大資料時代，如何做資料探勘與分析！

在資料採集變得越來越容易的當今，僅僅收集資料，只是成功的第一步而已。要想將製造資料的價值真正挖掘出來，做到最大化的有用且高效，可從以下三個方面來計劃：

第一步，明確資料採集的源頭。需要對內部現有的儀器裝置做一個全面的排查，明確哪些資料是手工採集、哪些資料能夠藉助介面自動採集，並做進一步的規劃，明確資料採集的時間頻率、採集的關鍵資訊點、控制圖分析型別、控制指標、異常處理等資訊。

第二步，明確資料的可用性。有的資料用來做實時的現場判斷，有的用來做長期的戰略決策，而有的，其實只是佔用空間而已，沒有實際價值。實時採集到的資料需要透過專業的分析和報警工具，提醒使用者確定是否需要對生產做出調整，同時，確保生產製程的穩定性。 用於制訂長期戰略決策的資料，必須從長期的維度來挖掘、分析資料，找到最關鍵的數字趨勢，突出值得關注的資訊。而大量無關緊要的資料，最好及時處理、釋放記憶體空間。

最後一步，資料價值的衡量指標。對於收集的資料，有哪些衡量指標?這些指標對自上而下和自下而上的決策是否產生影響?它們能否對正確的行為給予回報和獎勵?

企業針對工業資料常常犯的一個最大的錯誤就是：將大量計量型資料簡單粗暴地轉化為“透過/不透過”這類計數型資料。從另外一個角度來看，統計結果的可靠性更多的依賴人為判斷，並沒有具體的現場資料作為強有力的證據支撐。