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工业大数据分析是一种通过对工业企业的大数据进行分析，以获取更有价值的信息，并运用这些信息来改善企业的业务流程和运营效率的分析技术。它是一种新兴的数据分析技术，利用大数据分析技术和大数据分析工具，通过分析工业企业的大数据，发现潜在的机会和改进潜力，从而提高工业企业的经营效率。 工业大数据分析主要依赖于大数据分析技术和大数据分析工具，以及结合企业业务和运营场景，搭建大数据分析系统，实现从采集、存储、整理、分析、建模和可视化等过程中的全方位的数据分析和发掘。 首先，工业大数据分析要从数据采集开始，包括采集传感器数据、日志数据、智能设备数据等，然后进行数据存储，可以使用大数据平台或云存储等技术。接着，进行数据清洗，清洗后的数据可以用于进一步的分析，比如聚类分析、回归分析、决策树等等。接下来，要进行数据建模，建模的目的是通过对数据分析，发现工业企业的新机会和改进潜力，从而提高工业企业的经营效率。 最后，要进行数据可视化，可视化的目的是将大数据分析出来的结果，以图表、报表、图像等形式展示出来，使管理者可以更直观地看到企业的运营状况，从而指导企业的管理决策。 总而言之，工业大数据分析是一种基于大数据技术的新型数据分析技术，可以通过大数据分析发现工业企业的新机会和改进潜力，从而提高工业企业的经营效率。它的实施可以提高工业企业的竞争力，为企业的发展提供重要的支撑。
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