书名：工业数据分析工程 基于CRISP-DM的形式化方法
作者：田春华、解光耀、裴忠一
ISBN：978-7-111-75979-9
出版社：机械工业出版社
出版日期：2024.09
在“数据资产化”“工业互联网”“工业大数据”的推进中,工业大数据分析仍缺乏统一的指导方法,造成工业大数据分析项目质量波动大、落地成功率低。CRISP-DM方法是机器学习领域的行业事实标准,但CRISP-DM仅仅是过程方法,对于每个阶段或关键活动,没有给出具体的行动指导。本书在CRISP-DM基础上,细化了工业数据分析中的具体活动,针对关键活动提出了明确的形式化方法(例如,用系统动力学模型刻画工业物理系统的运行机理,用领域模型描述物理系统间的概念关系,用数据处理流图描述分析模型间的数据处理和依赖关系),并用具体的行业案例进行阐述,尝试为工业大数据分析构建一套实操性的工程方法体系。本书分为10章:第1章概要介绍工业数据分析方法体系;第2～7章讨论了分析场景定义、业务理解、数据理解、数据准备、模型建立、模型评估和模型部署7个阶段的关键活动、关键角色和成功标准,给出实操形式化方法,并用具体工业案例进行展示;第8～10章用3个不同类型行业案例,端到端展示了工业数据分析方法的应用过程。本书是实操性方法的系统总结,用实际案例将读者代入,更好地理解问题的挑战和解决过程,在此基础上,进行系统化总结,方便方法的传承。本书适合工业大数据从业者,包括工业大数据/工业互联网企业的研发人员、工业企业IT部门及数字化转型部门的工程技术人员阅读,也适合高等或职业院校的大数据或工业互联网相关专业的教师和学生阅读。