客户成功服务体系
数据分析服务
· 遵循CRISP-DM数据分析方法论;
· 首创的精益分析法,结合K2工业数据智能平台,提出了“小+大、 人+机、白+黑”工作模式,规避传统分析的风险与浪费,提升分析效率。
· 平台和工具支持贯穿从数据探索、特征工程、算法研制、训练优化、部署运行的数据分析全生命周期,加速数据价值呈现;
· 内置行业属性的特征库及算法库,并可不断增加自定义算子实现经验复用。
基于CRISP-DM扩展的工业分析方法论
团队著作《工业大数据分析实践》
100+个工业数据分析项目实战的经验总结,10+个行业(电力、装备制造、电子、化工等)实践的凝练提取,2017 PHM Data Challenge 全球冠军团队鼎力奉献。
1套工业数据分析工程方法,让人工智能算法更落地;3大工业典型领域问题(设备故障诊断PHM、生产质量PQM和效率优化PEM)的详细剖析、技术路线和实施模板,人人都可以成为高效的行业数据分析师。
主笔团队亲历中国工业大数据市场萌芽至今的发展与认知演进,在多个工业领域拥有大量数据分析实战经验,从中总结提炼方法论,形成行之有效的工业数据分析工程方法。
*工业大数据分析工程方法:对设备故障诊断与健康管理PHM、生产质量分析PQM和生产效率优化PEM等典型问题进行深入剖析,为从业者和企业用户提供了业务问题定义模板、技术要素和技术路线,深入剖析了统计模型、机理模型、专家规则在实际案例中的融合应用。
*工业数据分析算法与工具的总览:典型分析问题的技术路线的概览,统计与机器学习算法与工具的全貌性框架总结。
*案例分析:覆盖了风电、透平装备、电力、化工、电子制造、汽车制造、轨道交通等行业,扩展数据分析师的行业视野。