京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
民机客服工程的大数据应用
大数据技术正深刻影响着民机产业链的上下游,工业大数据缘起国外,在民机领域大数据应用发展较快,而在国内民机客服工程领域也有所突破。
大数据属于数量大 (Volume)、输入和处理速度快 (Velocity)、数据多样性 (Variety)和价值密度低 (Value) 的复杂、海量信息,无法用传统工具处理分析。大数据可分为三类:一是社交类数据,记录用户行为、反馈数据等;二是商业类数据,包括消费者数据、ERP数据、库存数据以及账目数据等;三是工业类数据,又称机器和传感器数据,包括智能仪表、工业设备传感器、呼叫记录、设备日志等。
目前工业大数据形成了以“工业互联网”为代表的美国模式、“工业4.0”为代表的德国模式和“两化融合”、“互联网 ”为代表的中国模式。
工业大数据作为大数据体系的分支,与其既有共通性,又有特殊性。在共通性方面,都是基于海量数据、分析技术和大数据思维三要素,"数据分析师"以预测为核心,以模型和算法为关键。
客服工程数字化的内在驱动是大数据
当前的民用客机研制不但在传统工程技术体系内追求突破创新,更注重从服务客户角度对产品设计方案实施再开发,即“民机客服工程”。客服工程是对产品定义的开发补充,是对产品使用性能的技术创意,它把产品操作和维修等固有特性转化为外在表现,从而构建起产品全生命周期持续安全健康运行的基础。从技术角度看,民机客服工程更多地使用数理统计和逻辑判断工具,更注重大数据在飞行效率、健康管理等领域的应用。
大数据应用的关键技术分析
数据分析师从数据源获取到产生最终价值,一般经过数据的采集准备、存储管理、计算处理、数据分析和知识展现等五个主要环节。相对于传统挖掘技术,大数据分析的技术突破主要集中在存储管理、计算处理和数据分析三个核心环节。在民机应用方面,又涉及工业物联网、航空电信网等关键技术。
"数据分析师"面对海量数据,传统存储技术一方面是存储和计算物理分离、易受I/O瓶颈制约,另一方面是数据数据冗余、扩展、容错和并发读写能力不足。谷歌文件系统(GFS)和Hadoop分布式文件系统(HDFS)在物理上将计算和存储节点结合在一起,避免了数据密集计算时的I/O堵塞;采取分布式存储架构,以提高并发访问能力,在大文件存储上的表现优异。随着应用和需求的发展,内存型数据库在提高随机、海量小文件频繁读写方面表现优异。
传统关系型数据库采取结构化数据管理方式,优点是数据一致性强,缺点是容差性、并发性较弱。谷歌Big Table和HadoopHBase等新型非关系数据库(NoSQL)通过“键-值”(Key-Value)对、文件等非二维表,提供了处理多源多类非结构化数据的解决方案,由于只关注结果一致性,不追求过程一致性,效率也充分提升。谷歌推出Spanner数据库,可在全球部署100万~1000万台服务器的超大存储系统,通过原子钟进行全局精确同步,在非关系型数据库基础上实现一致性,同时还支持SQL接口,体现两种数据管理技术融合发展的方向。
并行计算关键技术
传统高性能计算的特点是“数据简单、算法复杂”,大数据是典型的数据密集型计算,更重视计算单元和存储单元间的吞吐率。谷歌的MapReduce并行计算技术,通过廉价通用服务器组建系统、添加服务器节点线性扩展系统处理能力,成为应用最为广泛的大数据计算平台。基于MapReduce,业界又发展出多种并行计算技术:一是“边到达边计算”的流计算,如Yahoo的S4和Twitter的Storm;二是针对大规模图数据进行优化的图计算,如谷歌的Pregel;三是将MapReduce内存化以提高实时性的内存批计算, Spark;四是可秒级处理PB级数据的快速交互分析,如谷歌的Dremel。2013年,Hadoop社区推出的将任务调度和资源管理分离、适合多种计算模型的通用MapReduce架构YARN,现已发展成为大数据计算平台的公认标准。
大数据分析技术路线先凭借先验知识人工建立数学模型分析、而后通过大量样本数据进行机器学习。2006 年,谷歌等公司提出增加人工神经网络层数和神经元节点数量,构建深度神经网络以提高训练效果,并在后续试验中得到证实。基于深度神经网络的机器学习技术在语音识别和图像识别等方面取得了较好效果。
工业物联网
工业大数据离不开工业物联网的支撑。第一代工业物联网以模拟信号单向传递为主,布线复杂、抗干扰性差。第二代工业物联网以数字分布式控制系统为代表,信号精度提高但网络实时性和稳定性不足。第三代工业物联网突出现场总线控制,采用全数字、开放式双向通信网络将各控制器与设备互连,而更为便捷、低廉的工业以太网已开始取代现场总线技术。第四代工业物联网的特点是无线传感和通信,突破传统分层控制体系,形成制造、管理、分析、服务的全网一体化架构,同时还具备现场设备感知、实时微处理微计算、微秒级快速响应和复杂环境下稳定传输等能力。
航空电信网
航空电信网(ATN )是基于国际标准公共接口服务和协议,集成地面、地空和航空等多种数据子网,以实现统一数据传输服务的全球空地一体化航空专用通信网络。ATN最大的转变是从面向字符传输到面向比特传输,是未来实现航空大数据实时分析的基础通信保障。ATN主要由通信子网、ATN路由器和终端系统组成。其中ATN通信子网一般由机上子网、空地子网(如甚高频地空数据链、二次雷达S模式、 卫星通信、高频地空数据链等)和地面子网三种形式的数据通信网络组成。而ATN异质网际间的数据传输,则由ATN路由器实现。cda数据分析师培训
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据处理的全流程中,数据呈现与数据分析是两个紧密关联却截然不同的核心环节。无论是科研数据整理、企业业务复盘,还是日常数 ...
2026-03-06在数据分析、数据预处理场景中,dat文件是一种常见的二进制或文本格式数据文件,广泛应用于科研数据、工程数据、传感器数据等领 ...
2026-03-06在数据驱动决策的时代,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心价值,早已超越单纯的数据清洗与统计分析,而是通过数据 ...
2026-03-06在教学管理、培训数据统计、课程体系搭建等场景中,经常需要对课时数据进行排序并实现累加计算——比如,按课程章节排序,累加各 ...
2026-03-05在数据分析场景中,环比是衡量数据短期波动的核心指标——它通过对比“当前周期与上一个相邻周期”的数据,直观反映指标的月度、 ...
2026-03-05数据治理是数字化时代企业实现数据价值最大化的核心前提,而CDA(Certified Data Analyst)数据分析师作为数据全生命周期的核心 ...
2026-03-05在实验检测、质量控制、科研验证等场景中,“方法验证”是确保检测/分析结果可靠、可复用的核心环节——无论是新开发的检测方法 ...
2026-03-04在数据分析、科研实验、办公统计等场景中,我们常常需要对比两组数据的整体差异——比如两种营销策略的销售额差异、两种实验方案 ...
2026-03-04在数字化转型进入深水区的今天,企业对数据的依赖程度日益加深,而数据治理体系则是企业实现数据规范化、高质量化、价值化的核心 ...
2026-03-04在深度学习,尤其是卷积神经网络(CNN)的实操中,转置卷积(Transposed Convolution)是一个高频应用的操作——它核心用于实现 ...
2026-03-03在日常办公、数据分析、金融理财、科研统计等场景中,我们经常需要计算“平均值”来概括一组数据的整体水平——比如计算月度平均 ...
2026-03-03在数字化转型的浪潮中,数据已成为企业最核心的战略资产,而数据治理则是激活这份资产价值的前提——没有规范、高质量的数据治理 ...
2026-03-03在Excel办公中,数据透视表是汇总、分析繁杂数据的核心工具,我们常常通过它快速得到销售额汇总、人员统计、业绩分析等关键结果 ...
2026-03-02在日常办公和数据分析中,我们常常需要探究两个或多个数据之间的关联关系——比如销售额与广告投入是否正相关、员工出勤率与绩效 ...
2026-03-02在数字化运营中,时间序列数据是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师最常接触的数据类型之一——每日的营收、每小时的用户 ...
2026-03-02在日常办公中,数据透视表是Excel、WPS等表格工具中最常用的数据分析利器——它能快速汇总繁杂数据、挖掘数据关联、生成直观报表 ...
2026-02-28有限元法(Finite Element Method, FEM)作为工程数值模拟的核心工具,已广泛应用于机械制造、航空航天、土木工程、生物医学等多 ...
2026-02-28在数字化时代,“以用户为中心”已成为企业运营的核心逻辑,而用户画像则是企业读懂用户、精准服务用户的关键载体。CDA(Certifi ...
2026-02-28在Python面向对象编程(OOP)中,类方法是构建模块化、可复用代码的核心载体,也是实现封装、继承、多态特性的关键工具。无论是 ...
2026-02-27在MySQL数据库优化中,索引是提升查询效率的核心手段—— 面对千万级、亿级数据量,合理创建索引能将查询时间从秒级压缩到毫秒级 ...
2026-02-27