工业大数据分析
郭永洪、贺宁
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单元1 工业大数据分析概述
● 任务1.1 工业大数据概述
● 任务1.2 工业大数据分析
● 单元1-单元测试1
● 单元1-单元测试2
单元2 工业大数据处理
● 任务2.1 文件输入与输出
● 任务2.2 HIVE输入与输出
● 任务2.3 数据行处理
● 任务2.4 数据列处理
● 任务2.5 数据融合
● 单元2-综合案例
● 单元2-单元测试1
● 单元2-单元测试2
单元3 工业大数据特征工程
● 任务3.1 特征获取方法
● 任务3.2 特征处理方法
● 单元3-综合案例
● 单元3-单元测试1
● 单元3-单元测试2
单元4 工业大数据统计分析
● 任务4.1 相关分析
● 任务4.2 方差分析
● 任务4.3 特征分析
● 单元4-综合案例
● 单元4-单元测试1
● 单元4-单元测试2
单元5 工业大数据图表可视化
● 任务5.1 绘制散点图
● 任务5.2 绘制直方图
● 任务5.3 绘制分组折线图
● 单元5-综合案例
● 单元5-单元测试1
● 单元5-单元测试2
单元6 工业大数据挖掘分析
● 任务6.1 回归算法建模分析
● 任务6.2 时间序列建模分析
● 任务6.3 聚类算法建模分析
● 任务6.4 集成学习建模分析
● 任务6.5 分类算法建模分析
● 任务6.6 自动学习建模分析
● 单元6-综合案例
● 单元6-单元测试1
● 单元6-单元测试2
单元7 工业大数据扩展编程数据处理
● 任务7.1 Python扩展编程数据处理
● 任务7.2 SQL扩展编程数据处理
● 单元7-综合案例
● 单元7-单元测试1
● 单元7-单元测试2
单元8 工业大数据挖掘模型评估
● 任务8.1 回归评估
● 任务8.2 聚类评估
● 任务8.3 分类评估
● 任务8.4 时间序列评估
● 单元8-综合案例
● 单元8-单元测试1
● 单元8-单元测试2
跟着企业老师学数据分析
● 1 可视化分析BI
● (1.1) 可视化分析基础知识
● (1.2) 数据源管理
● (1.3) 数据准备
● (1.4) 可视化操作(画布)
● (1.5) 可视化操作(联动、钻取、链接)
● (1.6) 可视化操作(趋势线、排序、条件等)
● (1.7) 图表选择三步法
● (1.8) 构成类图表
● (1.9) 分布类图表
● (1.10) 联系类图表
● (1.11) 可视化场景设计
● (1.12) 可视化场景布局规则
● (1.13) 可视化场景颜色规则
● 2 数据挖掘AI
● (2.1) 数据挖掘基础知识
● (2.2) 数据挖掘模型搭建
● (2.3) 案例1-工业蒸汽量分析
● (2.4) 案例2-城市工业供水系统分析
● (2.5) 案例3-中央空调能耗分析
● (2.6) 案例4-工业应用系统负载分析
课程综合案例
● 综合案例1 工业蒸汽量预测
● 综合案例2 城市供水处理最佳投药量建模
● 综合案例3 中央空调系统能耗预测
● 综合案例4 应用系统负载分析与磁盘容量预测
学生作品
● 作品1-聚类分析-黄加斌
● 作品2-聚类分析-杨尔静
● 作品3-模型评估-李天翔
● 作品4-模型评估-明良枝
● 作品5-模型评估-屈行通
● 作品6-模型评估-杨尔静
● 作品7-数据可视化-洪浩轩
● 作品8-数据可视化-李天翔
● 作品9-观察 模糊C均值、EM聚类、Kohonen聚类、视觉聚类-戴欣茹
● 作品10-扩展编程-郭思遥
模拟试卷
● 模考试卷1
● 模考试卷2
● 模考试卷3
● 模拟试卷4
● 模拟试卷5
● 模拟试卷6
● 模拟试卷7
● 模拟试卷8
教学文档
● 课程简介
● 教学方法
● 课程标准
● 整体设计
● 授课计划
● 单元设计
模考试卷2
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