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一般工业技术

工业大数据测试与评价技术

作者：本书编委会

出版社：人民邮电出版社出版时间：2017-02-01

开本： 32开 页数： 328

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作者简介

工业大数据测试与评价技术版权信息

ISBN：9787115442116
条形码：9787115442116 ; 978-7-115-44211-6
装帧：暂无
册数：暂无
重量：暂无
所属分类：
工业技术
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一般工业技术

工业大数据测试与评价技术本书特色

本书通过介绍工业大数据的体系结构以及创新性应用案例，帮助读者深入理解工业大数据的应用情况；并从工业大数据性能测评、安全测评、数据质量测评以及可视化评价4个维度，深入解析工业大数据测试的关键理论与模型，剖析工业大数据应用系统的关键质量评价技术。

工业大数据测试与评价技术内容简介

1. 国内第1套重点解析智能制造系统测试与评价技术的丛书。
2. 赛迪研究院（中国电子信息产业发展研究院）多年研究成果及实战经验铸就。
3. 汇聚了多位一线科研专家及工程师的智慧结晶。
4. 极其珍贵的智能制造领域测评案例第1次正式公开呈现。
5. 多个国家级实验室技术支撑。

工业大数据测试与评价技术目录

第1章绪论　1 1.1智能制造　1 1.1.1　基本概念　1 1.1.2　主要特征　2 1.1.3　国内外发展现状与趋势　3 1.2　工业大数据的定义与来源　5 1.2.1　工业大数据的定义　5 1.2.2　工业大数据的来源　6 1.3工业大数据与智能制造的关系　39 1.3.1大数据是制造业智能制造的基础　39 1.3.2大数据是工业互联网的命脉　39 1.3.3大数据构成新一代智能工厂　42 1.4我国发展工业大数据的潜在问题　42 1.5工业大数据测试的挑战　45 第2章工业大数据关键技术与典型应用简介　53 2.1工业大数据标准　53 2.1.1国际标准　53 2.1.2国内标准　56 2.2工业大数据应用体系结构　62 2.3工业大数据关键技术　64 2.3.1源数据采集　65 2.3.2海量异构数据管理技术　73 2.3.3数据挖掘技术　90 2.4工业大数据典型应用　107 2.4.1需求预测　108 2.4.2　产品创新　109 2.4.3　故障监测　110 2.4.4　趋势预警　111 2.4.5营销分析　112 第3章　工业大数据的性能测评　121 3.1工业大数据系统的性能要素和性能指标　121 3.1.1影响系统性能的数据要素　121 3.1.2评价系统性能的测评指标　124 3.2工业大数据系统实施性能测试方法　127 3.2.1性能测试方案规划　127 3.2.2测试数据设计依据　129 3.2.3测试数据生成方法　130 3.2.4性能测试管理流程　132 3.3工业大数据系统常用性能测试技术　135 3.3.1基准测试技术　135 3.3.2负载测试技术　139 3.4工业大数据系统常用测试工具　154 3.4.1基准测试工具　154 3.4.2负载测试工具　156 3.5工业大数据系统测试案例　158 3.5.1智能变电站云实验平台测试案例　158 3.5.2海量数据存储系统性能测试案例　162 第4章工业大数据安全测评　173 4.1工业大数据系统安全的要素　174 4.1.1架构安全要素　174 4.1.2数据安全要素　176 4.2工业大数据的架构安全测评　180 4.2.1分布式计算框架的安全测评　180 4.2.2非关系型数据库的安全测评　183 4.3工业大数据的数据安全性测评　185 4.3.1数据可信性度测评　186 4.3.2隐私保护程度测评　186 4.4工业大数据个人信息保护测评　190 4.4.1收集阶段的个人信息保护测评　190 4.4.2加工阶段的个人信息保护测评　191 4.4.3转移阶段的个人信息保护测评　191 4.4.4删除阶段的个人信息保护测评　192 4.5工业大数据系统安全等级测评　192 4.5.1物理安全等级保护测评　193 4.5.2网络安全等级保护测评　194 4.5.3主机安全等级保护测评　196 4.5.4数据安全等级保护测评　197 4.5.5应用安全等级保护测评　197 4.6工业大数据安全测评工具　204 4.6.1脆弱性扫描工具　204 4.6.2渗透测试工具　205 4.6.3静态分析工具　205 4.6.4常用工具介绍　205 4.7工业大数据安全测试案例　207 第5章工业大数据数据质量测评　217 5.1数据质量的涵义　218 5.2工业大数据面临的数据质量问题及挑战　219 5.2.1　数据源角度　220 5.2.2　数据生命周期角度　221 5.2.3　数据处理技术角度　223 5.2.4　数据管理角度　224 5.3数据质量的评价准则　226 5.3.1完整性　226 5.3.2一致性　227 5.3.3准确性　227 5.3.4时效性　228 5.3.5有效性　229 5.3.6及时性　229 5.4数据质量测评技术　231 5.4.1数据剖析技术　231 5.4.2数据清洗技术　234 5.4.3数据质量评价方法　247 5.5面向工业信息系统的数据质量测评　257 5.5.1数据质量测评模型　257 5.5.2数据质量测评流程　259 5.5.3数据质量评价　262 第6章工业大数据可视化验证测评　265 6.1数据可视化的基本概念　265 6.1.1数据可视化的定义　265 6.1.2数据可视化的意义　271 6.2工业大数据可视化技术　275 6.2.1文本可视化　276 6.2.2网络（图）可视化　281 6.2.3时空数据可视化　288 6.2.4多维数据可视化　295 6.3工业大数据的可视化分析　299 6.3.1互联网络　299 6.3.2航线星云　301 6.3.3资金喷泉　302 6.3.4单一麦芽取样员　304 6.3.5信号风暴骑士　305 6.4工业大数据可视化测评验证技术　307 6.4.1可视化数据完整性验证　308 6.4.2可视化效果评价　309 6.4.3可视化的测评方法　315 6.5工业大数据可视化测评案例　316 参考文献　323

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工业大数据测试与评价技术作者简介

中国电子信息产业发展研究院（赛迪集团）是直属于国家工业和信息化部的一类科研事业单位。自成立二十余年以来，秉承“信息服务社会”的宗旨，坚持面向政府、面向企业、面向社会，致力提供决策咨询、管理顾问、媒体传播、评测认证、工程监理、创业投资和信息技术等专业服务，在此基础上，形成了政府决策软科学研究、传媒与网络服务、评测与认证服务、咨询与外包服务、软件与信息服务、投资与资产管理六业并举发展的业务格局。

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