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內容簡介

　　本書從從工業(yè)數據采集平臺構建入手，通過三個實際項目介紹了使用Python機器學習進行工業(yè)大數據分析的流程和方法。全書共有5章。其中，第1章主要介紹數據采集平臺的構建，第2章主要介紹Python的安裝和Jupyter Notebook的使用，第3章講解風機葉片數據分析預測，第4章介紹了火力發(fā)電廠工業(yè)蒸汽量預測，第5章探討了鋁型材表面瑕疵識別的方法。本書內容基于工業(yè)數據采集分析流程，結合具體項目講解工業(yè)數據分析的方法。每章先講解知識點，然后再通過實踐操作加深對知識的理解和應用。本書可作為高職高專院校大數據分析課程的教學及實驗用書，并可作為工業(yè)大數據分析初學者的自學用書。

作者簡介

　　陳楨，女，副教授，常州機電職業(yè)技術學院教師。長期從事數據庫、大數據等方面的教學與研究。已發(fā)表論文近10篇，編寫出版教材2本；獲頒軟件著作權登記證書3項；主持院級在線開放課程一門。

圖書目錄

項目1 安裝數據采集平臺
學習目標
項目背景
知識鏈接
知識點1 了解容器化技術
知識點2 了解時序數據庫技術
知識點3 了解工業(yè)物聯網數據采集協議
項目實施
任務1 在Windows系統上安裝Docker
任務2 修改Docker遠程鏡像倉庫地址
任務3 Docker管理
任務4 時序數據庫的安裝與使用
任務5 工業(yè)物聯網數據采集服務的安裝與配置
項目總結
數說中國
思考練習
學習評價
項目2 安裝大數據分析軟件：Python
學習目標
項目背景
知識鏈接
知識點了解Python數據分析常用類庫
項目實施
任務1 在Windows系統上安裝Anaconda
任務2 修改Conda下載源
任務3 創(chuàng)建和管理虛擬環(huán)境
任務4 熟悉Jupyter Notebook的使用
項目總結
數說中國
思考練習
學習評價
項目3 風機葉片數據分析預測
學習目標
項目背景
知識鏈接
知識點1 機器學習基本概念及其應用
知識點2 大數據分析主要流程
知識點3 隨機森林模型
知識點4 XGBoost簡介
項目實施
任務1 使用隨機森林模型對風機葉片數據進行預測分析
任務2 使用XGBoost模型對風力發(fā)電機葉片結冰進行分類預測
項目總結
數說中國
思考練習
學習評價
項目4 火力發(fā)電廠工業(yè)蒸汽量預測
學習目標
項目背景
知識鏈接