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第一步:数据处理
1)分析主题和意图;
2)数据准备:
3)主数据/元数据管理;
4)数据分类和标注;
5)质量评估(要做二次开发)
第二步:数据建模
1)关键指标识别:
轴温、油压、电流、电压
2)现象和因果关系分析:
  • 电流长时间保持比额定电流高40%以上;
  • 不正常噪音,电流/电压突然变大;
  • 轴温偏高,震动声音有升高;
第三步:开发与训练
1)模型编程实现;
2)模型训练;
3)投入使用,持续迭代;
常用工具
数据预算处理
数据分析挖掘