大數(shù)據(jù)與智能制造數(shù)據(jù)挖掘策略創(chuàng)新重點(diǎn)基礎(chǔ)知識(shí)點(diǎn)

大數(shù)據(jù)與智能制造數(shù)據(jù)挖掘策略創(chuàng)新重點(diǎn)基礎(chǔ)知識(shí)點(diǎn)一、大數(shù)據(jù)與智能制造概述1.大數(shù)據(jù)概念及特點(diǎn)a.大數(shù)據(jù)定義：大數(shù)據(jù)是指規(guī)模巨大、類型多樣、價(jià)值密度低的數(shù)據(jù)集合。b.大數(shù)據(jù)特點(diǎn)：數(shù)據(jù)量大、數(shù)據(jù)類型多、數(shù)據(jù)價(jià)值密度低、處理速度快。c.大數(shù)據(jù)應(yīng)用領(lǐng)域：金融、醫(yī)療、教育、交通、能源等。2.智能制造概念及特點(diǎn)b.智能制造特點(diǎn)：智能化、自動(dòng)化、高效化、綠色環(huán)保。c.智能制造應(yīng)用領(lǐng)域：機(jī)械制造、電子制造、化工制造等。3.大數(shù)據(jù)與智能制造的關(guān)系a.大數(shù)據(jù)為智能制造提供數(shù)據(jù)支持：智能制造需要大量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，大數(shù)據(jù)為智能制造提供了豐富的數(shù)據(jù)資源。b.智能制造推動(dòng)大數(shù)據(jù)技術(shù)發(fā)展：智能制造對(duì)數(shù)據(jù)處理、分析、挖掘等技術(shù)的需求，推動(dòng)了大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展。c.大數(shù)據(jù)與智能制造融合趨勢(shì)：大數(shù)據(jù)與智能制造的融合將成為未來制造業(yè)發(fā)展的趨勢(shì)。二、數(shù)據(jù)挖掘策略創(chuàng)新1.數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)概述a.數(shù)據(jù)挖掘定義：數(shù)據(jù)挖掘是指從大量數(shù)據(jù)中提取有價(jià)值信息的過程。b.數(shù)據(jù)挖掘方法：關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘、聚類分析、分類分析、異常檢測等。c.數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用領(lǐng)域：市場分析、客戶關(guān)系管理、風(fēng)險(xiǎn)管理等。2.數(shù)據(jù)挖掘策略創(chuàng)新重點(diǎn)a.深度學(xué)習(xí)在數(shù)據(jù)挖掘中的應(yīng)用：利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，提高挖掘效果。b.大數(shù)據(jù)挖掘算法優(yōu)化：針對(duì)大數(shù)據(jù)特點(diǎn)，優(yōu)化數(shù)據(jù)挖掘算法，提高挖掘效率。c.多源異構(gòu)數(shù)據(jù)融合：融合多源異構(gòu)數(shù)據(jù)，提高數(shù)據(jù)挖掘的全面性和準(zhǔn)確性。3.數(shù)據(jù)挖掘策略創(chuàng)新實(shí)踐a.案例一：某企業(yè)利用大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，對(duì)客戶消費(fèi)行為進(jìn)行分析，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)營銷。b.案例二：某制造企業(yè)通過數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，優(yōu)化生產(chǎn)流程，提高生產(chǎn)效率。c.案例三：某金融機(jī)構(gòu)利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，識(shí)別欺詐行為，降低風(fēng)險(xiǎn)。三、基礎(chǔ)知識(shí)點(diǎn)1.數(shù)據(jù)預(yù)處理a.數(shù)據(jù)清洗：去除無效、錯(cuò)誤、重復(fù)的數(shù)據(jù)。b.數(shù)據(jù)集成：將多個(gè)數(shù)據(jù)源中的數(shù)據(jù)整合在一起。c.數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換：將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為適合挖掘的形式。d.數(shù)據(jù)歸一化：將不同數(shù)據(jù)量級(jí)的數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理。2.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘a.定義：關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘是指發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)集中項(xiàng)目間有趣的關(guān)聯(lián)或相關(guān)性。b.方法：支持度、置信度、提升度等。c.應(yīng)用：市場籃子分析、推薦系統(tǒng)等。d.挑戰(zhàn)：處理大量數(shù)據(jù)、減少冗余規(guī)則等。3.聚類分析a.定義：聚類分析是指將相似的數(shù)據(jù)點(diǎn)歸為一類，形成多個(gè)類別。b.方法：Kmeans、層次聚類、DBSCAN等。c.應(yīng)用：客戶細(xì)分、圖像分割等。d.挑戰(zhàn)：選擇合適的聚類算法、確定聚類數(shù)量等。[1]，.大數(shù)據(jù)與智能制造[M].北京：機(jī)械工業(yè)出版社，2018.[2]，趙六.數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)與應(yīng)用[