数字化转型网数据专题将关注数据治理、数据质量管理、数据架构、主数据管理、数据仓库、元数据管理、数据备份、数据挖掘、数据分析、数据安全、大数据、数据合规、等数据相关全产业链相关环节。

这里我们分为两个主要场景来讲,即一个是偏重于研究和产品开发场景,一个是工艺。在研究和产品开发领域,除了学科领域内的算法,在研发过程中,物理集成/配方的开发、最优组合或参数或者配方对应某一效果/性能/成本/质量/服务/效率的最佳组合、可靠性分析和预测、公差分析、寿命预测等。在工艺场景也类似于研发,比如工艺参数优化、工艺过程控制、工艺开发等。算法上,用到传统的算法比较多,DoE、回归、方差、假设检验等,有特殊场景尤其是比较复杂的超多因素场景,机器学习和神经网络也会有不少应用。在这个部分,常见的数据分析工具有Excel, JMP, Minitab, Matlab, 特殊领域的仿真软件等。数据分析体系建议主要是六西格玛类的体系,在研发端可以使用SPSS体系,在工艺端可以使用经典六西格玛(DMAIC)。 数字化转型网www.szhzxw.cn
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数字化转型网数据专题将关注数据治理、数据质量管理、数据架构、主数据管理、数据仓库、元数据管理、数据备份、数据挖掘、数据分析、数据安全、大数据、数据合规、等数据相关全产业链相关环节。
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1、数据相关外脑支持:100+数据相关专家、100+数据实践者、1000+相关资料
2、数据研习社:与全球数据相关专家、实践者共同探讨相关问题,推动产业发展!
3、国际认证培训:目前已引进DAMA国际认证CDMP,其他国内外认证也在逐步引进中
4、典型案例参考:与数字化转型网数据要素X研习社社员一起学习典型案例,共探企业数据落地应用

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