工业大数据分析与应用 9787576327984
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浙江嘉兴
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作者编者:陈桢//孙华林|责编:王梦春
出版社北京理工大学
ISBN9787576327984
出版时间2023-08
装帧其他
开本其他
定价70元
货号31883468
上书时间2024-09-17
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商品详情
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作者简介
陈桢，女，副教授，常州机电职业技术学院教师。长期从事数据库、大数据等方面的教学与研究。已发表论文近10篇，编写出版教材2本；获颁软件著作权登记证书3项；主持院级在线开放课程一门。
目录
项目1 安装数据采集平台
学习目标
项目背景
知识链接
知识点1 了解容器化技术
知识点2 了解时序数据库技术
知识点3 了解工业物联网数据采集协议
项目实施
任务1 在Windows系统上安装Docker
任务2 修改Docker远程镜像仓库地址
任务3 Docker管理
任务4 时序数据库的安装与使用
任务5 工业物联网数据采集服务的安装与配置
项目总结
数说中国
思考练习
学习评价
项目2 安装大数据分析软件：Python
学习目标
项目背景
知识链接
知识点 了解Python数据分析常用类库
项目实施
任务1 在Windows系统上安装Anaconda
任务2 修改Conda下载源
任务3 创建和管理虚拟环境
任务4 熟悉Jupyter Notebook的使用
项目总结
数说中国
思考练习
学习评价
项目3 风机叶片数据分析预测
学习目标
项目背景
知识链接
知识点1 机器学习基本概念及其应用
知识点2 大数据分析主要流程
知识点3 随机森林模型
知识点4 XGBoost简介
项目实施
任务1 使用随机森林模型对风机叶片数据进行预测分析
任务2 使用XGBoost模型对风力发电机叶片结冰进行分类预测
项目总结
数说中国
思考练习
学习评价
项目4 火力发电厂工业蒸汽量预测
学习目标
项目背景
知识链接
内容摘要
本书从从工业数据采集平台构建入手，通过三个实际项目介绍了使用Python机器学习进行工业大数据分析的流程和方法。全书共有5章。其中，第1章主要介绍数据采集平台的构建，第2章主要介绍Python的安装和JupyterNotebook的使用，第3章讲解风机叶片数据分析预测，第4章介绍了火力发电厂工业蒸汽量预测，第5章探讨了铝型材表面瑕疵识别的方法。本书内容基于工业数据采集分析流程，结合具体项目讲解工业数据分析的方法。每章先讲解必备知识点，然后再通过实践操作加深对知识的理解和应用。本书可作为高职高专院校大数据分析课程的教学及实验用书，并可作为工业大数据分析初学者的自学用书。
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