工业数据分析常见问题（高级编程 - Go 语言）

C 语言写的工业数据系统，核心模块用的都是原生实现，性能方面没得说，稳定、高效。支持的数据导入格式也蛮丰富的，适合那种上 G 的大型工业数据。嗯，操作起来也不复杂，图形化的界面能直接看图表，柱状图、折线图这些一应俱全，对设备状态一眼就能看出来点啥。 核心的数据部分挺给力的，从数据清洗到格式转换，再到统计，一条龙服务。你可以用它做异常检测，也可以跑点预测模型，像什么聚类、回归都能整，功能上确实比较全了。 还有一点蛮实用的，统计模块自带的函数挺多，标准差、方差、假设检验这些常用的方法都有，精准度也还不错。你要是干制造、设备管理、甚至能源效率优化的活，用它准没错。 如果你是搞底层开发的，或者对C 语

建模的数据准备环节里，数据预真的是绕不过去的坎。工业场景下数据质量参差不齐，像传感器坏了、人手误操作、系统抽风……都搞出不少缺失值和噪声。直接拿去建模，嗯，基本就是‘喂垃圾出垃圾’。这篇《建模的数据准备 - golang 高级编程》就挺实用，讲了不少前期清洗的技巧，建议先看看，别一开始就掉坑里了。传感器数据乱序、缺失，最常见。你得先判断是噪声还是有用异常值。怎么搞？可以参考一下数据预在建模中的重要性，讲得比较透，还带案例。如果你碰到大量缺失字段，别急着删数据。替换参数怎么设？有经验的都知道这一步最容易影响模型结果。推荐你去看数据缺失值替换参数设置这篇，细节拉满。你用的是 Python？那更得看

如何限制特定IP访问数据库 如何通过防火墙连接数据库 如何使用主机名方式连接数据库 DBMS_REPCAT_ADMIN的安全隐患 在不知晓用户密码的情况下切换用户执行操作 如何加固数据库 如何检查用户是否使用默认密码 如何修改默认XDB监听端口 如何捕获用户登录信息（如SID、IP地址） 如何捕获数据库DDL语句或对象结构变化 如何捕获表上的DML语句（不包括SELECT）

第五节课讨论了Greenplum数据库在使用过程中常见的问题，并提供了相应的解决方案。通过具体案例分析，帮助用户更好地理解和处理Greenplum数据库的故障，提高其维护和管理的效率。

无论您是数据分析领域的初学者，还是希望提升数据分析技能，这本书都是您理想的选择。

互动互动的 MATLAB 编程入门挺适合刚上手的朋友，问题设计得比较接地气，比如mesh和surf的区别、clear和close all的作用这些，学过的都知道，写代码时老忘的就是这些小细节。嗯，边看边敲一下命令，印象更深。 有意思的是，全局变量的要求和函数文件与主程序的区别也讲到了，这在多人协作时挺关键的，不然调试起来就抓狂。相关的文章链接也给得全，比如MATLAB 绘制三维曲面图和三维网格图 mesh 绘图函数，点进去就能直接看例子。 如果你平时写 MATLAB 的时候老是混淆图形命令，或者想养成好习惯避免变量冲突，这个资源还不错，花点时间看一遍，省得以后踩坑。

利用物联网数据服务平台，挖掘工业大数据，通过数据挖掘技术发现工业生产中的模式和趋势，实现优化生产、提高效率。

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