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)。
声明：本文来自智能制造IMS，版权归作者所有。文章内容仅代表作者独立观点，不代表数字化转型网立场，转载目的在于传递更多信息。如有侵权，请联系我们。
数字化转型网数据专题包含哪些内容
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。
数字化转型网数据专题包含：
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
