工业大数据里头，时序数据和复杂结构数据，挺容易让人头大。县市级雪亮工程这套方案对底层结构和算法的支持，算是比较贴心的，尤其像多变量非线性时序那块，细节做得挺到位。像你平时搞传感器数据建模或者 BOM 结构，就挺合适用上它的底子。

大数据平台大多偏重通用场景，适合交易、业务那一类。但像设备数据这种工业时空结构，要高频数据流，又得实时又得分布式，普通方案真心不太顶用。这时候就能看出这套方案的优点了。

复杂事件检测做得蛮不错，低延迟，能大规模数据流。实时那块是亮点，离线也不差，支持前台模型直接和后台数据平台打通，省了多转换的麻烦。建模、挖掘、部署基本能一条龙搞定，嗯，比较适合长期搞工业数据的你。

建议你顺手看看几个拓展资源，比如工业大数据特征提取的方法和pyculiarity的时序异常检测，都是跟这类场景强相关的，理解原理也能帮你调算法更顺手。

如果你平时对 EEMD、时序异常、BOM 结构建模有需求，可以直接参考文末链接。是EEMD 信号特征提取这篇，讲得蛮细。