数据挖掘工业（数据挖掘系列）

人工智能、数据挖掘、数据分析这些专业有前途吗

游戏设计与开发相关专业：随着游戏行业的迅速发展和普及，游戏设计和开发人员需求也趋于增加，尤其是近年来游戏直播等衍生产业的崛起，使得游戏设计和开发人员市场价值更加突显。 数据科学与大数据分析专业：随着互联网时代的到来，人们每天都在不断产生海量的数据。

人工智能（Al）：随着人工智能技术的不断发展，AI专业将在各个行业中高度需求，包括机器学习工程师、数据科学家等。大数据分析：随着信息传输和收集的增加，数据分析师的需求不断增长，他们能够利用大数据提供有价值的洞察和决策支持。

人工智能专业 人工智能是未来的趋势，随着人工智能技术的成熟和应用越来越广泛，人工智能专业将会成为就业的热门选择。人工智能专业涵盖了机器学习、自然语言处理、计算机视觉等多个领域，这些领域中的专业人才将能够参与到各种应用的开发和设计中，如智能家居、智能交通、智能医疗等。

数据科学和分析：大数据的普及使得数据科学和分析专业成为了热门选择。这个领域的专业人才可以通过对大量数据进行分析和建模，为 人工智能和机器学习专业：随着科技的快速发展，人工智能和机器学习的需求正在迅速增长。这些技术在各个行业中的应用越来越广泛，包括医疗、教育、金融、娱乐等。

同时，医疗技术的不断发展，医疗设备的不断更新，也需要更多的健康医疗和生命科学专业人才来管理和维护。此外，随着医疗数据的爆炸式增长，需要更多的数据科学家和人工智能专家来处理和分析这些数据，提供智能化决策支持。

数据分析：随着数字化的发展，越来越多的企业开始重视数据的分析，这一专业也因此需求量大增。电子科学和技术：随着科技的发展，越来越多的行业和产品都需要电子科学和技术，因此这一专业也变得愈发重要。

请简述工业数据挖掘的主要作用

1、数据挖掘的主要功能 数据挖掘综合了各个学科技术，有很多的功能，当前的主要功能如下：数据总结：继承于数据分析中的统计分析。数据总结目的是对数据进行浓缩，给出它的紧凑描述。传统统计方法如求和值、平均值、方差值等都是有效方法。另外还可以用直方图、饼状图等图形方式表示这些值。

2、工业数据采集分析系统的主要作用有： 实时监控设备运行状态通过工业现场的各种传感器，可以实时采集设备的工作参数、运行状态等数据，实现对设备的实时监测，快速发现故障。 分析设备效率与性能收集设备的产量、质量、能耗等数据，进行分析，评估设备的工作效率和性能指标，找出存在的问题。

3、数据挖掘的作用体现在数据挖掘的定义上，作用就是从大量的数据中搜索出隐藏于其中有用的信息。

4、数据挖掘（Data Mining），就是从存放在数据库，数据仓库或其他信息库中的大量的数据中获取有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解的模式的非平凡过程。

工业数据采集与数据分析和大数据的关系

1、从大数据的技术链来看，数据分析是其中的重要一环，也是目前大数据价值化的核心环节，所以很多人也把大数据就理解为数据分析了。虽然数据分析比较重要，但是在大数据时代，要想学习数据分析也需要掌握一系列大数据技术，包括大数据平台知识、统计学知识和机器学习知识。

2、数据分析是大数据的重要环节之一，大数据具有更加完善的体系，大数据开发比较侧重程序设计能力，而数据分析则比较侧重算法知识的学习和运用，目前很多团队也要求算法工程师要具备一定的编程能力。

3、从概念上看数据分析、大数据分析和大数据，大数据是海量数据的存在，而数据分析是基于大数据存在的基础上才能对数据进行分析管理，并依据数据分析为企业经营决策提供依据。

4、数据规模不同：数据主要在现有关系性数据库中，规模相对较小，可以利用数据库的分析工具处理。大数据的数据量非常大，不可能利用数据库分析工具分析。数据性质不同：数据主要是结构化数据，以串行方式逐个处理。大数据是容量大小超出一般数据软件所能采集、存储和分析的数据集，以并行方式处理数据。

5、分析更多依赖于业务知识，数据挖掘更多侧重于技术的实现，对于业务的要求稍微有所降低，数据挖掘往往需要更大数据量，而数据量越大，对于技术的要求也就越高需要比较强的编程能力，数学能力和机器学习的能力。如果从结果上来看，数据分析更多侧重的是结果的呈现，需要结合业务知识来进行解读。

6、工业数据采集的对象有生产设备数据、传感器数据、环境数据、产品数据。工业数据采集的介绍：工业数据的采集是指通过各种传感器和设备，将工业生产过程中产生的各种数据进行收集和记录，数据采集是工业大数据分析的基础，对于提高生产效率、优化生产过程、降低成本具有重要意义。