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  • 大數據在軌道交通維護行業的應用思考

    2013-10-08 21:45  來源:巖土網  閱讀:4652
    如何在海量數據中挖掘有用信息是各行業都面臨的問題。數據挖掘技術和人才是企業的核心競爭力。

    2011年底工信部《物聯網“十二五發展規劃”》中提到關鍵技術創新工程:海量數據存儲,數據挖掘,圖像視頻功能分析;阿里巴巴馬云在2013年5月10日晚會上做卸任前的演講時說,大家還沒搞清PC時代的時候,移動互聯網來了,還沒搞清移動互聯網的時候,大數據時代來了;上海第一財經近期頭腦風暴的節目“大數據時代來了”會場討論相當熱烈。

    在美國沃爾瑪運用大數據進行精準營銷,“尿布與啤酒”案例聞名于世,但網上也有學者提出“大數據還是大忽悠?”“大數據產業投資:1美元只賺50美分”等等。熱點追蹤或者炒作概念都是一時的,面對“數據海量 信息缺失”的現狀,如何在海量的數據中挖掘有用的信息,輔助企業的管理決策或實現技術上的預測都是我們需要思考、研究并實踐的。

    軌道交通專業粗分:車輛、通信、信號、供電、土建、軌道等,細分僅車輛專業就有車體、車門、空調、牽引、制動、轉向架、受電弓、輔逆系統等。對于關鍵部件逐步運用信息感知技術、信息傳輸技術、信息處理技術來進行狀態跟蹤、預警預報,提升重大基礎設施的監測管理與安全保障能力。目前單土建專業的隧道檢測數據量就以TB計。

    從應用層面來說,個人覺得有幾個方面要關注和思考:

    (1)明確需求:我們欠缺什么數據?需要什么樣的數據?

    (2)建立數據庫。各類監測檢測數據分類進行匯總,存儲。

    (3)數據生命周期。各類數據存儲期限多久需要研究界定。

    (4)數據挖掘。運用和解釋數據的能力體現。

    ①理解數據和數據的來源

    ②獲取相關知識與技術

    ③整合與檢查數據

    ④去除錯誤或不一致的數據

    ⑤建立模型和假設

    ⑥實際數據挖掘工作

    ⑦測試和驗證挖掘結果

    ⑧解釋和應用

    數據挖掘牽涉了大量的預處理工作,數據預處理包括數據的凈化、數據格式轉換、變量整合,以及數據表的鏈接。在設備維護單位:間接數據與設備性態的關聯、預警預測模型、風險數據分析都需要積累和研究。

    (5) 數據人才。專業人才的缺口在軌道交通行業很大,數據分析專業人員更是廖廖。

    (6)數據安全。保密制度,開通權限都需要研究設定。

    以上想法不成熟,歡迎大家探討!更希望同行提供運用實例。

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    我有話說

    全部評論(3)

    • manzhon發表于 11月22日 12:38..........................................
    • 是不是有什么商機呢?哈哈
    點評:
    • zhjwei860302發表于 10月23日 08:18放寬心,樂觀活,謹慎行,努力學!不放棄,要自信,有希望,向前走!
    • 其實這點說的數據分析,是指的某個專業的數據分析吧,這樣的話就可以理解為是xx專業和數據分析處理的結合,這就是2個專業,這樣的人才確實是少
    點評:
    • 巖土一員發表于 10月09日 09:51這家伙很懶,沒有個性簽名!
    • 信息時代,各學科的交叉、融合空前活躍,對每一個人都是巨大的挑戰。
    點評:

    朱蕾

    朱蕾+加關注被關注:1675訪問量:20394
    博士高工
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