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文档简介

大数据与智能制造数据挖掘策略重点基础知识点一、大数据概述1.a.大数据定义：大数据是指规模巨大、类型多样、价值密度低的数据集合。b.大数据特点：数据量大、类型多、速度快、价值密度低。c.大数据应用领域：金融、医疗、教育、交通、能源等。2.a.大数据技术：包括数据采集、存储、处理、分析和可视化等技术。b.大数据工具：如Hadoop、Spark、Flink等。c.大数据应用场景：如智能推荐、风险控制、精准营销等。3.a.大数据发展趋势：数据驱动决策、智能化、跨界融合等。b.大数据挑战：数据安全、隐私保护、数据质量等。c.大数据政策法规：如《中华人民共和国网络安全法》等。二、智能制造概述b.智能制造特点：智能化、网络化、协同化、个性化。c.智能制造应用领域：如汽车、电子、航空航天、装备制造等。b.智能制造工具：如工业、智能传感器、物联网平台等。c.智能制造应用场景：如智能工厂、智能车间、智能生产线等。3.a.智能制造发展趋势：绿色制造、个性化定制、服务型制造等。b.智能制造挑战：技术瓶颈、人才短缺、产业链协同等。c.智能制造政策法规：如《中国制造2025》等。三、大数据与智能制造数据挖掘策略1.a.数据挖掘定义：数据挖掘是指从大量数据中提取有价值信息的过程。b.数据挖掘方法：如关联规则挖掘、聚类分析、分类分析等。c.数据挖掘应用场景：如客户细分、市场预测、产品推荐等。2.a.大数据与智能制造数据挖掘策略：①数据采集：通过传感器、物联网等技术采集生产过程中的数据。②数据存储：采用分布式存储技术，如Hadoop、Spark等。③数据处理：对采集到的数据进行清洗、转换、整合等处理。④数据分析：运用数据挖掘技术，如关联规则挖掘、聚类分析等，提取有价值信息。3.a.大数据与智能制造数据挖掘策略重点：①提高数据质量：确保数据准确、完整、一致。②优化数据挖掘算法：针对不同场景，选择合适的算法。③深度挖掘数据价值：挖掘数据背后的潜在规律和趋势。④加强数据安全与隐私保护：确保数据在挖掘过程中的安全与隐私。四、基础知识点1.a.数据挖掘基本概念：①数据挖掘目标：发现数据中的规律、趋势和关联性。②数据挖掘过程：数据预处理、数据挖掘、结果评估。③数据挖掘应用领域：如金融、医疗、教育、交通等。2.a.智能制造关键技术：①传感器技术：用于采集生产过程中的各种数据。②技术：实现生产过程的自动化和智能化。③物联网技术：实现设备、人员和资源的互联互通。3.a.大数据与智能制造发展趋势：①数据驱动决策：通过数据分析，为企业提供决策依据。②智能化生产：实现生产过程的自动化、智能化。③绿色制造：降低生产过程中的能耗和污染。④个性化定制：满足消费者个性化需求。[1]，.大数据与智能制造[M].北京：清华大学出版社，2018.[2]，赵六.

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