工业大数据的收集不能乱来
自从“大数据”、“工业大数据”流行起来，就有一种常见的观点：“先把能收集的数据收集起来再说”。 也就是说，不对数据收集做认真的策划，就急着上系统。在笔者看来，这种做法的问题很大。
问题之一是关联信息容易丢失。比如，产品开发需要很多指标的测试数据，但每个实验室只记录自己的测试数据，却没有把它们串起来。这就好比，测血压的只记录血压指标、测体重的只记录体重指标，但是没有记录血压和体重是哪个人的，两个数据就丢失了关联关系。这样的数据收集再多也无法用来发现规律。
另一个问题是数据质量难以保证。在很多地方，数据收集的目的只是完成某个特定的任务(如管理的需要)，对数据质量的要求不高。但是，搞工业数据分析，往往是为了发现质量问题、发现规律，对数据质量的要求就高了。
分析工业过程时，数据质量非常重要。数据质量不仅仅是精度问题，关键数据不能缺失、数据对应关系要准确、数据关联要完整。数据质量不高，就不能有效地描述和分析我们所关心的问题。有些数据不好，就像木桶有了短边，严重影响后面的使用。
但是，提高数据质量是需要成本的。不仅是设备投资，还要加强人工的维护。如果生产现场的条件差，设备维护是相当费劲的，没有大量人力投入是不行的。但是，人力和资金的投入，能带来多少效益，却往往是不确定的。这就让决策者非常为难。
笔者认为：要搞工业大数据，事先一定要做好策划：该收集什么、对数据的要求是什么、哪些数据必须联系起来。还要尽量把价值创造的道理说清楚。这时再推进可能容易一些。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码，搜微信号：CDAshujufenxi
在手游行业，“次日留存率” 是衡量一款游戏生死的 “第一道关卡”—— 它不仅反映了玩家对游戏的初始接受度，更直接决定了后续 ...
2025-10-13分库分表，为何而生？ 在信息技术发展的早期阶段，数据量相对较小，业务逻辑也较为简单，单库单表的数据库架构就能够满足大多数 ...
2025-10-13在企业数字化转型过程中，“数据孤岛” 是普遍面临的痛点：用户数据散落在 APP 日志、注册系统、客服记录中，订单数据分散在交易 ...
2025-10-13在数字化时代，用户的每一次行为 —— 从电商平台的 “浏览→加购→购买”，到视频 APP 的 “打开→搜索→观看→收藏”，再到银 ...
2025-10-11在机器学习建模流程中，“特征重要性分析” 是连接 “数据” 与 “业务” 的关键桥梁 —— 它不仅能帮我们筛选冗余特征、提升模 ...
2025-10-11在企业的数据体系中，未经分类的数据如同 “杂乱无章的仓库”—— 用户行为日志、订单记录、商品信息混杂存储，CDA（Certified D ...
2025-10-11在 SQL Server 数据库操作中，“数据类型转换” 是高频需求 —— 无论是将字符串格式的日期转为datetime用于筛选，还是将数值转 ...
2025-10-10在科研攻关、工业优化、产品开发中，正交试验（Orthogonal Experiment）因 “用少量试验覆盖多因素多水平组合” 的高效性，成为 ...
2025-10-10在企业数据量从 “GB 级” 迈向 “PB 级” 的过程中，“数据混乱” 的痛点逐渐从 “隐性问题” 变为 “显性瓶颈”：各部门数据口 ...
2025-10-10在深度学习中，“模型如何从错误中学习” 是最关键的问题 —— 而损失函数与反向传播正是回答这一问题的核心技术：损失函数负责 ...
2025-10-09本文将从 “检验本质” 切入，拆解两种方法的核心适用条件、场景边界与实战选择逻辑，结合医学、工业、教育领域的案例，让你明确 ...
2025-10-09在 CDA 数据分析师的日常工作中，常会遇到这样的困惑：某电商平台 11 月 GMV 同比增长 20%，但究竟是 “长期趋势自然增长”，还 ...
2025-10-09Pandas 选取特定值所在行：6 类核心方法与实战指南 在使用 pandas 处理结构化数据时，“选取特定值所在的行” 是最高频的操作之 ...
2025-09-30球面卷积神经网络（SCNN） 为解决这一痛点，球面卷积神经网络（Spherical Convolutional Neural Network, SCNN） 应运而生。它通 ...
2025-09-30在企业日常运营中，“未来会怎样” 是决策者最关心的问题 —— 电商平台想知道 “下月销量能否达标”，金融机构想预判 “下周股 ...
2025-09-30Excel 能做聚类分析吗？基础方法、进阶技巧与场景边界 在数据分析领域，聚类分析是 “无监督学习” 的核心技术 —— 无需预设分 ...
2025-09-29XGBoost 决策树：原理、优化与工业级实战指南 在机器学习领域，决策树因 “可解释性强、处理非线性关系能力突出” 成为基础模型 ...
2025-09-29在标签体系的落地链路中，“设计标签逻辑” 只是第一步，真正让标签从 “纸上定义” 变为 “业务可用资产” 的关键，在于标签加 ...
2025-09-29在使用 Excel 数据透视表进行多维度数据汇总时，折叠功能是梳理数据层级的核心工具 —— 通过点击 “+/-” 符号可展开明细数据或 ...
2025-09-28在使用 Pandas 处理 CSV、TSV 等文本文件时，“引号” 是最容易引发格式混乱的 “隐形杀手”—— 比如字段中包含逗号（如 “北京 ...
2025-09-28
京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号：京B2-20210330
