工业大数据本身不仅具有广义大数据的3V或4V特性，还呈现出“多模态”、“强关联”、“高吞吐”三大特征。下面，我们一起来看看这3个特点的详细内容。
1.多模式
所谓多模态是指非结构化类型的工程数据，包括设计制造阶段的概念设计、详细设计、制造过程、包装运输等15大类业务数据，以及运行状态，服务保障阶段的维护计划和服务评估等14类数据。
2.强关联
所谓强关联，一方面是指在产品生命周期的不同环节，如设计、制造、服务等需要关联数据。数据反馈到设计制造阶段;另一方面，在产品生命周期的统一阶段，涉及不同学科、不同专业的数据。例如，民用飞机的预研过程将涉及总体设计方案数据、总体需求数据、气动设计和气动分析数据、声学模型数据和声学分析数据、飞机结构设计数据、部件和总成强度分析数据，以及模电系统模型数据、多电系统设计仿真数据、各种航电系统模型仿真数据、导航系统模型仿真数据、系统及部件健康模型数据、系统及部件可靠性分析数据等，这些数据是需要关联的。
3.高吞吐量
所谓高吞吐量，是指工业传感器需要超大规模数据的瞬时写入。嵌入传感器的智能互联产品已成为工业互联网时代的重要标志和未来工业发展的方向。机器数据已成为工业大数据的主体。
二、工业大数据的数据挖掘
通过上面的介绍，想必大家对工业大数据的三个特点已经具备了清晰的认识。在这部分，小编将和大家共同来了解下有关工业大数据中的数据挖掘的部分。
1、工业大数据的数据挖掘过程
数据挖掘过程一般分为三个部分：数据准备、数据挖掘、结果表达和解释。在数据准备阶段，需要对数据集进行选择和预处理。数据预处理包括数据清洗、数据集成、数据归约和数据转换。
2、工业大数据数据挖掘的基本算法
数据挖掘是一种获取知识的技术。它的基础是数据，它的手段是各种算法，其目的是获取数据中包含的知识。数据挖掘从新的角度将数据库技术、统计学、机器学习、信息检索技术、数据可视化和模式识别与人工智能有机结合。它可以结合各个领域的优势，从而从数据中提取出其他传统方法无法发现的有用知识。使用数据挖掘进行数据分析的常用方法主要有分类、回归分析、聚类、关联规则、特征、变化和偏差分析等，它们分别从不同的角度挖掘数据。数据挖掘有很多算法，随着科学技术的不断发展，新的算法将不断被加入。
3.数据挖掘的目的
对工业大数据进行数据挖掘可以分为三层，一层是提供数据源和数据准备的数据层，一层是提供算法、引擎和接口的算法层，一层是将数据挖掘结果应用于实践的应用层。数据挖掘的目的是在应用层应用实际应用的描述性知识和预测性知识。
最后，小编诚心感谢大家的阅读。你们的每一次阅读，对小编来说都是莫大的鼓励和鼓舞。最后的最后，祝大家有个精彩的一天。
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