產業服務和工業大數據分析

A. 工業大數據對行業有什麼意義

工業大數據可以推動抄大數據在工業研發設計、生產製造、經營管理、市場營銷、售後服務等產品全生命周期、產業鏈全流程各環節的應用，分析感知用戶需求，提升產品附加價值，打造智能工廠，推動製造模式變革和工業轉型升級。
國家下一步將利用大數據推動信息化和工業化深度融合，研究推動大數據在研發設計、生產製造、經營管理、市場營銷、售後服務等產業鏈各環節的應用，研發面向不同行業、不同環節的大數據分析應用平台，選擇典型企業、重點行業、重點地區開展工業企業大數據應用項目試點，積極推動製造業網路化和智能化。在應用項目試點過程中，需要開展應用示範安全可靠性方面的測評，利用大數據測試技術、工業電子系統測試技術和工業雲測試技術，保障工業企業大數據應用項目試點的穩步推進，中國軟體評測中心在相關方面有較深厚的技術積累和案例積累，可以為我國工業大數據發展保駕護航。

B. 工業大數據對中國有什麼意義

現階段物聯網大肆其道，工業設備也紛紛利用物聯網技術實現設備間的聯內網；
通過收集到的數容據（例如生產進度、物料消耗、工序過程等等）處理再呈現在管理者的手機端；
但工業物聯網涉及到的智能設備非常多，每個設備、感測器產生龐大的數據流，普通的人工根本運算不過來，雲端伺服器技術、大數據運算技術就有了實際意義。
簡單來說，大數據技術可以幫助中國製造業由自動化→數字化工廠轉化，為智能製造打下基礎。

C. 什麼是真正的工業領域大數據分析

數據分析思維和業務的理解，是分析師賴以生存的技能。很多時候，工具是錦上添花專的作用。掌握Excel+SQL/hive，了解描屬述統計學，知道常見的可視化表達，足夠完成大部分任務。機器學習這類能力，對此類數據分析師不是必須的，Python也一樣，只是加分項。畢竟為什麼下跌，你無法用數據挖掘解答。

D. 工業大數據有什麼特點

嘗試舉例來闡述其特點：

從我們身邊的直飲機服務故事開始（直飲機廠家的客服定期會給客戶回訪，要求更換濾芯，使直飲水保持干凈健康）。

直飲機製造商A公司的電話回訪，場景一：

智能產品是如何通過數據中心診斷的

上述應用就是一個典型的大數據應用案例。在直飲機製造商B公司的企業運作中，廠家已實現了大數據中心的運作，能實時監控其產品的運行指標，給出產品維保的建議，更為重要的是用數據說話，讓客戶知其所以然，由此提高客戶的滿意度。

大數據給智能服務提供了一種新的服務業態，這就是大數據可以給我們帶來實質性的價值之一。

企業要構建這樣的產品監控數據中心，連接的設備不是10台、100台，可能百萬台，千萬台。要構建這樣的數據處理平台，即所謂的工業大數據平台，需要大量的技術支撐，如，設備數據傳輸、設備數據存儲、大數據分析。

因此，工業大數據並不再只是理論，也不僅是一種技術，它其實就是在我們身邊能感受到的一種服務！通過數字「01」讓服務更加貼心，也提升了企業的競爭力！新時代的智能產品也由此孕育而生。

E. 工業大數據是什麼

工業大數據的本質來是數據驅源動。就象我們以前說大數據一樣，並不是一個名詞，而是一個技術代名詞，指的是基於大數據的分析、可視化，模型等大數據相關的技術和應用。在大數據技術日益成熟的前提下，與產業的深度整合成為大數據發展的下一個重要方向，埃睿迪的iReadyInsights平台，就是與產業深度融合的大數據平台。其被應用於工業、環保、金融等產業，並且有諸多典型客戶。

F. 工業大數據市場現狀及前景調研

我國工業大數據處於起步階段

工業大數據是指在工業領域信息化應用中所產生的數據，是工業互聯網的核心，是工業智能化發展的關鍵。工業大數據是基於網路互聯和大數據技術，貫穿於工業的設計、工藝、生產、管理、服務等各個環節，使工業系統具備描述、診斷、預測、決策、控制等智能化功能的模式和結果。

工業大數據從類型上主要分為現場設備數據、生產管理數據和外部數據。

更多數據來來源及分析請參考於前瞻產業研究院《中國工業大數據產業發展前景與投資戰略規劃分析報告》。

G. 工業大數據對中國有什麼意義

工業大數據可以推動大數據在工業研發設計、生產製造、經營管理、市場營銷、售後服專務等產品屬全生命周期、產業鏈全流程各環節的應用，分析感知用戶需求，提升產品附加價值，打造智能工廠，推動製造模式變革和工業轉型升級。
國家下一步將利用大數據推動信息化和工業化深度融合，研究推動大數據在研發設計、生產製造、經營管理、市場營銷、售後服務等產業鏈各環節的應用，研發面向不同行業、不同環節的大數據分析應用平台，選擇典型企業、重點行業、重點地區開展工業企業大數據應用項目試點，積極推動製造業網路化和智能化。在應用項目試點過程中，需要開展應用示範安全可靠性方面的測評，利用大數據測試技術、工業電子系統測試技術和工業雲測試技術，保障工業企業大數據應用項目試點的穩步推進，中國軟體評測中心在相關方面有較深厚的技術積累和案例積累，可以為我國工業大數據發展保駕護航。