣2022年8月信息價(jià)
0# 機(jī)械用 查看價(jià)格 查看價(jià)格

kg 陽(yáng)江市2022年7月信息價(jià)
機(jī)械用國(guó)?VI#0 查看價(jià)格 查看價(jià)格

kg 潮州市饒平縣2022年5月信息價(jià)
機(jī)械用 查看價(jià)格 查看價(jià)格

kg 肇慶市德慶縣2022年1季度信息價(jià)
機(jī)械用國(guó)?VI#0 查看價(jià)格 查看價(jià)格

kg 潮州市饒平縣2022年2月信息價(jià)
0# 機(jī)械用 查看價(jià)格 查看價(jià)格

kg 陽(yáng)江市2022年2月信息價(jià)
機(jī)械用國(guó)?VI#0 查看價(jià)格 查看價(jià)格

kg 潮州市饒平縣2022年1月信息價(jià)
材料名稱 規(guī)格/需求量 報(bào)價(jià)數(shù) 最新報(bào)價(jià)
(元)
供應(yīng)商 報(bào)價(jià)地區(qū) 最新報(bào)價(jià)時(shí)間
大數(shù)據(jù)分析平臺(tái) 、分隔符以及正則表達(dá)式的方式提取第三方日志的數(shù)據(jù)字段,字段映射完成并下發(fā)配置至采集設(shè)備,完成第三方日志格式化轉(zhuǎn)換;支持網(wǎng)絡(luò)流量特征數(shù)據(jù)Netflow日志生成,用于發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)中資產(chǎn)之間的異常訪問;支持異常觸發(fā)抓|1套 1 查看價(jià)格 華為技術(shù)有限公司 廣東   2019-04-30
大數(shù)據(jù)分析服務(wù)器 Intel Xeon高性能多核處理器| 16G DDR4 ECC | 4TB 3.5寸 SATA 6Gbps HDD | 高性能智能分析卡 |支持16路1080P分辨率攝像機(jī)同時(shí)接入分析;人群密度|1套 3 查看價(jià)格 廣州市熹尚科技設(shè)備有限公司 廣東   2021-03-03
大數(shù)據(jù)分析攝像機(jī) (雙400W超星光高清網(wǎng)絡(luò)球型攝像機(jī))|1臺(tái) 1 查看價(jià)格 杭州??低晹?shù)字技術(shù)股份有限公司深圳分公司 廣東   2020-08-01
大數(shù)據(jù)分析服務(wù)器 Intel Xeon高性能多核處理器| 16G DDR4 ECC | 4TB 3.5寸 SATA 6Gbps HDD | 高性能智能分析卡 |支持16路1080P分辨率攝像機(jī)同時(shí)接入分析;人群密度|1套 3 查看價(jià)格 華為視覺技術(shù)有限公司 全國(guó)   2022-03-28
大數(shù)據(jù)分析攝像機(jī) (雙400W超星光高清網(wǎng)絡(luò)球型攝像機(jī))|1臺(tái) 3 查看價(jià)格 廣州市熹尚科技設(shè)備有限公司 廣東   2021-03-03
大數(shù)據(jù)分析服務(wù)器 Intel Xeon高性能多核處理器| 16G DDR4 ECC | 4TB 3.5寸 SATA 6Gbps HDD | 高性能智能分析卡 |支持16路1080P分辨率攝像機(jī)同時(shí)接入分析;人群密度|1套 1 查看價(jià)格 杭州??低晹?shù)字技術(shù)股份有限公司深圳分公司 廣東   2020-08-01
大數(shù)據(jù)分析攝像機(jī) (雙400W超星光高清網(wǎng)絡(luò)球型攝像機(jī))|1臺(tái) 3 查看價(jià)格 華為視覺技術(shù)有限公司 全國(guó)   2022-03-28
大數(shù)據(jù)分析預(yù)警平臺(tái) 性能參數(shù):應(yīng)用吞吐量:600Mbps.|1臺(tái) 1 查看價(jià)格 四川省通信產(chǎn)業(yè)服務(wù)有限公司科技分公司 江西  贛州市 2021-04-13

本書提供了大數(shù)據(jù)和分析技術(shù)應(yīng)用于石油和天然氣行業(yè)的完整視圖。本書包含多個(gè)實(shí)例研究,強(qiáng)調(diào)了在石油和天然氣勘探和生產(chǎn)階段對(duì)優(yōu)化的迫切需求,并展示了數(shù)據(jù)分析如何提供這種優(yōu)化。本書涵蓋了勘探和生產(chǎn)階段石油和天然氣行業(yè)面臨的主要問題,揭示了如何建模大數(shù)據(jù)以實(shí)現(xiàn)效率和業(yè)務(wù)收益,涉及石油和天然氣的勘探、開發(fā)、生產(chǎn)和油氣資產(chǎn)的復(fù)興,可有效地推動(dòng)石油和天然氣的勘探和生產(chǎn)。

油氣大數(shù)據(jù)分析利用常見問題

  • 如何構(gòu)建銀行業(yè)大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)

    一是銀行與電商平臺(tái)形成戰(zhàn)略合作。銀行業(yè)共享小微企業(yè)在電商平臺(tái)上的經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù)和經(jīng)營(yíng)者的個(gè)人信息,由電商平臺(tái)向銀行推薦有貸款意向的優(yōu)質(zhì)企業(yè),銀行通過交易流水、買賣雙方評(píng)價(jià)等信息,確定企業(yè)資信水平,給予授信額...

  • 工程量數(shù)據(jù)分析

    供你參考,全國(guó)各地都有不同的

  • 做市場(chǎng)數(shù)據(jù)分析,需要學(xué)什么知識(shí)?

    市場(chǎng)數(shù)據(jù)分析,需要學(xué)習(xí)以下幾個(gè)方面的知識(shí):(1)數(shù)據(jù)管理。a、數(shù)據(jù)獲取。企業(yè)需求:數(shù)據(jù)庫(kù)訪問、外部數(shù)據(jù)文件讀入案例分析:使用產(chǎn)品信息文件演示spss的數(shù)據(jù)讀入共能。b、數(shù)據(jù)管理。企業(yè)需求:對(duì)大型數(shù)據(jù)進(jìn)...

油氣大數(shù)據(jù)分析利用文獻(xiàn)

大數(shù)據(jù)分析在電力規(guī)劃中的應(yīng)用 大數(shù)據(jù)分析在電力規(guī)劃中的應(yīng)用

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頁(yè)數(shù): 2頁(yè)

評(píng)分: 4.8

國(guó)網(wǎng)公司不斷強(qiáng)調(diào)要做到電網(wǎng)項(xiàng)目的精準(zhǔn)投資,需以科學(xué)的電力需求預(yù)測(cè)分析為基礎(chǔ),對(duì)電網(wǎng)規(guī)劃項(xiàng)目進(jìn)行有序且合理的規(guī)劃,為電網(wǎng)項(xiàng)目的投資建設(shè)提供正確指導(dǎo)。本文擬采用大數(shù)據(jù)分析方法,運(yùn)用OFFICE、SPSS等工具,通過數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)清理、建立分析模型、結(jié)果展示,實(shí)現(xiàn)對(duì)電網(wǎng)負(fù)荷數(shù)據(jù)、電量數(shù)據(jù)、地方經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)、氣象數(shù)據(jù)的綜合分析,試圖挖掘出各類數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系,進(jìn)而實(shí)現(xiàn)電力需求的科學(xué)預(yù)測(cè)。

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大數(shù)據(jù)分析對(duì)工程造價(jià)精確性的影響分析 大數(shù)據(jù)分析對(duì)工程造價(jià)精確性的影響分析

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評(píng)分: 4.4

科技的快速發(fā)展已經(jīng)把社會(huì)帶入大數(shù)據(jù)時(shí)代,大數(shù)據(jù)分析及利用已經(jīng)逐漸融入我們的生活和日常工作。目前業(yè)界的分析方式主要還是依靠比較傳統(tǒng)的excel等工具,其造價(jià)數(shù)據(jù)分析的效率及質(zhì)量遠(yuǎn)不能滿足行業(yè)對(duì)信息服務(wù)的需求。充分挖掘招投標(biāo)數(shù)據(jù)的價(jià)值,具有重要的實(shí)踐意義。本文主要針對(duì)大數(shù)據(jù)分析對(duì)工程造價(jià)精確性的影響進(jìn)行簡(jiǎn)要分析。

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本書從石油上游產(chǎn)業(yè)大數(shù)據(jù)來源及特征分析入手,介紹了大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用現(xiàn)狀,提出了油氣生產(chǎn)大數(shù)據(jù)分析方法與流程;從采油、注水、集輸及生產(chǎn)管理4個(gè)方面提供了30個(gè)大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用案例,這些成果有效地促進(jìn)了數(shù)字油田建設(shè)在節(jié)能降耗、提質(zhì)增效、精細(xì)管理等方面的作用向縱深發(fā)展,具有一定的代表性和借鑒意義。本書還對(duì)油氣生產(chǎn)大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用前景進(jìn)行了展望。

本書適合于從事油氣生產(chǎn)管理人員、工程技術(shù)人員,尤其是油氣生產(chǎn)大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用研究人員閱讀、參考 "

第1章 石油上游產(chǎn)業(yè)的大數(shù)據(jù)概述

一、石油上游產(chǎn)業(yè)大數(shù)據(jù)來源、種類和格式

二、油氣生產(chǎn)大數(shù)據(jù)特征

三、石油上游產(chǎn)業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用現(xiàn)狀

四、油氣生產(chǎn)大數(shù)據(jù)分析方法與流程

五、大數(shù)據(jù)分析的目的在于應(yīng)用

第2章 采油(氣)系統(tǒng)大數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用

數(shù)據(jù)挖掘在抽油機(jī)井噸液舉升百米耗電分析上的應(yīng)用

抽油機(jī)井泵效敏感因素大數(shù)據(jù)分析及其應(yīng)用

抽油機(jī)井泵效影響因素的大數(shù)據(jù)分析及其應(yīng)用

基于大數(shù)據(jù)的示功圖算產(chǎn)誤差分析及修正系數(shù)確定

以提高抽油機(jī)井系統(tǒng)效率為目標(biāo)的大數(shù)據(jù)分析

抽油機(jī)井能耗下降速度數(shù)學(xué)模型的建立

抽油機(jī)井智能工況診斷與趨勢(shì)預(yù)測(cè)

基于能耗分析的泵效宏觀控制圖繪制及其應(yīng)用

煤層氣井能耗分析及間抽制度優(yōu)化

大數(shù)據(jù)分析技術(shù)在識(shí)別不正常煤層氣井中的應(yīng)用

運(yùn)用大數(shù)據(jù)分析方法預(yù)測(cè)不同類型油藏抽油機(jī)井的泵效

沁水盆地FZ煤層氣調(diào)整井多因素排采管控方法

抽油機(jī)井系統(tǒng)效率大數(shù)據(jù)分析與實(shí)踐

第3章 注水系統(tǒng)大數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用

CHJ油田注水系統(tǒng)能耗大數(shù)據(jù)分析

以降低油田注水單耗為目標(biāo)的大數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用

基于改進(jìn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的注水系統(tǒng)能效預(yù)測(cè)模型

油田注水系統(tǒng)能耗大數(shù)據(jù)分析與實(shí)踐

大數(shù)據(jù)分析在提高油田注水系統(tǒng)效率的探索與應(yīng)用

第4章 集輸系統(tǒng)大數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用

油田集輸系統(tǒng)能耗大數(shù)據(jù)分析

大數(shù)據(jù)整合構(gòu)建原油集輸綜合防范體系

罐車?yán)凸芸叵到y(tǒng)大數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用

聯(lián)合站能量利用率影響因素分析及治理對(duì)策

灰色關(guān)聯(lián)分析法在聯(lián)合站摻水系統(tǒng)運(yùn)行優(yōu)化中的應(yīng)用

煤層氣管道內(nèi)積液分析方法研究

第5章 油田生產(chǎn)管理大數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用

抽油機(jī)井配電系統(tǒng)能耗分析及治理對(duì)策

基于大數(shù)據(jù)分析的煤層氣田電力系統(tǒng)優(yōu)化

煤層氣往復(fù)式壓縮機(jī)運(yùn)行管理大數(shù)據(jù)分析

大數(shù)據(jù)分析方法在操作成本預(yù)測(cè)和分配中的應(yīng)用

基于深度學(xué)習(xí)的圖像處理技術(shù)在油氣田視頻監(jiān)控系統(tǒng)中的研究與應(yīng)用

基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的抽油機(jī)井示功儀故障診斷分析

基于數(shù)據(jù)挖掘算法構(gòu)建數(shù)字油田組織運(yùn)維體系

大數(shù)據(jù)時(shí)代ERP實(shí)現(xiàn)價(jià)值最大化的途徑

第6章 展望

油氣生產(chǎn)大數(shù)據(jù)應(yīng)用方向

油田企業(yè)級(jí)油氣生產(chǎn)大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)

油氣生產(chǎn)大數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用前景展望2100433B

田春華博士

 

前言:上篇文章解讀了工業(yè)大數(shù)據(jù)分析的特點(diǎn),指出工業(yè)大數(shù)據(jù)分析應(yīng)該注重與機(jī)理模型的融合,充分利用領(lǐng)域先驗(yàn)知識(shí)。那么,工業(yè)大數(shù)據(jù)分析是不是存在典型的模式,可促進(jìn)不同領(lǐng)域分析模型的借鑒和復(fù)用?

 

本篇將嘗試從分析算法的應(yīng)用側(cè)重點(diǎn)、分析模型與機(jī)理模型融合方式、業(yè)務(wù)應(yīng)用場(chǎng)景等三個(gè)維度歸納工業(yè)大數(shù)據(jù)分析的典型范式。

 

6類算法應(yīng)用范式

數(shù)據(jù)分析本質(zhì)上是一種統(tǒng)計(jì)手段,需要足夠的樣本才有可能發(fā)揮顯著作用。另外,數(shù)據(jù)分析作為探索未知的一種技術(shù)手段,它的作用也與機(jī)理復(fù)雜度密切相關(guān)。因此,這里從產(chǎn)品相識(shí)度、機(jī)理復(fù)雜度兩個(gè)維度,將分析算法應(yīng)用分為6類模式。

1)從工業(yè)產(chǎn)品的相似度來看,可分為大量相似產(chǎn)品(如風(fēng)力發(fā)電機(jī))和少量定制化產(chǎn)品(如就地建設(shè)的化工反應(yīng)塔)。相似產(chǎn)品在數(shù)據(jù)分析時(shí)可以充分利用產(chǎn)品間的交叉驗(yàn)證,而少量定制化產(chǎn)品應(yīng)深度挖掘時(shí)間維度;

2)從產(chǎn)品機(jī)理的復(fù)雜性來看,有簡(jiǎn)單的black-box產(chǎn)品(如電子消費(fèi)品,通常不會(huì)深入元器件內(nèi)部去分析)、明確機(jī)理產(chǎn)品(如風(fēng)力發(fā)電機(jī))、復(fù)雜機(jī)理產(chǎn)品(如鼓風(fēng)機(jī)、化工廠)。復(fù)雜機(jī)理產(chǎn)品在工業(yè)大數(shù)據(jù)分析時(shí),應(yīng)更加重視機(jī)理模型和專家經(jīng)驗(yàn)的融入。

 

6類算法應(yīng)用范式圖解

 

4種融合范式

分析模型與機(jī)理模型的融合可以分為4種模式:

1)分析模型為機(jī)理模型做model calibration,提供參數(shù)的點(diǎn)估計(jì)或分布估計(jì),例如Kalman濾波。

2)分析模型為機(jī)理模型做post-processing。例如,利用統(tǒng)計(jì)方法對(duì)WRF等天氣預(yù)報(bào)模型的結(jié)果做修正或多各機(jī)理模型綜合,提高預(yù)測(cè)的穩(wěn)定性。

3)機(jī)理模型的部分結(jié)果作為分析模型的feature,比如,在風(fēng)機(jī)結(jié)冰預(yù)測(cè)中,計(jì)算風(fēng)機(jī)的理論功率、理論轉(zhuǎn)速作為數(shù)據(jù)挖掘模型的重要特征。

4)分析模型與機(jī)理模型做ensemble,比如,在空氣質(zhì)量預(yù)測(cè)中,可以WRF-CHEM/CMAQ等機(jī)理模型的結(jié)果,與統(tǒng)計(jì)預(yù)報(bào)模型的結(jié)果進(jìn)行融合,發(fā)揮統(tǒng)計(jì)模型對(duì)局部。

4種融合范式圖解

 

3類業(yè)務(wù)應(yīng)用范式

通過對(duì)復(fù)雜過程的演化過程和上下文的全面深入刻畫,工業(yè)大數(shù)據(jù)可以對(duì)產(chǎn)品/設(shè)備可靠性、運(yùn)作效率、產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)等3類業(yè)務(wù)應(yīng)用場(chǎng)景都有很大促進(jìn)作用。一些行業(yè)的典型工業(yè)大數(shù)據(jù)分析場(chǎng)景如下圖所示。

 

 

小結(jié)

工業(yè)大數(shù)據(jù)分析能否真正落地,取決于能否創(chuàng)造經(jīng)濟(jì)價(jià)值。價(jià)值的持續(xù)創(chuàng)造,必須與生產(chǎn)/管理流程和上下文相結(jié)合,必須理解工業(yè)的特點(diǎn)、工業(yè)數(shù)據(jù)的特征和工業(yè)界的特殊要求。

這些特殊性決定了工業(yè)大數(shù)據(jù)分析的思路和方法有別于商務(wù)大數(shù)據(jù),更應(yīng)以小數(shù)據(jù)分析的心態(tài),融合機(jī)理模型和領(lǐng)域經(jīng)驗(yàn)。

在分析模式上,本文將工業(yè)大數(shù)據(jù)分析歸納為6類算法應(yīng)用模式、4種融合模式和3類業(yè)務(wù)應(yīng)用模式,以期促進(jìn)不同行業(yè)分析模型的復(fù)用。

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