工业大数据采集、处理与应用 一、了解工业大数据 二、工业大数据采集 三、工业大数据预处理 四、工业大数据建模 五、工业大数据分析 六、工业大数据可视化 七、工业大数据应用 课程目录 一、了解工业大数据  大数据的特征  工业大数据的主要来源、特点、分类，数据的应用场景  工业大数据平台架构、主要技术 知识目标 技能目标  能够分析生产企业的数据来源、数据类型、数据规模 大数据指的是大小超出常规的数据库工具获取、存储、管理和分析能力的数据集。 维基百科 : 大数据指的是所涉及的数据量规模巨大到无法通过人工在合理时间内达到截取、管理、处理、并整理成为 人类所能解读的信息。 研究机构 Gartner ： 大数据是需要新处理模式才能有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息 资产。 …… 归纳：海量数据集合，已经无法用传统的技术手段和工具进行查询、分 析和挖掘，需要采用新计算模式和技术。 • 规模大 • 增量快 多样性 （ Variety ） • 来源多 • 类型多 价值性 （ Value ） • 可挖掘 • 有价值 高速性 （ Velocity ） • 采集快 • 处理快 大数据的特征 《大数据时代》 [ 英 ] 维克托迈尔 - 舍恩伯格 , 肯尼斯克 耶 一、了解工业大数据 Volume Velocity Variety Value 4V

.......................................................................................34 4.1.2 数据处理层.................................................................................................. 行核算流程涉及大量的数据采集、处理、分析和报告，任何环节的 延迟或错误都可能对银行的运营和客户信任产生重大影响。在此背 景下，引入先进的自动化技术成为提升核算效率和准确性的关键路 径。DeepSeek 作为一款基于人工智能和大数据技术的自动化解决 方案，通过其强大的数据分析能力和智能决策支持系统，为银行核 算流程的优化提供了切实可行的方案。 DeepSeek 的核心优势在于其能够快速处理海量数据，并通过 大量的数据处理、复杂的交易结构以及高标准的合规要求，这些都 需要高效、准确且可追溯的系统支持。然而，传统的手工操作或半 自动化系统往往难以应对日益增长的业务需求，导致效率低下、错 误率较高，甚至可能引发合规风险。在这样的背景下，引入先进的 智能技术成为金融银行优化核算流程的必然选择。 近年来，人工智能（AI）和机器学习（ML）技术在金融领域 的应用逐渐成熟，特别是在数据处理、风险管理和流程优化方面展

..................................................................................26 3.1.1 自动回复与工单处理................................................................................................... ....................................................................................51 4.1.2 数据标准化处理................................................................................................... .......................................................................................59 4.2.2 批量处理接口.................................................................................................

分布式数据存储.....................................................................................85 3.5.2 数据处理和分析.....................................................................................86 3.5.3 数据快速查询 ......................................................................................123 4.2.1 高效处理能力......................................................................................123 4.2.2 YARN .....................................................................................526 5.1.2 事件实时处理引擎...............................................................................546 5.1.3 事件监控....

.....................................................................................37 5.2 数据采集与预处理模块................................................................................................. .....................................................................................49 6.2 数据清洗与预处理................................................................................................... 在应对高频 数据、非线性关系以及市场噪音方面的局限性逐渐显现。在这一背 景下，深度学习技术的引入为量化交易带来了新的可能 性。DeepSeek 作为一种先进的深度学习框架，凭借其强大的数据 处理能力和灵活的网络结构设计，能够有效捕捉市场中的复杂规 律，为量化策略的优化提供了有力支持。通过将 DeepSeek 应用于 股票量化交易，可以实现对海量市场数据的高效分析，挖掘潜在的 交易信号

11.005 基于 Android 平台的智慧警务社区网格化管理系统 王 莉 (陕西警官职业学院治安系，西安 710021) 摘要：针对传统的社区警务网格化管理居民参与度低、社区事件处理滞后的问题，设计一款基于 Android 的智 慧警务社区网格化管理系统。以社区管理主体多元化和创新社区监管为目的，采用应用层、展示层、控制层、数据 管理层的 4 层网络结构，将系统分为社区居民端和 踪与评价、便民服务等功能应用，社区管理 人员端实现消息服务、诉求事件管理、工作日志管理等功能。结果表明：该系统可实现社区治安管理重心下移，提 高居民的社区管理参与度，警务管理人员利用移动管理端可高效处理社区管理突发事件。 关键词：警务社区管理；互联网+；网格化 中图分类号：TP316 文献标志码：A Grid Management System for Smart Police Community 者基于目前市场上应用广泛的 Android 平台，开发 一款基于移动终端的社区网格化管理系统，将系统 分为普通用户端和移动管理端，满足社区居民和社 区管理人员不同需求，提升居民的参与度与社区管 理员问题处理的及时性。 1 系统功能需求分析 智慧警务社区网格化管理系统一方面给居民参 与社区的管理监督提供平台，另一方面为社区管理 人员进行社区日常管理工作提供有效、便捷的管理 工具；因此，针对系统中社区管理人员、居民参与

1 DeepSeek 平台架构概述.......................................................................41 3.1.1 数据处理层....................................................................................44 3.1.2 模型训练层 外部数据接入................................................................................66 3.3.3 实时数据流处理............................................................................69 4. 系统功能模块.......... 1.1 多源数据自动抓取........................................................................75 4.1.2 非结构化数据处理........................................................................78 4.2 风险指标计算引擎...........

.......................................................................................73 5.1 自然语言处理（NLP）.............................................................................................. .......................................................................................147 9.3 匿名化处理................................................................................................... .....................................................................................163 10.2.2 并发处理测试.................................................................................................

....................................................................................44 4.2.3 预警与应急处理系统..................................................................46 4.3 界面设计................... .59 5.1.2 光学与红外传感器......................................................................61 5.2 数据处理与分析..................................................................................63 5.2.1 数据融合技术 定期维护计划..................................................................................117 10.2 故障报告与处理..............................................................................119 10.3 系统升级与优化....

2 数据传输层.................................................................................27 3.1.3 数据处理层.................................................................................29 3.1.4 应用服务层.. 5.2.3 移动网络整合.............................................................................65 6. 数据处理与分析..........................................................................................67 6.1 10.2.1 数据完整性检查.....................................................................132 10.2.2 异常数据处理.........................................................................134 11. 成本预算与资金来源........