田博著作｜《工業大資料分析演算法實戰》新書上架

前言

從2007年開始，田博在交通運輸（航空/港口）、智慧城市、零售、石油石化、銀行、電信等不同行業從事資料分析實踐，2015年專注工業大資料領域，深入思考資料分析在行業落地中的挑戰與方法，並於2021年初出版了《工業大資料分析實踐》，明確了不同型別分析課題的定義、理解和推進方法與規範。此後一年半，該書增印兩次，在較為小眾的工業大資料技術圈內傳播甚廣。

為什麼要出版第二本書？

源於“定義一個好問題是成功的一半”，此前出版的

《工業大資料分析實踐》

集中在“課題定義、業務理解”，而在實際分析專案中，對很多工業背景的資料分析師來說，“演算法建模”能力同樣關鍵。

演算法應用需要資料分析師的“廣度”，而不僅僅是單領域的“深度”；要有在不確定環境下的“直覺”和系統觀，而不是嚴謹的數學公式推導；要關注演算法的魯棒性和最差情形，而不是“理想”假設下的表現；更要堅持“極簡為美”的工程思維和“簡潔易懂”的跨領域溝通，在學界和業界間架起一條通暢高效的橋樑。

在工業資料分析這個特定上下文，有工業資料預處理（面向物理資訊物件的資料關聯、工況細分、時序徵兆提取等）、時序資料探勘、機理模型/專家知識融合、有限標記樣本下的學習等新技術問題，另外也有裝置故障診斷、生產質量最佳化、運作效率最佳化等典型應用課題。

在業界朋友的反饋與鼓勵下，田博新書《工業大資料分析演算法實戰》近日得以面市，從工科人的視角介紹演算法，從分析實戰的角度展示演算法的應用，幫助工科背景讀者建立起資料思維，靈活利用資料分析演算法進行實際問題的建模，並實現分析專案的高效迭代與落地。

本書適合哪些讀者？

值得工業大資料分析從業者、工業企業研發技術人員、工業網際網路企業資料分析師閱讀，也可作為上述人員的培訓教材和相關專業師生的參考書。

為什麼值得一讀？

作為一本有方法、有演算法、有過程程式碼、有原創圖表、有實戰案例的良心著作，本書共逾460頁，約計70萬字，集結田博20年工程實踐乾貨：

直觀的演算法解讀：

用R語言例項和圖形直觀展示演算法引數的影響，講解了演算法的組合技巧，闡述了演算法背後的樸素原理與思想，幫助讀者建立起演算法的“直覺”；

全面的知識體系框架：

用簡潔圖表建立起演算法體系的全貌，沒有定理證明與公式推導，不蹭熱點（如深度學習），幫助分析應用者建立起演算法的“系統觀”；

高質量的參考文獻：

包括了演算法的起源論文、權威圖書、經典軟體工具書，每條參考文獻都是經典，覆蓋了演算法原理、定理推導、演算法實現、工具軟體和應用案例，讀者可以按需深入，不走彎路，有效提升。

真實的工業場景應用：

用實際案例講解了典型工業場景中的分析演算法組合技巧和工具。

有哪些精彩內容？

正文四部分共10章，另外提供了100+頁PHM演算法綜述PDF檔案（電子版）。

第一部分（第1章），資料分析概覽，

目的是建立起資料分析演算法的概念框架，並給出學習路線。

第二部分（第2-5章），側重在通用資料分析演算法，

包括資料預處理、機器學習、時序挖掘演算法和最最佳化等其他演算法。

第三部分（第6-8章），討論了工業分析的演算法思路，

覆蓋了生產質量分析（PQM）、生產效率最佳化（PEM）等典型分析課題的演算法組合套路。

第四部分（第9-10章），側重在分析工程方法，

第9章討論了工業專家知識沉澱方法，第10章討論了資料分析的軟體工程。

本書僅僅是一個開始，期待有更多更優秀的人才投身工業大資料的工程方法和實踐，共同推進工業數字化轉型程序。

目前本書已在某東、某當、某貓同步銷售。