随着互联网的发展和工业4.0时代的到来，物联网等新一代信息技术应用到工业领域，为工业的生产运营管理带来了很多数据信息，我们可以笼统的称其为工业大数据。而面对庞大的数据，该如何进行数据分析从而获得有用的信息？业内一般常用哪些大数据分析方法呢？本文，成都星云联动主要介绍工业大数据的相关信息以及常用的五种大数据分析方法。

什么是工业大数据

工业大数据是工业物联网运转中利用智能和互联的信息通讯技术，将产品、机器、资源和人有机结合，由工业设备高速产生的大量数据。工业大数据意味着工业设备产生的大量数据有其潜在的商业价值。同时，工业大数据的应用，将成为未来提升制造业生产力、竞争力、创新能力的关键要素，也是全球工业转型必须面对的重要课题。

（图片源于网络 如有侵权 联系立删）

常用的五种大数据分析方法

开篇提到，面对庞大的数据内容，要通过有效的数据分析得到有用信息，才能发挥出数据的价值。不经过整理分析的数据，就像真正有价值的金子藏在一捧未经过淘洗的金沙里一样。而大数据分析就是一个淘金的手段和过程，下面介绍常用的五种大数据分析方法。

预测分析

预测性分析是指从大数据中挖掘出特点，通过数据建模带入新的数据，从而预测未来数据，更加直观的吸收数据管理信息，可以做出一些预测性的判断，为决策提供数据依据。看数字、看趋势是最基础进行展示相关数据管理信息的方式。

可视化分析

数据可视化是数据分析工具最基本的要求，可视化分析顾名思义就是将数据实现可视化，不论是数据分析专业人员还是普通用户，直观的数据可视化分析能够呈现数据特点，直观的可视图比繁琐的数据更有助于理解。

（图片源于网络 如有侵权 联系立删）

数据挖掘

如果说可视化是更有助于人理解数据，那么数据挖掘法主要是针对机器，集群、分割、孤立点分析还有其他的算法让我们深入数据内部，挖掘价值。大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统计学家所公认的各种统计方法才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。

语义引擎

我们知道由于非结构化数据的多样性带来了数据分析的新的挑战，我们需要一系列的工具去解析，提取，分析数据。语义引擎需要被设计成能够从“文档”中智能提取信息。

数据质量和数据管理

大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和有价值。 当然更加深入大数据分析的话，还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。

（图片源于网络 如有侵权 联系立删）

以上，是星云联动对什么是工业大数据，常用的五种大数据分析方法的相关归纳和总结，成都星云联动专注于工业物联网，拥有十余年软件开发经验，目前拥有设备智能运维系统、智能能源平台等系统，如果您想了解相关系统功能和具体方案，详情请点击右侧咨询按钮噢！