来自挖掘机企业的大数据分析处理 有报道称，通过七年多的积累，三一重工已形成5000多个维度、每天2亿条、超过40TB的大数据资源。该“挖掘机指数”还能显示设备的施工时长和开工率等数据，在一定程度上反映出经济走势。
U是山河智能基于大数据分析研发的第一款互联网专供挖掘机。它摒弃了传统挖掘机的形象，采用了蓝绿色外观，座椅式靠背，线条流畅，体积比家庭轿车还小，甚至有点像游乐园里的玩具挖掘机，实际上也被当作玩具。“与以往的‘挖一代’不同，现在的‘挖二代’更注重挖掘机的颜值和舒适度。
具体来说，数据收集机制确保数据的来源准确可靠；存储机制保证数据的安全性和持久性；处理机制实现数据的清洗、转换和整合；挖掘机制通过数据分析技术揭示数据中的潜在价值；共享机制促进数据在不同机构和企业之间的流通与协作。专业机制大数据机制的实施，不仅提升了数据管理的效率，还显著改善了数据的质量。
1、促进产品创新通过分析客户动态数据，工业企业可以邀请客户参与产品需求分析和设计创新活动。这有助于加速产品开发过程，满足客户个性化需求。 产品故障诊断与预测利用实时数据和大数据分析技术，企业可以对产品故障进行快速诊断，并通过模型预测潜在问题，从而改进产品性能，提升客户满意度。
2、工业大数据的应用主要体现在以下三方面：基于数据的产品价值挖掘：通过对产品及相关数据进行二次挖掘，创造新价值。提升服务型生产：提升服务型生产就是利用工业大数据增加服务在生产（产品）中的价值比重。
3、产品创新 客户互动和交易产生的数据，通过大数据分析，可协助企业深入了解客户需求，参与产品设计和创新过程。例如，福特公司运用大数据技术优化福克斯电动车的产品性能和用户体验，实现了数据驱动的产品创新。 故障诊断与预测 工业设备的传感器和互联网技术应用，使得实时故障诊断成为可能。
4、工业大数据应用，是指将大数据技术应用于工业领域，通过对海量数据的收集、存储、处理和分析，提升工业生产效率、优化管理流程、降低运营成本，并助力企业实现智能化转型。在工业生产过程中，大数据技术的应用正变得日益重要。
工业企业厂界噪声标准测量方法旨在精确地记录并处理噪音数据。首先，围绕厂界进行布点，布点的数量和间距根据实际情况确定。在每个测点进行测量，并计算正常工作时间内的等效声级，这些信息将填写到《工业企业厂界噪声测量记录表》。测量记录表明，布点是测量过程中的关键步骤。
测量记录 围绕厂界布点。布点数目及间距视实际情况而定。在每一测点测量，计算正常工作时间内的等效声级，填入工业企业厂界噪声测量记录表（见附表）。2 背景值修正背景噪声的声级值应比待测噪声的声级值低10dB（A）以上，若测量值与背景值差值小于10dB（A），按下表进行修正。
测量方法是监测工业企业厂界噪声标准的关键步骤。首先，确保测量仪器性能满足GB3785和GB/T17181对2型仪器的要求，对于测量35dB以下的噪声，选用1型声级计，确保测量范围覆盖所需数据。同时，校准所用仪器应符合GB/T 15173对1级或2级声校准器的要求。
测量方法：详细描述了噪声测量的具体步骤、技术要点和注意事项，包括不同测量位置、测量时段、测量频率等，以确保测量结果的全面性和精确性。 数据处理：规定了噪声数据的记录、整理、分析方法，以及报告编写的基本要求，以确保测量结果的有效性和可追溯性。
本规范适用于工业企业噪声测量。 测量仪器 （一）噪声测量使用声级计，声级计应符合国家标准。 （二）声级计和声级校准器每年应送交计量单位校准。 （三）声级计使用前后应进行校准。 测量的量和读数方法 （一）测量的量 稳定噪声，测量A声级，测量值后应标记dBA，如80dBA。
工业软件具有专业性，需要深入理解行业机理与生产工艺流程。工业数据量大但质量参差不齐，分析难度高，需融合IT、DT与OT，实现3T深度融合。数智化是一个长期迭代过程，需不断适应新场景、新需求，周期长、试错成本高。
先以电商中的商品推荐为例，来看看最基本的相关分析方法：我们经常会用到的比如计算两个商品的相似度，或计算两个用户之间的相似度，如下图所示，是基于商品的购买行为，来计算两个商品之间的相似程度。我们先基于此例来说明。
它又是在一定的选题下，集分析方案的设计、资料的搜集和整理而展开的研究活动。系统、完善的资料是统计分析的必要条件。统计分析的特点 统计分析是对客观现象的一种认识活动，它在定性分析的基础上，经过定量研究，达到对现象本质及规律性的认识。
关于数据科学，就是分析数据，理解世界，寻就解决的的一个过程。数据呢，我的理解有两大类，一大类是机器数据，例如，图片数据，视频数据。这类数据的的处理目前用深度学习能够比较好的处理，这里说的处理是指构建分类模型，准确率还比较高。机器数据不需要人去理解 ，人也无法理解。
数据包络分析（DEA）是一种多投入、多产出的效率评估方法，尤其适用于处理投入产出数据单位不统一或变量多于一个的情形。这种方法通过构建决策单元（Decision Making Unit， DMU）来进行效率评估，可以灵活处理实体和概念层面的决策单元。
因此，我觉得培养数据分析观念是至关重要的，必须从小培养。数据分析观念具体可包括以下几方面：了解在现实生活中有许多问题应当先做调查研究，收集数据，通过分析做出判断，体会数据中蕴涵着信息；了解对于同样的数据可以有多种分析的方法，需要根据问题的背景选择合适的方法。