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数据驱动方法在复杂过程监测中的研究

数据驱动方法在复杂过程监测中的研究
数据驱动方法在复杂过程监测中的研究

华东理工大学硕士学位论文第I页数据驱动方法在复杂过程监测中的研究

摘要

随着现代化生产日趋大型化,系统的复杂性也越来越高,因此系统面临的风险也越来越多,使得发生故障的概率增大。系统之间相互关联使得其中某一个故障的不及时检测出来并得到有效处理可能造成巨大威胁。因此,过程监控技术作为流程工业安全技术成为热门课题研究,对现代工业的发展有着很大的研究价值。

传统的基于数据驱动的方法对于数据有着限制,如要求过程数据满足高斯分布,数据之间服从线性相关关系、系统工作在单一工况等,而实际工业过程通常无法满足这些条件。

本文首先提出了一种基于即时学习的监控方法。该方法用进行模型局部建模,获得局部模型预测输出和真实输出的残差,在监控方面采用核单簇可能性聚类方法建立监控模型。为了解决计算时间比较大的问题,采用特征样本提取方法用少数几个特征样本代替原始数据集进行训练。

其次,针对传统算法花费的计算时间比较大,以及对于检查出的故障并没有做出故障源的诊断,提出了一种局部切空间排列的线性投影近似的方法,保留了局部切空间排列算法的非线性降维能力,并设计了故障检测和诊断的方法。

最后,针对化工过程中经常出现的微小故障问题,将传统的单变量方法转换成多变量,即多变量累计和和多变量指数加权移动平均的混合方法,并利用传统的独立元分析法提取独立元进行降维,最后利用支持向量机数据描述建立统计量及控制限。

关键词:数据驱动;非高斯;过程监控;即时学习;流形学习

第II页华东理工大学硕士学位论文Research of Data-driven Method in the Complex Process Monitoring

Abstract

With modern production increasingly large, systems have become more and more sophisticated, so the risk what the systems will face are also more and more frequent, so that the probability of failure will increase. Because of interconnection between systems, if one fault is not detected promptly and handled effectively, it may pose a great threat. Therefore, the process of monitoring technology as process industry security has become a hot research topic, and its development has great value on modern industry.

Traditional data-driven methods have some limits.They usually assume that data follow Gaussian distribution, and data are linear. But real process data cannot meet these conditions.

First of all, this paper puts forward one monitoring method based on Lazy Learning. Local modeling method is used to get the monitoring residual error. Then, the feature modeling samples which are extracted by Feature Vector Selection are used for building KP1M model.

Secondly, in terms of process monitoring, a good data-driven algorithm not only has a high reliability effect, but also has more fast computationa l speed. This paper proposes a new process monitoring technique comprising fault detection and identification based on a novel dimensionality reduction method named local tangent space alignment projections.

Finally, for the detection problem for small shifts in the chemical industry, a new multivariate statistical process monitoring method is proposed, and use conventional independent component analysis method to extract independent element to reduce the dimension, and support vector machine data description is finally used to build statistics and control limits.

Keywords: data-driven; non-Gaussian process; process monitoring; Lazy Learning; Manifold learning

华东理工大学硕士学位论文第III页

目录

第1章绪论 (1)

1.1 引言 (1)

1.2 基本概念 (1)

1.3 故障检测与诊断的性能指标 (2)

1.4 过程监控的方法 (3)

1.4.1 基于定量模型的方法 (3)

1.4.2 基于数据驱动的方法 (4)

1.4.3 基于知识的方法 (5)

1.5 基于数据驱动的方法 (5)

1.5.1 主元分析方法 (5)

1.5.2 偏最小二乘法 (6)

1.5.3 独立分量分析 (6)

1.6 存在的数据问题 (6)

1.7 针对数据非线性的改进方法 (7)

1.8 针对数据非高斯特性的改进方法 (8)

1.9 本文的主要内容及结构安排 (9)

第2章基于即时学习的FVS-KP1M算法及其在TE过程的运用 (11)

2.1 引言 (11)

2.2 即时学习(Lazy Learning) (11)

2.2.1 数据的相似性准则 (11)

2.2.2 即时学习算法 (12)

2.3 核单簇可能性聚类(KP1M) (12)

2.4 特征样本提取(FVS, Feature Vector Selection) (14)

2.5 新方法监控步骤 (15)

2.6 TE过程仿真平台 (16)

2.7 仿真实验 (21)

2.8 结论 (24)

第3章基于局部切空间排列投影的TE过程故障检测和诊断 (25)

3.1 引言 (25)

3.2流形学习 (25)

3.3局部切空间排列(LTSA)算法 (25)

3.4 LTSAP投影矩阵的求解 (27)

3.5 LTSAP过程监控 (27)

3.5.1 故障检测 (27)

3.5.2 KDE核密度估计 (28)

3.6 故障诊断 (30)

3.7 仿真实例 (30)

3.7.1 TE过程故障检测 (30)

3.7.2 TE过程故障诊断 (34)

3.8 结论 (35)

第4章TE过程微小故障的多变量统计方法 (36)

第IV页华东理工大学硕士学位论文4.1 引言 (36)

4.2 基本思想 (36)

4.3 ICA独立元分析法 (37)

4.4 SVDD支持向量机数据描述 (39)

4.5 仿真实验 (40)

4.6结论 (46)

第5章总结与展望 (47)

5.1 工作总结 (47)

5.2 工作展望 (47)

参考文献 (49)

致谢 (54)

攻读硕士学位期间发表的论文以及参与项目 (55)

第1章绪论

1.1 引言

随着现代化生产日趋大型化,系统的复杂性也越来越高,因此系统面临的风险也越来越多,使得发生故障的概率增大[1]。系统之间相互关联使得其中某一个故障的不及时检测出并得到有效处理可能造成巨大威胁,如2005年11月中中国石油化工集团吉林石化公司爆炸,1986年在美国宇航局发射的航天飞机发射过程因零件失效而发生爆炸。故障的危害使得我们必须保证现代化复杂的生产过程安全稳定持续,防止灾难发生。过程监控技术因此作为流程工业安全技术在学术和工业领域作为热门课题研究,对现代化的化工流程工业的发展有着很大的研究价值。这几年由于信息科学以及化工生产技术日益更新,流程工业的过程监测技术也在不停的改进[2]。

当今工业领域中,过程安全和产品质量是我们关心的两个重要议题,过程监控就是一种广泛应用于过程安全以及质量把关的重要手段。自20世纪60年代末过程监控已经开始发展,国外知名大学学者和工程师利用冗余方法对简单过程系统进行监测与故障诊断。随后几年各国工程师针对实际过程的精确模型的研究,也获得了很多成本廉价、效果较好的方法。这几年随着信息技术、数据库、机器学习、模式识别等各个领域先进技术的发展,过程监控技术结合以及引入新科技也使得过程监控领域发生革命性的变化[3]。随着工业4.0的发展,现代化工业计算机和集散控制系统在各个大型生产工厂大量应用,生产过程的重要数据也被作为价值产物被采集。这些数据包含着很重要的过程信息,采用统计学习手段挖掘出可以利用的信息实现建模、检测以及控制[4]。基于数据驱动的过程监控方法也应运而生,经过几年的发展已经被认为是最为方便、有效的方法。

过程监控研究发展,是对工业过程有着高应用价值,也是一个理论研究的挑战。目前国外已经有多家软件公司都在研究和开发自己的过程监控软件,其中SPC软件包括Pister公司的QC-ProSPC,Northwest Analytical的SPC系列软件,对应更复杂的方法和技术,在工业应用方面有着很好的成功[5]。

1.2基本概念

定义1.1故障:系统中发生组件、设备或者子系统异常和缺陷而导致系统处于非正常状态[6]。根据故障发生的起点,故障种类可以分为如下[7]:

(1) 传感器故障:指过程变量测量不准确,与实际值有着明显的差异。

(2) 执行器故障:执行器的输入的指令与过程得到的输出有偏差。

(3) 过程参数故障:系统中某些参数发生预想不到的改变。

定义1.2 故障检测:根据系统运行过程中是否出现各种故障,并在发生任何故障时,进行及时报警。

由于系统的复杂性,过程监控系统在发生故障故障时并不能完全确保能正确及时地检测出系统中的异样。因此,面对日益复杂的生产过程,过程监控方法一直面临着各种

挑战,提高过程监控的检测率,降低故障的发生是过程监测技术的使命,也是一件确保人民安全的大事[8]。

定义1.3 故障诊断:诊断出发生的故障的来源、以及发生的时间等。

定义1.4 故障识别:识别过程已经监测到的故障类型。

定义1.5 故障分离:已经确认故障以及类型后,隔离已经发生故障的子系统。

定义1.6故障修复和对策:故障诊断之后,保证过程尽快恢复到正常状况,采取各种急救措施降低损失。

如下是现代流程工业的故障诊断流程图:

图1.1 故障诊断流程图

Fig1.1 The fault diagnosis diagram

1.3 故障检测与诊断的性能指标

故障检测与诊断的性能指标可以分类为故障检测性能、故障诊断性能、综合性能和经济性能等。

(1)故障检测性能:

灵敏度:故障检测算法对系统中微小故障的变化趋势的觉察能力,灵敏度越好,对于微小故障的追踪更精确。

快速性:过程发生故障后检测到故障的时间。

误报率:系统没有故障却被误以为发生故障的概率。

漏报率:系统发生故障却没有检测出来的概率。

(2)诊断性能:

分离性能:指过程监控系统判断故障种类和发生部位的能力。故障分离能力的强弱与诊断对象特性、故障特性、周围环境、模型特点和方法特征等有关。

识别性能:指过程监控系统识别故障大小、发生时间和性质的能力。故障识别

能力越强,过程监控系统对故障的估计越准确。

(3)综合性能:

鲁棒性:过程在外界干扰下,监测系统仍能正常完成监测的能力。高鲁棒性使得系统更稳定。

自适应能力:在监控对象发生变化时,调整自身系统来完成监控任务的性能。(4)经济性能:

监控成本:系统监控时采样、检测、维修、以及维修失败造成的损失都是需要经济成本的,合理的安排使系统监控更加经济是必不可少的

1.4 过程监控的方法

上世纪70年代,美国大学教授Beard提出基于解析冗余代替物理冗余进行简单系统诊断的方法,奠定了这一学科的理论基础。这几年随着信息技术、数据库、机器学习、模式识别等各个领域先进技术的发展,过程监控技术结合以及引入新科技也在发生着革命性的变化。随着工业4.0的发展,现代化工业计算机和集散控制系统在各个生产工厂大量应用,生产过程的重要数据也被作为价值产物被采集。这些数据包含很重要的过程信息,我们采用统计学习手段挖掘出可以利用的信息实现建模、检测以及控制。监控技术得到迅猛发展,新理论、新技术和新方法不断涌现,故障诊断的方法分类也不同。本文倾向于参考文献[9]将故障诊断分为基于定量模型的方法、基于知识的方法及基于数据驱动的方法:

1.4.1 基于定量模型的方法

基于定量模型的方法是过程监控方法最早研究起来的[10],该方法需要事先建立系统机理精准的数学模型。典型的定量模型监控方法利用过程原理建立输入输出的模型,然后利用各个变量之间的解析冗余关系产生残差数据,最后对残差数据进行过程分析进行检测。比较典型的定量模型方法有基于观测器的状态估计方法、参数估计方法、等价空间方法等。

该方法伴随着现代控制理论的产生而发展,其关键在于过程模型的准确性,在航天航空、电力和机械方面有广泛应用。然而很多工业过程上,精确模型是很难得到的,所

以该类方法在现代流程工业没有很大的应用。

图1.2 故障诊断方法的分类

Fig.1.2 Classify of fault detection method

1.4.2 基于数据驱动的方法

由于现代DCS的广泛使用,工业数据的获取变得简便,基于数据驱动的方法越发得到重视。基于数据驱动的方法正是解决了现代化工业复杂无法建立数学模型的问题,利用工业生产时传感器采集的生产数据为作为研究对象,通过各种数据分析方法深入挖掘其中的信息。

本文所研究的基于数据驱动的过程监控和故障诊断方法属于过程系统工程中的多变量统计控制(Multivariate Statistical Control,MSC)领域[11],是基于数据驱动方法的典型代表。数据驱动的诊断方法所需要的生产过程的数据是很容易得到的,因此在很多领域具有很好的适用。在数学理论定义上说,应用数据统计来进行化工生产过程的监测和诊断的方称为统计控制(Statistical Control,SC)。从方法上说,以运筹学和统计学

作为统计控制的理论基础,流程控制法、数据描述、变量相关分析、数据库、回归分析等各种各样方法。

1.4.3 基于知识的方法

近年来,计算机和人工智能技术的飞速发展,为过程监控带来了新的理论基础,产生了基于知识的方法。基于知识的方法[12]也解决了复杂复杂生产过程不能建立数学模型的问题,其的主要思想是:在数据知识的基础上,运用知识处理技术方法,从而达到逻辑论证与数理逻辑的结合,符号处理与数值分析的统一,推理过程与算法过程的统一,具体方法还包括专家知识方法、数据挖掘、机器学习、模糊理论以及模式识别和知识观测器等。

而是通过基于符号有向图[13]的因果关系模型、专家系统以及故障树等方式定性描述过程中各个单元之间的内在连接关系,并在故障出现后,通过推理、演绎等智能方法自动完成故障的定位和诊断工作。该方法的发展经过了两个阶段:浅知识(人类专家的知识)和深知识(诊断对象的模型知识),现在比较流行的是二者的结合。其缺点是通用性依旧比较差,通常需要根据具体的应用对象结合专家经验来实现其功能,实现起来比较麻烦。

1.5 基于数据驱动的方法

本文主要研究的是数据驱动的方法,所以对数据驱动的经典算法,发展过程以及面临的挑战再具体介绍。

过去的十几年中,多变量统计过程监控(Multivariate Statistical Process Monitoring, MSPM)方法不断发展。秦泗钊就多变量统计过程监控方法总结了之前所做工作,主要涉及故障检测、故障重构以及故障诊断。张颖伟等人同样就多变量统计技术在工业过程监控、故障诊断以及性能预测等领域的发展做了综述报告[14]。逐渐地,多变量统计方法已经形成了一门内容丰富且具有挑战性的研究课题,具体方法包含:基于主元分析(Principal Component Analysis, PCA),偏最小二乘(Partial Least Squares, PLS),基于规范向量分析(Canonical Variation Analysis, CV A)等监控方法。随着统计方法在应用过程中出现的各种实际问题,不少改进和扩展的方法也被不断提出。以下对这些经典方法及其各种改进方法作简要介绍。

1.5.1 主元分析方法

在工业过程中,由于传感器检测采集的变量较多,为了解决维数过大的问题,Karl Pearso提出的主元分析[15]是将过程多个变量降维到相互独立的几个少数变量,从而抽取出过程主要变化信息的一种统计方法,从而使监测过程变得简单可行。

PCA 的基本思想是用较少变量尽可能的携带原始数据的信息,从变量的关系上看是从原先互相关联的变量中提取出互不相关的特征信号[16]。传统的主元分析PCA方法是从过程数据中按特征向量提取的方法或对过程变量的协方差矩阵进行奇异值分解获得过程的主元特征信号,主元特征信号的数目是按照过程数据的方差改变大小来决定改变

方向的主次排位,根据主次排位求得所要的主元,然后建立PCA基于主元特征降维得到子空间信息的统计量2

T和残差子空间信息的统计量SPE,确定其控制限,进而可对过程实施监控[17]。

1.5.2 偏最小二乘法

偏最小二乘法(Partial Least Squares,PLS),又被称为潜空间投影方法(Project to Latent Structures),通过构造相应的数学统计模型来监控过程。1983年S.Wold [18]等人提出PLS方法用于解决化学数据中样本关系的多重相关性。随后不断发展,PLS实际应用不断扩大,在化工工业、社会经济、医学生物等成为了主要的数据分析方法。

PLS建模的目的是通过隐变量的形式来描述输入变量和输出变量之间的线性关系[19]。偏最小二乘法与主元分析方法一样先是对正常工况下的数据进行离线建模,建立好的模型可以将在线的数据套入模型进行在线监控[20]。偏最小二乘法计算误差的平方极小值时两个矩阵的最优参数矩阵。与传统的线性回归方法相比,偏最小二乘法去除了数据中较为无用的数据,所以对于去噪声能力更强[21]。偏最小二乘法利用输入输出之间的关系进行数据挖掘,得到的参数矩阵显示了输入输出之间相互变化的趋势,因此有着比主元分析法更好的建模能力[22, 23]。

1.5.3 独立分量分析

PCA和PLS都是假定数据满足高斯分布的,按此条件Hotelling 2T服从F分布,从而确定统计量的控制限。在此假定条件下,同样可以求得SPE统计量控制限Q,它是满足2

分布。真实的流程过程往往是包含有服从高斯和非高斯的混合数据。由于PCA只运算了信号的二阶数据信息,也就是包含在协方差矩阵中的数据信息而没运算其高阶数据信息,所以数据在不服从高斯条件时就没有效果了。而独立分量分析(ICA)则利用了高阶数据的信息[24,25]来挖掘随机特征的统计分布信息。因此当数据不满足高斯分布时,可采用ICA 方法。

从机理上出发,PCA算法是二阶统计特性的数据分析算法,其目的是使得各个变量之间互不相关。换句话说,经过PCA方法获得的数据间的各个变量是相互正交,因而可以用来进行高维数据的降维压缩。但是高阶信息能更详细地表现变量的所具有的概率信息,并处理噪声干扰[26]。ICA 通过计算高阶统计量,在满足变量间相互独立情况下把高斯数据与非高斯分离。另外,现代化的大型化工过程一般拥有较多的传感器变量,而众多的变量往往在机理方面是相互联系的,所以少数独立变量决定着整个过程的性能[27]。通过ICA算法计算求得过程中的独立变量,并利用独立元对过程进行监控,从而改善减少监控的运算。

1.6 存在的数据问题

数据驱动方法的有效性很大程度上取决于数据的可靠性,数据存在的问题除过程变量数目众多,数据维数庞大外,还包括

①质量问题。工业过程中采集的数据的精确性直接影响监控的性能。测量变量存在大量

的噪声干扰,甚至传感器的失灵或者数据传输受阻,都会使得采集数据质量的下降、错误和丢失,会给监控带来误导性的下场。

②大小问题。现代复杂工业过程采集的数据都是几百或者上千个传感器变量,过程数据的维数也就变得特别大。然而在实际的生产中考虑到经济成本,只对少数几个主要变量进行监控,所以对于主要变量的选择极其关键,选择不当会使得过程的信息丢失出错,选择恰当就要很好的经验知识了。

③共线性问题。系统的运行常常是由几个关键的机理(如能量守恒、热力学、反应机理、动力学原理等)所决定,变量之间是相互联系影响的,所以系统中大量变量也是由少数变量决定的。实际应用中高维的数据可以降维由少数变量来描述,这使得数据降维的研究带来了生气。

1.7 针对数据非线性的改进方法

PCA,PLS及ICA都是经典的线性的数学建模方法,而实际流程工业过程都是复杂的非线性情况。在这种情形下,PCA等传统线性方法在对实际工业过程进行监控时的效果就不如意了。因此,非线性过程的监控问题变成了一个热门研究,许多非线性过程建模方法被提出。最早的一种非线性PCA是由Gramadeslkian(1977)[28]提出广义PCA方法。该方法是将初始的多维数据再次扩大变量,新变量拥有其它变量的非线性函数,然后对这个扩充的新矩阵进行主元主元分析进行线性降维。但是,由于事先并不明确变量间的函数关系以及加入新变量的数量没有任何理论指标,所以该方法在实际工业中适应性太小,价值不明显。

经典的非线性处理算法包括:神经网络算法的引入、核函数的加入、线性近似方法等等。

在神经网络方法中,Kramer[29]提出了一种基于自相关的神经网络算法的非线性主元分析方法,这种方法设计了一个5层的神经网络,类似于主元分析的降维方法。Dong 和McAvoy[30]在上述方法的基础上又提出了一种将主元曲线和神经网络相结合的非线性主元分析方法,主曲线方法用来计算非线性主成分,进而决定选用线性方法还是非线性方法。M.A.El-Gamal[31]用逻辑表达的数据映射为基于逻辑知识的神经网络,并将它用于电路设计过程中的电量测试得到了很好的效果。

虽然基于神经网络的方法具有较好的非线性逼近能力,且应用范围较广泛,但是其训练过程一般比较复杂,且泛化能力也不能得到很好的保证。

核函数方法[32]是1990年首次被用于支持向量机,将原本支持向量机线性特点改善成能处理非线性。核函数方法的主要思路是将原本非线性的数据关系线性化,然后再使用线性方法处理。在核函数方法中,文献[33,34]将核学习方法与PCA、PLS等传统方法结合形成KPCA以及KPLS,用以实现对非线性过程的监控。在此基础上,Ge[35]等人考虑经过降维后的数据为高斯非高斯混合分布,引入局部方法导出一致服从高斯分布的统计量用于监控。Qin[36]等人发展了一种基于重建贡献的KPCA模型方法,Cheng[37]等人

提出了一种自适应KPCA方法,并成功对小扰动的非线性过程进行监控。谢磊[38]等人提出一种递归的核主元分析方法,该方法运算时间花销要比KPCA降低很多,确保了非线性过程监控模型的在线更新。类似地,张颖伟[39]等人提出了一种基于多尺度的KPLS的故障诊断方法,该方法将核函数推广的数据矩阵按照不同尺度划分成多个子系统,在线监控时将各个子空间统计变量加权进行在线监控。

在核函数中,核函数以及核函数参数的选取是非常关键,然而理论上还没有一个通用的选取指导的策略。所以,核函数参数的选择的最优化目前仍然是一个研究热点。文献[40]和文献[41]将智能优化算法PSO 引入到SVDD 算法核函数参数的确定上来,用于获得最佳的核函数参数。邵纪东[42]在自己的博士论文中提出了一种通用的核函数自动学习方法。

线性近似方法是用多个局部线性子空间描述非线性数据,常用的方法有混合PCA 方法、混合概率PCA方法、混合高斯模型、混合最大似然法等。Zhao[43]等人讨论了该类方法需要对每个局部模型建立控制图,通过概率论加权使得多张图整合在一起。Ge[44]等人在此基础上提出了一种基于线性子空间和贝叶斯推理的非线性过程监控方法。该方法在主元分析方法分解的基础上先将原本的非线性系统分成几个线性子系统,然后再对各个系统实施过程监控。

1.8 针对数据非高斯特性的改进方法

实际工业数据往往是服从高斯和非高斯的混合体。由于主元分析只运算了信号的二阶数据信息,也就是包含在协方差矩阵中的数据信息而没运算其高阶数据信息,所以数据在不服从高斯条件时就没有效果了。而独立分量分析(ICA)则利用了高阶数据的信息来挖掘随机特征的统计分布信息。因此当数据不满足高斯分布时,可采用ICA方法。

独立元分析方法在应用中通常认为是主元分析法满足非高斯分布的优化,它研究的是原始数据潜在的信息。此外,一部分学者将研究重心放在了高斯混合模型(Gaussian Mixture Model,GMM)以及支持向量数据描述(Support Vector Data Description,SVDD)方法上。从目前研究进展看,ICA、GMM以及SVDD是三种主要用于非高斯过程监控的有效方法。

在ICA方法中,Kano等人首次提出ICA方后,独立成分分析方法也不断改进,ICA 已经成为近神经网络、统计学和信号处理等学术研究领域热门主题。基于ICA的方法层出不穷,张颖伟[45]等人提出了PSO-ICA方法用于过程监控,该方法利用粒子群算法的不断迭代寻优使得ICA不陷入局部最小的情况。葛志强和宋执环[46]等人提出了一种ICA结合PCA两步提取的方法,利用该方法将数据中的非高斯与高斯信息分离进行各自分布的统计量。在ICA的基础上,研究学者们将核技巧引入形成KICA的监控方法,该方法也可以对非线性过程进行有效的故障检测[47]。

也有不少ICA的理论也有不少研究,不少学者提出了Infomax算法、FastICA 算法、二阶累计量、四阶累计量、极大似然估计算法等方法,也显示了ICA 研究的强大生命力。

但是ICA方法中还有许多问题有待解决,比如独立元个数的选择仍是一个公开的难题,另外如何确定各个独立元的重要次序、ICA方法的控制限如何确定等都是困难的课题。尽管有人提出相应的解决方法,但都有彼此的优缺点[48]。

高斯混合模型(Gaussian mixture model, GMM)是一种混合的密度估计算法,它包含了参数估计方法和非参数估计方法的长处,不局限于特定的概率密度函数的形式。GMM 是用多个满足高斯分布的模型组成一个事物,在实际的复杂过程中就是用几个高斯模型构造出,而算法的核心是求职满足最大期望。Yu[49]提出一种基于非线性核高斯混合模型的推理监控方法,该方法先将初始的操作数据从原始测量空间投影到较高维的特征空间,之后再计算高斯混合模型最优化的参数,最后进行过程监控。2004年,Chih.Chien[50]等人将Karhunen.Locve transform(KTL)和高斯混合模型相结合用于文本独立的说话人识别。近几年,Richard J.Povinelli等运用子空间重组的数据上使用高斯混合模型方法。Choi[51]提出了一个用于非高斯过程监控的PCA最大可能性模型框架,后又被推广到更通用的模式,被称为最大可能混合因子分析模型。

Tax等[52]最先提出一种单分类的数学方法支持向量数据描述(SVDD),它的基本原理是寻找一个体积尽可能小却包含尽可能多数据的超球体,方法在处理非线性、非高斯数据有着广泛的应用。

Liu[53]等人以及Ge[54]等人运用SVDD方法确定ICA方法降维后的控制限,取得比传统的ICA方法更好的监控效果。葛志强[55]等人进而提出一种基于SVDD的约束算法,用来对传感器的故障识别与分离。谢磊[56]等人针对传统的快速独立元分析算法不容易找出数据的极大值,提出了一种基于NGPP-SVDD的故障检测方法。该方法结合粒子群优化算法迭代寻优的能力提出非高斯投影算法(NGPP),再利用SVDD构造统计量确定其统计控制限.王培良[57]等人采用相关分析法确定矩阵扩充的宽度并建立新的过程监控数据的动态矩阵,利用协方差计算数据的绝对值信息,然后利用独立元分析方法降维得到子空间,最后子空间上建立SVDD统计监控模型。

1.9 本文的主要内容及结构安排

针对实际化工过程中出现的各种故障特点,本文提出了三种数据驱动的过程监控方法,主要内容安排如下:

第2 章为基于即时学习的FVS-KP1M的方法,采用模型局部建模方法来建立过程的局部预测模型,通过过程输出估计值和输出测量值之间的残差来进行过程监控。在建立核单簇可能性聚类监控模型时,采用特征样本提取FVS方法来提取数据的特征样本,从而降低核单簇可能性聚类建模时的计算复杂度。同时也简单介绍了本文所用到的TE 过程的原理以及各种变量、故障和仿真使用。

第3章针对传统算法花费的计算时间比较大,以及对于检查出的故障并没有做出故障源的诊断的问题,提出了一种局部切空间排列的线性投影近似的算法,保留了局部切空间排列算法的非线性降维能力,并设计了故障检测和诊断的方法。

第4章针对现代化过程中经常出现的微小故障,将传统的单变量方法转换成多变量,即多变量累计和和多变量指数加权移动平均的混合方法,并利用传统的独立元分析法提取独立元进行降维,最后利用支持向量机数据描述建立统计量及控制限。

第5章为本文的总结和展望。这章主要对本文已做工作进行了总结,对文章中的研究内容和价值进行了进一步说明,同时结合自己在研究过程中的一些感悟,提出了本文方法的欠缺以及故障诊断领域未来发展的展望。

第2章 基于即时学习的FVS-KP1M 算法及其在TE 过程的运用

2.1 引言

面对日益复杂的流程工业,现代化的工业工厂应用集散控制系统控制大量的传感器测量工业生产的数据,经典的线性多元建模方法没有考虑到系统各个变量之间的非线性关系,过程监测效果也并不理想。本章必须要处理复杂工业数据的非线性问题。文献中最为常用的非线性降维算法是核主元分析(KPCA),但是其效果较多依赖于核函数的类型与参数的选择,这些选择通常凭经验在有限的几类常用类型间进行,尚无有效的理论指导[58]。同时KPCA 没有显式地考虑输入数据所在的结构,这些问题是KPCA 的固有缺陷,目前仍然没有有效的解决方法。

为了增加适用性,本章提出一种基于即时学习(Lazy Learning )的FVS-KP1M 的故障检测算法。方法利用即时学习(Lazy Learning )对模型进行局部的建模,计算得到局部模型的预测输出值和实际输出值的残差,在监控方面采用核单簇可能性聚类KP1M 方法建立监控模型。为了解决KP1M 计算时间比较大的问题,本章采用FVS (Feature Vector Selection )特征样本提取方法用少数几个特征样本代替原始数据集进行训练。将该算法在Tennessee Eastman(TE)过程中进行仿真,多种故障类型下的实验结果表明该方法对于故障检测有着很好的效果。

2.2 即时学习(Lazy Learning)

根据工业过程当前的运行情况,按照一定的算法规则,从工业过程庞大的输入输出的历史数据中寻找与当前工作最符和的状态,存储为一个数据库,接着通过该数据库实现对当前工作下的预测输出值[59]。

我们考虑一个过程,可以描述成如下:

()(())()y t f u t t ε=+ (2-1)

式中,y(t)为过程的输出;()f ?表示过程隐含的非线性关系;()u t 为过程的输入向量,()t ε为均值为零的白噪声。

2.2.1 数据的相似性准则

经典的即时学习(Lazy Learning )是通过K 最近邻算法 (k-Nearest Neighbor,K-NN)挑选适合建模的数据,但是该算法没能完全找出相似的特征数据[60]。为了增加模型的准确性,本文提出向量近邻的概念,构造K 最近邻向量算法 (k-Vector Nearest Neighbor ,K-VNN),即算法既要寻找与当前数据向量之间Euclidean 距离最小的向量集,又要同时兼顾数据向量的角度问题,这样改进的新的数据选择规则使得建模更加合理[61]。在K-VNN 中样本是一个向量,距离和角度决定两个向量是否相似。

设p u 为数据库中已经存储的历史数据,q u 为当前的采样数据,p u 和q u 的距离、角度

和选择准则的公式如下

d(,)p q u u = (2-2)

22cos (,).T p q p q p q u u u u u u θ=

(2-3) (,)(,)(1)cos((,))p q d u u p q p q D u u e

u u ααθ-=?+-? (2-4) 其中α是加权因子, 01α≤≤。式(2-4)计算得到的加权选择因子D 反应了u p 和q

u 的相似程度。 1)当u p 和q u 之间的角度较大时,即cos(,)0p q u u <,则判定当前的历史数据数据向量不符合当前的工作状态,不利于过程的局部建模,不作为建模数据。

2)当u p 和q u 之间的角度较小时,即cos(,)0p q u u >,则判定当前的历史数据数据向量与当前工作状态符合,利于过程的局部建模,可以作为建模数据。

因此,最大D(u ,)p q u 的K 个样本被挑选出来构成数据库11{(u ,),...,(u ,)}K K y y 。

2.2.2即时学习算法

通过上述准则挑选出最相似的K 组建模数据,对每组建模数据u (1,...K)k k =进行模型预测,如下是一阶线性回归多项式的模型:

u T k k y β

∧= (2-5)

其中,00[,,...,]T r ββββ=为模型参数。 为了使得过程真实输出值与模型预测输出值之间的偏差的加权平方和极小,构造算法的目标函数

21()()(,)K k k q k k J y y D u u β∧

==-∑ (2-6)

计算求得()J β最小时的局部模型β∧

。则当前状态的即时预测输出为

T t t y u β∧∧= (2-7) 则当前工作状态下的模型的预测输出值与实际输出值之间的残差为

(t)()(t)e Y t Y ∧

=- (2-8)

式中,12Y(t)[y (),y (),...,y ()]m t t t =为实际输出值,12Y(t)[y (),y (),...,y ()]m t t t ∧∧∧∧=为模型的预

测输出值。

2.3 核单簇可能性聚类(KP1M)

本章介绍一种算法——核单簇可能性聚类算法KP1M 。由于KP1M 引入了核技巧

剖析大数据分析方法论的几种理论模型

剖析大数据分析方法论的几种理论模型 做大数据分析的三大作用,主要是:现状分析、原因分析和预测分析。什么时候开展什么样的数据分析,需要根据我们的需求和目的来确定。 作者:佚名来源:博易股份|2016-12-01 19:10 收藏 分享 做大数据分析的三大作用,主要是:现状分析、原因分析和预测分析。什么时候开展什么样的数据分析,需要根据我们的需求和目的来确定。 利用大数据分析的应用案例更加细化的说明做大数据分析方法中经常用到的几种理论模型。 以营销、管理等理论为指导,结合实际业务情况,搭建分析框架,这是进行大数据分析的首要因素。大数据分析方法论中经常用到的理论模型分为营销方面的理论模型和管理方面的理论模型。 管理方面的理论模型: ?PEST、5W2H、时间管理、生命周期、逻辑树、金字塔、SMART原则等?PEST:主要用于行业分析 ?PEST:政治(Political)、经济(Economic)、社会(Social)和技术(Technological) ?P:构成政治环境的关键指标有,政治体制、经济体制、财政政策、税收政策、产业政策、投资政策、国防开支水平政府补贴水平、民众对政治的参与度等。?E:构成经济环境的关键指标有,GDP及增长率、进出口总额及增长率、利率、汇率、通货膨胀率、消费价格指数、居民可支配收入、失业率、劳动生产率等。?S:构成社会文化环境的关键指标有:人口规模、性别比例、年龄结构、出生率、死亡率、种族结构、妇女生育率、生活方式、购买习惯、教育状况、城市特点、宗教信仰状况等因素。

?T:构成技术环境的关键指标有:新技术的发明和进展、折旧和报废速度、技术更新速度、技术传播速度、技术商品化速度、国家重点支持项目、国家投入的研发费用、专利个数、专利保护情况等因素。 大数据分析的应用案例:吉利收购沃尔沃 大数据分析应用案例 5W2H分析法 何因(Why)、何事(What)、何人(Who)、何时(When)、何地(Where)、如何做(How)、何价(How much) 网游用户的购买行为: 逻辑树:可用于业务问题专题分析

统计过程控制的几种常用方法

统计过程控制 1、统计过程控制的基本知识 1.1统计过程控制的基本概念 统计过程控制(Stastistical Process Control简称SPC)是为了贯彻预防原则,应用统计方法对过程中的各个阶段进行评估和监控,建立并保持过程处于可接受的并且稳定的水平,从而保证产品与服务符合规定要求的一种技术。 SPC中的主要工具是控制图。因此,要想推行SPC必须对控制图有一定深入的了解,否则就不可能通过SPC取得真正的实效。 对于来自现场的助理质量工程师而言,主要要求他们当好质量工程师的助手: (1)在现场能够较熟练地建立控制图; (2)在生产过程中对于控制图能够初步加以使用和判断; (3)能够针对出现的问题提出初步的解决措施。 大量实践证明,为了达到上述目的,单纯了解控制图理论公式的推导是行不通的, 主要是需要掌握控制图的基本思路与基本概念,懂得各项操作的作用及其物理意义,并伴随以必要的练习与实践方能奏效。 1.2统计过程控制的作用 (1)要想搞好质量管理首先应该明确下列两点: ①贯彻预防原则是现代质量管理的核心与精髓。 ②质量管理学科有一个十分重要的特点,即对于质量管理所提出的原则、方针、目标都要科学措施与科学方法来保证他们的实现。这体现了质量管理学科的科学性。 为了保证预防原则的实现,20世纪20年代美国贝尔电话实验室成立了两个研究质量的课题组,一为过程控制组,学术领导人为休哈特;另一为产品控制组,学术领导人为道奇。其后,休哈特提出了过程控制理论以及控制过程的具体工具——控制图。道奇与罗米格则提出了抽样检验理论和抽样检验表。这两个研究组的研究成果影响深远,在他们之后,虽然有数以千记的论文出现,但至今仍未能脱其左右。休哈特与道奇是统计质量控制(SQC)奠基人。1931年休哈特出版了他的代表作《加工产品质量的经济控制》这标志着统计过程控制时代的开始。

大数据统计分析方法简介

大数据统计分析方法简介 随着市场经济的发展以及经济程度不断向纵深发展, 统计学与经济管理的融合程度也在不断加深, 大数据统计分析技术通过从海量的数据中找到经济发展规律, 在宏观经济分析中起到的作用越来越大, 而且其在企业经营管理方面的运用也越来越广。基于此, 文章首先对强化大数据统计分析方法在企业经营管理中的意义以及必要性进行分析;其次, 详细阐述大数据统计分析方法在宏观经济方面及企业经营管理方面的运用;最后, 对如何进一步推进大数据统计分析方法在经济管理领域中的运用提出政策建议。 统计学作为应用数学的一个重要分支, 其主要通过对数据进行收集, 通过计量方法找出数据中隐藏的有价值的规律, 并将其运用于其他领域的一门学科。随着数据挖掘(Data Mining) 技术以及统计分析方法逐渐成熟, 大数据统计分析方法在经济管理领域中所起到的作用越来越大。当前, 面对经济全球化不断加深以及经济市场竞争不断激烈的双重压力, 将统计学深度的融合运用于经济管理领域成为提高经营管理效率、优化资源配置、科学决策的有效举措。随着市场经济的发展以及经济程度不断向纵深发展, 统计学与经济管理的融合程度也在不断加深, 大数据统计分析技术通过从海量的数据中找到经济发展规律, 在宏观经济分析中起到的作用越来越大, 而且其在企业经营管理方面的运用也越来越广。由此可见, 加强大数据统计分析方法在经济管理领域中的运用对促进经济发展和和提升企业经营管理效率具有重要意义。 为了进一步分析大数据统计分析方法在宏观经济发展以及企业经营管理方面的运用, 本文首先对强化大数据统计分析方法在企业经营管理中的意义以及必要性进行分析;其次, 详细阐述大数据统计分析方法在宏观经济方面及企业经营管理方面的运用;最后, 对如何进一步推进大数据统计分析方法在经济管理领域中的运用提出政策建议。 一、大数据统计分析方法在经济管理领域运用的意义 由于市场环境以及企业管理内容的变化, 推进统计学在企业经营管理领域运用的必要性主要体现在以下两方面。 (一) 宏观经济方面 经济发展具有一定的规律, 加强大数据统计分析方法在宏观经济中的运用对发展经济发展规律具有重要意义。一方面, 通过构架大数据统计分析系统将宏观经济发展中的行业数据进行收集, 然后利用SPSS、Stata等数据分析软件对关的行业数据进行实证分析, 对发现行业发展中出现的问题以及发现行业中潜在的发

大数据处理及分析理论方法技术

大数据处理及分析理论方法技术 (一)大数据处理及分析建设的过程 随着数据的越来越多,如何在这些海量的数据中找出我们需要的信息变得尤其重要,而这也是大数据的产生和发展原因,那么究竟什么是大数据呢?当下我国大数据研发建设又有哪些方面着力呢? 一是建立一套运行机制。大数据建设是一项有序的、动态的、可持续发展的系统工程,必须建立良好的运行机制,以促进建设过程中各个环节的正规有序,实现统合,搞好顶层设计。 二是规范一套建设标准。没有标准就没有系统。应建立面向不同主题、覆盖各个领域、不断动态更新的大数据建设标准,为实现各级各类信息系统的网络互连、信息互通、资源共享奠定基础。

三是搭建一个共享平台。数据只有不断流动和充分共享,才有生命力。应在各专用数据库建设的基础上,通过数据集成,实现各级各类指挥信息系统的数据交换和数据共享。 四是培养一支专业队伍。大数据建设的每个环节都需要依靠专业人员完成,因此,必须培养和造就一支懂指挥、懂技术、懂管理的大数据建设专业队伍。 (二)大数据处理分析的基本理论 对于大数据的概念有许多不同的理解。中国科学院计算技术研究所李国杰院士认为:大数据就是“海量数据”加“复杂数据类型”。而维基百科中的解释为:大数据是由于规模、复杂性、实时性而导致的使之无法在一定时间内用常规软件工具对其进行获取、存储、搜索、分享、分析、可视化的数据集合。 对于“大数据”(Bigdata)研究机构Gartner给出了这样的定义。“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决

图2.1:大数据特征概括为5个V (三)大数据处理及分析的方向 众所周知,大数据已经不简简单单是数据大的事实了,而最重要的现实是对大数据进行分析,只有通过分析才能获取很多智能的,深入的,有价值的信息。那么越来越多的应用涉及到大数据,而这些大数据的属性,包括数量,速度,多样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性,所以大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要,可以说是决定

市场调查数据分析方法和手段

第四编市场调查中的数据分析 第一节调查问卷的回收与编辑 数据资料的处理过程是从回收第一份问卷开 始的。按照事先调查方案的计划,尽量确保每份问 卷都是有效问卷(所谓“有效”问卷,指的是在调查 过程中按照正确的方式执行完成的问卷)。问卷回 收以后,督导员必须按照调查的要求,仔细的检查 问卷。检查问卷的目的在于将有错误填写,或者是挑出不完整或不规范的问卷,保证数据的准确性。所谓错误填写即出现了那些不合逻辑或根本不可能的结果,通过对调查员的复核,可以检查出哪些调查员没有按照调查的要求去访问,那么,该调查员完成的问卷可能存在很多问题。还有可能出现漏答了某些必须回答的问题,比如被访者的人口特征等基本情况,造成问卷回答不完整。 鉴于这些情况,不管是由于调查员造成的还是被访者的原因,通常有两种方式进行补救:对于出现漏答的问卷,通常要求调查员对受访者进行重访,以补充未答的问题;如果不便于重访或重访后的问卷还有问题,数目不是很多,可以当作缺失值计。如果数量非常大,这份问卷就只能当作废卷处理,并且按照被访对象的抽样条件,补作相关的样本。 问卷检查

问卷的检查一般是指对回收问卷的完整性和访问质量的检查,目的是要确定哪些问卷可以接受,哪些问卷要作废。检查的要点包括:(1)规定详细的检查规则,一份问卷哪些问题是必须填写完整的,哪些问题出现缺失时可以容忍等,使督导员明确检查问卷的每一项流程。 (2)对于每份调查员交回来的问卷必须彻底地检查,以确认调查员或者被访者是否按照相关的要求完成了访问,并且完整的记录在问卷恰当的位置。 (3)应该将问卷分成三种类型,一种是完成的问卷,一种是作废的问卷,第三种是有问题的问卷,但是通过追访还可以利用的问卷。 (4)如果抽样中有配额的要求,那么应将完成的问卷中的配额指标进行统计分析,确定问卷是否完成配额的要求,以便及时的补充不足的样本。 (5)通常有下面的情况的问卷是不能接受的:所回收的问卷明显不完整,缺了一页或者多页;问卷中有很多内容没有填答;问卷的模式说明调查员(被访者)没有理解或者遵循访问指南回答等;问卷的答案几乎没有什么变化,如在态度的选项上全部选择第x项的情况;问卷的被访者不符合抽样要求;问卷的回收日期超过了的访问的时限等。 问卷的校订

质量管理学-过程控制方法

第十四章过程控制方法 实行工序质量控制,是生产过程中质量管理的重要任务之一,工序控制可以确保生产过程处于稳定状态,预防次品的发生。工序质量控制的统计方法主要有直方图法和控制图法。直方图法已在第13章介绍过了。 ※本章要求 (1)掌握工序质量的概念和分布特征; (2)掌握工序能力和工序能力指数的概念及区别; (3)掌握工序能力指数的计算方法 (4)熟悉控制图法的概念; (5)掌握计量、计件与计点控制图的类型和具体设计过程; (6)了解控制图的观察分析方法。 ※本章重点 (1)工序质量的分布特征 (2)工序能力指数的概念及计算 (3)控制图的基本概念 (4)计量、计件与计点控制图的具体设计过程 ※本章难点 (1)工序能力指数的计算 (2)计量、计件与计点控制图的设计 §1工序质量控制的基本概念 一、工序质量的概念 工序质量因行业而异。一般来说,对产品可分割的工序,工序质量即为产品质量特性,如尺寸、精度、纯度、强度、额定电流、电压等。对产品不可分割或最终才能形成者,则通常指工艺质量特性,如化工产品、生产装置的温度、压力、浓度和时间等。有时,工序质量也可表现为物耗和效率。 工序质量属制造质量的范畴。质量优劣主要表现为产品或工艺质量特性符合设计规范、工艺标准的程度,既符合性质量。 二、质量的波动与分布 工序质量在各种影响因素的制约下,呈现波动性。工序质量波动包括产品之间的波动,单个产品与目标值之间的波动。质量特性的波动分为正常波动和异

常波动。 正常波动在每个工序中都是经常发生的。引起正常波动的影响因素很多,诸如机器的微小振动,原材料的微小差异等等。正常波动对工序质量的影响较小,在技术上难以测量和消除。工序中的异常波动是由某种特定原因引起的,例如机器磨损、误操作等都可导致异常波动。异常波动对工序质量的影响较大。 生产过程控制系统的目标是当工序出现异常波动时迅速发出信号,使我们能很快查明异常原因并采取行动消除波动。 产品质量虽然是波动的,但正常波动是有一定规律的,即存在一种分布趋势,形成一个分布带,这个分布带的范围反映了产品精度。实践证明,在正常波动下,大量生产过程中产品质量特性波动的趋势大多服从正态分布。因此,正态分布是一个最普遍、最基本的分布规律,它具有集中性、对称性等特点。如下图14-1所示: 图14-1 正态分布的特点正态分布由两个参数决定:均值μ和标准差σ,均值μ是衡量分布的集中趋势,标准差σ是反映数据的离散程度。当均值和标准差确定时,一个正态分布曲线就确定了。正态分布曲线与坐标横轴所围成的面积等于1。可以算出:在μ±σ范围内的面积为68.26%;在μ±2σ范围内的面积为95.45%;在μ±3σ范围内的面积为99.73%。 §2工序能力和工序能力指数 一、工序能力的概念 工序能力是指工序在一定时间,处于控制状态(稳定状态)下的实际加工能力。它是工序固有的能力,或者说它是工序保证质量的能力。 工序能力可用工序质量特性值的波动范围来衡量。若工序质量特性值的标准差为σ,则工序能力B=6σ。由正态分布理论知,P(x∈μ±3σ)=99.73%, 故6σ

地质灾害防治动态监测预警系统及其应用

二者互相协调发展的重要措施。应用 Technology Application D I G I T C W 技术 200DIGITCW 2019.07 参考文献 [1] 王冰.关于电子信息工程中的计算机网络技术[J].信息与电脑(理论版), 2019(06):170-171. [2] 薛董敏.分析计算机网络技术在电子信息工程领域中的应用研究[J].电脑编程技巧与维护,2017(23):73-74+79. [3] 孙涛,许凯.计算机网络技术在电子信息工程中的应用[J].当代教育实践与教学研究,2018(04):192. 随着社会经济的发展,人类活动空间日渐复杂,地质灾害事件逐年增加,每年因地质灾害死亡的人数众多,加强对地质灾害的防治尤为关键。针对地质灾害防治的监测预警系统具有动态性,可以根据灾害的不确定性进行预警分析,系统实时接收灾害现场最新数据,并对数据实时分析,再将数据上传到系统内,利用数据驱动技术实现数据的处理分析。 1 地质灾害防治动态监测预警系统的设计 1.1 监测预警系统设计 地质灾害防治监测预警系统的建立需要利用数据驱动技术。以数据库中的数据作为重要有,结合数据小波分析算法,从大量原始数据中获得有效信息,从而实现数据的预报、监控与诊断功能。人们利用监测预警系统可以对地质灾害数据加以研究,并将数据综合处理,建立地质灾害专家知识库,根据系统监测到的实时数据,实现对地质灾害的预警功能。地质灾害的发生具有极强的不确定性,无论是地质灾害发生的位置、灾害发生时间,还是灾害形式,都无法确定,导致人们无法预测灾害带来的后果。因此,本文通过对地质灾害防治动态监测预警系统的设计,结合地质灾害机理、监测方案与相关技术,将监测预警系统应用于地质灾害的防治中。 监测预警系统的用户控制端,一共包含三种功能。第一种功能为数据库,监测预警系统的数据库内有历史基础数据与监测到的地质数据,还有系统对地质情况实时监测到的数据。第二种功能是重大地质灾害隐患点监测预警功能。该部分内容包含预警模型库、初始预警分析以及校正结果,在动态数据驱动技术的应用下,模型驱动了系统进行初始预警分析,并对校正结果加以检验,检验数据的真实性。第三种功能是可视化显示与表达,其中包含对地质灾害的危险分析,系统支持动态展示功能;针对地质灾害 事件的决策会商,为综合判断提供有效依据[1] 。1.2 监测预警系统的实现 动态地质灾害监测预警系统以数据处理分析为主,通过地质灾害预警模型的建立,为监测预警系统的实现提供基础支持。监测预警系统中,信息管理平台是应用服务流引擎与动态数据驱动等技术研发而成的,并在物联网技术指导下完成对监测地质灾害数据的实时传输,利用预警数据库完成了监测预警系统的整体架构。系统共包含实时数据传输、动态数据展示以及系统管理等三 方面。 监测预警系统中实时监测数据集成模块是将各个地质灾害监测仪器上的数据,从数据库同步到监测预警系统监测中心,监测预警系统使用客户端程序完成数据的采集与处理。根据用户配置的时间间隔,监视到不同地质灾害监测仪器的数据变化情况,新增加的数据会通过WebService 传输到服务端,并添加到系统数据库内,将地质灾害监测预警系统当前运行状态记录到系统日之内[2]。 2 地质灾害防治动态监测预警系统的应用 地质灾害监测预警系统内一共包含5个模块,分别为数据配置、实时数据传输、监测数据处理、动态数据展示以及系统管理。系统的总体架构一共包含了基础数据库层、数据中间处理层、通用模块层、专业功能业务层和用户端表现层,某地针对滑坡地质灾害进行监测时,就用到了该系统。该地区西高东低,海报高度超过1600米,地质岩性从上到下依次为:26-40米厚的黄土,结构比较松散,有垂直裂隙现象,部分地段黄土厚度超过40米;粉质黏土,厚度超过3米,低于19米,透水性较弱;砂卵石层六米,透水性较强,该地区每年都会发生滑坡灾害。因此,人们使用监测预警系统进行监测,对滑坡后缘裂缝处设置自动位移计,针对地表变形速率、速度增量情况加以预测,最终得出四个预警等级。其中最高等级的滑坡状态有着高危险性,需要监测预警系统保持密切监测状态,并对可能影响范围内的所有人员进行疏散。 3 结束语 总而言之,随着我国社会经济的快速发展,各类资源不断开发,使我国地势条件变得日渐复杂,地质灾害发生频率日趋频繁。对此,建立地质灾害实时监测预警系统,实时监测地理信息情况,利用通讯系统将监测到的数据传输到监测预警系统数据服务中心,通过系统对数据的估算与分析,实现系统的地质灾害预警功能,从而降低地质灾害发生的频率。参考文献 [1] .地质灾害监测预警系统[J].中国地质灾害与防治学报,2016,27(02):2.[2] 谭明,丁华祥,李成钢.地质灾害GPS 实时监测预警系统关键技术探讨[J].地理信息世界,2014,21(02):103-107. 地质灾害防治动态监测预警系统及其应用 罗晴明 (广州中海达卫星导航技术股份有限公司,广州 511400) 摘要:根据地质灾害的形成原因,针对传统数据管理与实时监测数据处理分析问题,建立基于动态数据驱动技术的地质灾害防治动态监测预警系统。以网络环境为载体的动态监测系统,可以实现地质灾害信息的实时查询与处理,系统可以绘制监测曲线,对地质灾害进行自动预警功能,从而提高地质灾害的有效防治。 关键词:地质灾害;防治动态监测;预警系统doi :10.3969/J.ISSN.1672-7274.2019.07.162中图分类号:TP274;TN967.1 文献标示码:A 文章编码:1672-7274(2019)07-0200-01作者简介: 罗晴明,男,汉族,1988年生,江西省抚州市人,大专,研发方向为室内外定位系统。(接上页)

质量数据分析和质量信息管理办法

内部资料 注意保存宝山钢铁股份有限公司特殊钢分公司 管理文件 文件编号:SWZ07016 第 1 版签发:王治政质量数据分析和质量信息管理办法 1 总则 1.1为了收集、分析各类质量数据和信息并及时传递和处理,更好地为质量管理体系的持续改进和预防措施提供机会,特制订本办法。 1.2本办法适用于宝山钢铁股份有限公司特殊钢分公司(以下简称:分公司)质量数据和质量信息的收集、分析等管理。 2管理职责分工 2.1 质量保证部负责质量数据和质量信息的归口管理,并负责质量指标、质量体系运行等方面数据和信息的收集、分析和传递。 2.2 制造管理部、特殊钢技术中心负责关键质量特性等方面的数据和信息收集、分析和传递。 2.3特殊钢销售部负责顾客满意度及忠诚度方面的数据和信息收集、分析和传递。 2.4 采购供应部负责原料、资材备件、设备工程供方数据和信息收集、分析和传递。 2.5 各有关生产厂、部负责本部门或本专业数据和信息收集、分析和传递。 3质量数据、信息收集的范围 3.1 需收集的质量数据、信息应能反映分公司产品实物质量和质量管理体系的运行状况,能反映分公司技术质量水平,并能为持续改进和预防措施提供机会。 3.2 数据、信息收集范围包括: 3.2.1质量合格率、不合格品分类、废品分类、质量损失等; 3.2.2关键质量特性、工艺参数等; 3.2.3体系审核中不合格项的性质和分布等; 3.2.4顾客反馈、顾客需求、顾客满意程度、顾客忠诚程度等;2006年1月12日发布 2006年1月12日实施

3.2.5供方产品、过程及体系的状况等。 4 数据分析的方法 4.1数据分析中应采用适用的数理统计方法。常用统计方法有:分层法、排列图法、因果图法、对策表、检查表、直方图法、过程能力分析、控制图法、相关及回归分析、实验设计、显著性检验、方差分析等。 4.2 产品开发设计阶段可使用实验设计和析因分析、方差分析、回归分析等,以优化参数。 4.3 在质量先期策划中确定过程控制适用的统计技术,并在控制计划中明确。 4.4 生产过程可使用控制图对过程变量进行控制以保持过程稳定;并可利用分层法、直方图法、过程能力分析、相关及回归分析等对过程进行分析,明确过程变差及影响过程因素的相关性,以改进过程;使用排列图法、因果图法等确定生产中的主要问题及其产生原因;使用对策表来确定纠正和预防措施。 4.5 产品验证中可使用检查表,并在检测中使用显著性检验,方差分析、测量系统分析等来进行检测精度管理,防止不合格品流入下道工序。 4.6 在质量分析、质量改进和自主管理活动中可使用分层法、排列图法、因果图法、对策表、直方图法、控制图法、相关和回归分析等。 5质量数据、信息的利用 5.1按规定定期向有关部门传递数据分析的结果,包括销售部每月应将用户异议情况反馈到质量保证部等部门,财务部每月将质量损失情况反馈质量保证部等部门,质量保证部通过编制质量信息日报,每天将实物质量情况向制造管理部、特殊钢技术中心或分公司主管领导传递。 5.2 应通过报告、汇报等形式及时向分公司领导报告数据、信息分析的有关文件,为分公司领导决策提供依据。 5.3 各部门应充分利用数据分析的结果,以寻求持续改进和预防措施的机会。 5.5经过汇总、整理和分析的数据和信息可通过管理评审、技术质量等有关专业工作会议和分公司局域网与相关部门进行沟通。 6质量信息(异常信息)管理

大数据分析的方法

对于有形物体,我们可以衡量出它的价值,对于无形的概念,或许我们就难以衡量它的相对 价值,在信息技术高速发展的今天,大数据的影响却来越重要,它所带来的价值也越来越大。大数据或许成为了一个新的行业,企业专门针对大数据进行数据分析,寻找数据背后蕴含的 价值。大数据的概念,大数据分析的方法又是什么呢? 大数据,指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需 要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样 化的信息资产。 大数据分析方法 1.预测趋势分析 数据挖掘可以让分析员更好地理解数据,而预测性分析可以让分析员根据可视化分析和数据 挖掘的结果做出一些预测性的判断。根据预测性的判断,及时做出一定的对策,做到真正的 反防范于未然。 2.相互对比分析 数据的多样性造就了数据的对比性丰富,在做数据分析时,可以依据数据的这一特性,将数 据进行对比分析,找到数据的不同。针对不同数据的变化趋势,对最终数据产生的结果做一 定的预判。 3.不同象限分析 不同数据的来源于与数据的质量可以划分为不同的象限,根据固定的象限规定线进行区分, 得到不同数据的权重分布,从大的范围将数据划分为一个整体,为最终数据结果的总结提供 不同的趋势走向。 4.多向交叉分析 对比分析既有横向对比,又有纵向对比。如果既想横向对比,又想纵向对比,就有了交叉分 析法。交叉分析法就是对数据从多个维度进行交叉展现,进行多角度的结合分析。这样得出 的数据分析结果更加的全面。 商业智能数据分析平台 数据分析方法是紧紧围绕数据展开,对于企业而言,相比人工数据分析而言,借助于专业的 数据分析系统的效率更高。在商业智能领域,帆软的Finebi就很好的运用数据分析的强大功 能其简单易用的特点,解决了非技术人员的困扰,成为真正企业人人可用的自助式BI,为最 终的实现企业的高效运转提供强有力的推动力。目前在商业智能领域,Finebi独占鳌头,深 受行业用户的青睐,相信,未来数据分析的应用将会更加的全面,应用的领域也将更加的广泛,数据分析技术也将更加的先进,我们拭目以待。

数据驱动建模和控制系统设计案例研究

数据驱动建模和控制系统设计案例研究 Motor Control Case Study in Data-Driven Modeling and Control Design 迈斯沃克软件公司 作者:PravallikaVinnakota 摘要:本文以简单的直流电机控制系统为例,介绍如何从输入输出数据辨识对象模型,使用辨识的模型来设计控制器并予以实 施。工作流程包括以下步骤:采集数据,辨识线性和非线性对象模型,设计和仿真反馈控制器以及在嵌入式微处理器上实施这些控制器以便实时测试。在物理原型或对象硬件上调节控制器可能造成不安全运行状态甚至损坏硬件。一种更可靠的方法是构建一个对象模型并进行仿真,在不同的运行条件下验证控制器,以便无风险地运行假设情景。当机理建模不可行时,备选方法是通过对象的输入输出数据来开发模型。一个低阶的线性模型可能足以用来设计基本控制器。但较高性能的控制器的详细分析和设计需要一个具有较高精度的模型,且可能是非线性模型。 直流电机:控制设计目标 物理系统是通过电机驱动连接到Arduino Uno 板卡上的一台直流电机(图 1)。我们想为这台电机设计一个用于跟踪参考位置的反馈控制器。该控制器将基于电机位置参考数据生成合适的电压命令。此电压作用于电机时,会促使电机产生扭转电机轴的扭矩。我们将使用电位计测量电机轴旋转的角度,然后将此角度反馈给控制器。 电机驱动集成电路 (IC) 增加了驱动电流并能够双向驱动电机。我们通过Arduino 板卡上的“模拟输入”引脚接收电机位置数据,然后计算参考位置与实际位置(控制器输入)之间的误差。我们将一个电压命令(控制器输出)发送到板卡上的两个“模拟输出”引脚,为 PWM 信号。这些信号连接到驱动电路,为电机提供适当的驱动电流。 控制器必须保持系统稳定,并以最小的稳态误差和超调量提供快速参考跟踪。 图 1. 连接直流电机的Arduino 板卡

产品经理做市场调研和数据分析的方法

产品经理为什么要做市场调研?调研的目的是什么? 我们在做市场调研前,必须有一个自己的调研思路:调研目的、调研对象、需要收集的

数据、需要达到的效果等。只有有了明确的目标,才能获得更加有效的数据。 1、通过调研了解市场需求、确定目标用户、确定产品核心,为了更好的制订MRD; 2、为领导在会议上PK提供论据; 3、提高产品的销售决策质量、解决存在于产品销售中的问题或寻找机会进而系统、客观地识别、收集、分析和传播营销信息,及时掌握一手资源; 4、验证我们定的目标客户是不是我们想要的,目标用户想要什么样的产品或服务; 5、了解我们能不能满足目标用户的需求并且乐于满足目标用户的需求; 6、找准产品机会缺口,然后衡量各种因素,制定产品战略线路; 7、调研到最后,目标越明确,需求确明确,也就会觉得,产品越难做,难以打开市场等; 8、对于全新的产品,调研前PM必须先自己有一个思路,然后通过调研去验证自己的想法的可行性。 二、市场调研的方式方法有哪些?怎样确定调研的维度? 1、问卷调查、用户AB测试、焦点访谈、田野调研、用户访谈、用户日志、入户观察、网上有奖 调查; 2、做人物角色分析:设置用户场景、用户角色进行模拟分析; 3、情况推测分析; 4、调研的维度主要从战略层、范围层、结构层、框架层、视觉层来展开(不同的产品从不同的层次来确定调研的维度) 三、如何整理市场调研的数据? PS:对收集到的调研数据,我们需要整理出那些有效的数据,对于无效数据果断丢弃。对有效数据进行细致的处理、分析。 通过市场调研,我们收集了不少的数据,这些数据都是用户最直接的对产品的某种需求的体现。作为产品经理,我们视这些数据为宝贝,我们需要将这些数据进行整理,让他们变为珍宝。那我们该如何整理呢?

数据分析管理办法

数据分析管理办法 1 目的 为规范有关数据、信息的确定、收集和分析工作,用以识别改进的方向并实施持续的改进,特制定本办法。 2 适用范围 本办法适用于公司职能部门、项目和专业公司的数据、信息收集、分析和处理活动。 3 规范性引用文件 Q/GDCF A101.001-2003 质量手册 4 职责 4.1 公司管理者代表负责组织、协调和领导公司数据收集和分析工作。 4.2 公司综合管理部是公司数据收集和分析的归口管理部门,负责收集、汇总和分析各类数据。 4.3 各职能部门、负责各自工作相关的数据的收集、分析,并将分析情况和利用结果向有关领导和部门报告。 4.4 相关供方应配合各职能部门进行相关数据的收集、分析。 5 管理内容与要求 5.1 数据的收集来自监视和测量的结果以及其他有关来源。可通过监视和测量的结果、审核结果、质量、职业健康安全和环境监查报告、记录、相关方来函的有关内容并通过报告、会议、座谈、走访、调查等其他形式及时或定期收集与管理体系运行有效性和产品、过程有关的数据。 5.2 与顾客满意度有关的数据(综合管理部收集) 从顾客的相关会议、相关报告或以其他形式对顾客满意度相关数据进行收集。 5.3 与内审有关的数据(综合管理部收集) 在每次内审结束后由综合管理部汇总与内审有关的以下数据: ——内审所发现的不符合项的数量以及重要不符合项与一般不符合

项的数量比例; ——不符合项所覆盖的部门的数量及比例。 5.4 与过程的监视和测量有关的数据 5.4.1 与管理职责有关的数据(综合管理部收集) 每次管理评审输入、输出信息,纠正和预防措施及其实施有效性的数据。 5.4.2 与资源管理有关的数据(综合管理部及相关职能部门收集) ——公司及相关供方有关管理、技术、作业、服务、检验试验等人员的信息和数据,以及各类专业职称、特殊岗位、持证人员的数据和信息; ——公司及相关供方员工总数与管理、技术、作业、服务、检验试验等人员之间的比例关系变化的数据; ——公司及相关供方的机械设备数据、设备完好率、利用率等数据及其变化和趋势; ——公司年度培训计划及实施情况的统计数据及培训有效性测定的数据。 5.4.3 与产品实现有关的数据(工程部及相关职能部门收集) ——工程项目的质量、职业健康安全和环境目标、指标的设置以及完成情况的数据或信息; ——与产品有关的要求的确定和评审的数据和信息(次数、内容); ——与采购过程有关的数据和信息: · 合格供方(物资和工程)名录动态信息和数据; · 供方对产品实现过程及工程最终各项参数的影响情况有关的数据,包括缺陷数、不合格品数、安全隐患数、隐患整改数等包括质量、职业健康安全和环境的各项参数、数据。 5.4.4 相关供方投入的资源,如劳动力、机械设备、监视和测量装置等配置及其变化的数据和信息; 5.4.5 工程项目的工期数、里程碑进度、调试进度、并网日期和移交生产日期等技术经济指标数据; 5.5 与产品的监视和测量有关的数据(工程部、生产准备部和相关职能部门收集) 5.5.1 与工程质量、职业健康安全和环境等验评结果有关的数据 ——单位工程和分部分项工程验评结果数据,计算合格率、优良率; ——汇总受监焊口数、抽监比例、焊口抽检一次合格率、优良率。 5.5.2 与不合格品控制有关的数据

产品质量过程控制及检验方法

产品质量过程控制及检验方法 设备的质量直接影响到设备的性能,因而在设备的整个制造过程中,我方将按照以下检验方案对整个制造过程进行过程控制,具体方案如下:(1)过程控制和检验 ①采购部根据技术部提出的设备材料采购清单采购,主要零部件及材料均向合格供应商采购。外购部件均选用著名品牌产品。 ②所有原材料进货时均要求提供材质报告。 ③所有外购件进货时均要求提供质量合格证和检验报告。所有材料进厂后,由仓库负责人召集质检部、技术部及车间质检员对材料进行验收,验收合格后方可办理入库手续;验收不合格办理退货手续。 ④设备制造严格按图纸和相关的工艺进行,由车间质检部质检员及技术部现场指导员进行监造。 ⑤设备制造过程中各零部件均进行首检,自检,检验合格的投入生产,制造后的单件均由过程检验进行逐个检验,制造质量凡达不到规定要求的一律进行返修或由技术部负责人批准后作报废处理。 ⑥设备制造工艺流程中规定的质量控制点,由车间负责人填写控制点报审表,由质检部召集技术部及相关人员进行点检,并形成控制点质量检验意见,报项目经理审批处理。 ⑦设备整机制造完成后,由质检部召集技术部、车间相关人员进行出厂前的预组装及空载试运转及渗漏试验,检验合格后办理入库手续。 ⑧设备的生产过程各工序严格按规定的表格填写详细的检验数据。 ⑨出厂前对设备进行预组装。设备的空载运行,主要进行设备在没施加负载状态下进行的整体试压及运行。以上检验由质检部门及技术人员一起组合并验收,并记录检验报告。上述设备组装和空载运行调试合格后方可出厂。 (2)中间检验 甲方在制造过程中随时派人去制造厂进行中间阶段的考查、抽检、监查进度,我方将在货物具备出厂条件后,提前10天书面通知招标方派人员去制造厂进行预验收,预验收项目包括: ①产品外观检查;

调查问卷数据SPSS分析中—多项选择问题处理方法

SPSS多项选择问题处理方法 多项选择题是定量问卷调查中常见的封闭式选择题,这种选择题的出现可以在确定的范围内更多的考察被调研对象的看法。在针对消费者的调研中,这种选择题多是出现在针对品牌知名度,包括提示前知名度、第一提及率,提示后知名度的分析中。 ?常见的分析方法 一般的研究分析手段主要应用包括EXCEL与SPSS在内的频次分析,然后再将在不同数据字段同一类选项数据进行加总,然后再以被调研对象的总体数量为基数,二者相除来得到多项选择题中各选项在总体中的占有率,这种各选项占有率的加总大于1。 例如某类产品品牌知名度调查中,关于该类产品您能想起哪些品牌? 01 品牌A 02品牌B 03品牌C 04品牌D 05品牌E 06品牌F 07其它品牌_____ 该问题在数据字段设计时最少要设计10个字段以供数据录入与分析。按上面的数据分析方法,先在这10个字段中进行分别的频次计算,然后进行加总再除以总基数,得到该选项的总体占有比率。以A选项为例: (01字段中A的占有率+02字段中A的占有率+ …… +06字段中A的占有率)/被调对象总数=A的占有率以此类推分别计算出其它品牌的占有率,频次计算次数与分类加和计算次数比较繁杂,其工作量在被选项较少时还算省事,但当被选项数量在十几个、二十几个甚至三十几个时,该分析方法则极大降低了分析人员的工作效率。 ?高效率数据分析方法 运用SPSS重组再分析的数据方法将极大提高数据分析效率并降低人为计算失误。 在SPSS数据库中运用 “Multiple Response”对多组数据进行组合再定义,这样会针对每个单一选择题定义出一个新的字段组,在新字段组中对变量区间进行定义,再针对新字段组进行频次分析。当完成单一字段设置后,可运用程序段对其它多项选择题进行再利用分析,这样可以大大提高多项选择题数据分析效率。 分析程序例举: ************** MULT RESPONSE GROUPS=$tsh '新字段组名称' (var00018 var00019 var00020 var00021 var00022 var00013 var00014 var00015 var00016 var00017 (1,111))

【管理制度】数据分析管理办法

数据分析管理办法 1 目的 为规范有关数据、信息的确定、收集和分析工作,用以识别改进的方向并实施持续的改进,特制定本办法。 2 适用范围 本办法适用于公司职能部门、项目和专业公司的数据、信息收集、分析和处理活动。 3 规范性引用文件 Q/GDCF A101.001-2003 质量手册 4 职责 4.1 公司管理者代表负责组织、协调和领导公司数据收集和分析工作。 4.2 公司综合管理部是公司数据收集和分析的归口管理部门,负责收集、汇总和分析各类数据。 4.3 各职能部门、负责各自工作相关的数据的收集、分析,并将分析情况和利用结果向有关领导和部门报告。 4.4 相关供方应配合各职能部门进行相关数据的收集、分析。 5 管理内容与要求 5.1 数据的收集来自监视和测量的结果以及其他有关来源。可通过监视和测量的结果、审核结果、质量、职业健康安全和环境监查报告、记录、相关方来函的有关内容并通过报告、会议、座谈、走访、调查等其他形式及时或定期收集与管理体系运行有效性和产品、过程有关的数据。 5.2 与顾客满意度有关的数据(综合管理部收集) 从顾客的相关会议、相关报告或以其他形式对顾客满意度相关数据进行收集。 5.3 与内审有关的数据(综合管理部收集) 在每次内审结束后由综合管理部汇总与内审有关的以下数据: ——内审所发现的不符合项的数量以及重要不符合项与一般不符合项的数量比例; ——不符合项所覆盖的部门的数量及比例。 5.4 与过程的监视和测量有关的数据 5.4.1 与管理职责有关的数据(综合管理部收集) 每次管理评审输入、输出信息,纠正和预防措施及其实施有效性的数据。 5.4.2 与资源管理有关的数据(综合管理部及相关职能部门收集) ——公司及相关供方有关管理、技术、作业、服务、检验试验等人员的信息和数据,以及各类专业职称、特殊岗位、持证人员的数据和信息; ——公司及相关供方员工总数与管理、技术、作业、服务、检验试验等人员之间的比例关系变化的数据; ——公司及相关供方的机械设备数据、设备完好率、利用率等数据及其变化和趋势; ——公司年度培训计划及实施情况的统计数据及培训有效性测定的数据。 5.4.3 与产品实现有关的数据(工程部及相关职能部门收集) ——工程项目的质量、职业健康安全和环境目标、指标的设置以及完成情况的数据或信息; ——与产品有关的要求的确定和评审的数据和信息(次数、内容); ——与采购过程有关的数据和信息: 精品资料网(https://www.wendangku.net/doc/d011978783.html,)专业提供企管培训资料

华为大数据数据分析方法数据处理流程实战案例

数据分析方法、数据处理流程实战案例 大数据时代,我们人人都逐渐开始用数据的眼光来看待每一个事情、事物。确实,数据的直观明了传达出来的信息让人一下子就能领略且毫无疑点,不过前提是数据本身的真实性和准确度要有保证。今天就来和大家分享一下关于数据分析方法、数据处理流程的实战案例,让大家对于数据分析师这个岗位的工作内容有更多的理解和认识,让可以趁机了解了解咱们平时看似轻松便捷的数据可视化的背后都是 有多专业的流程在支撑着。 一、大数据思维

在2011年、2012年大数据概念火了之后,可以说这几年许多传统企业也好,互联网企业也好,都把自己的业务给大数据靠一靠,并且提的比较多的大数据思维。 那么大数据思维是怎么回事?我们来看两个例子: 案例1:输入法 首先,我们来看一下输入法的例子。 我2001年上大学,那时用的输入法比较多的是智能ABC,还有微软拼音,还有五笔。那时候的输入法比现在来说要慢的很多,许多时候输一个词都要选好几次,去选词还是调整才能把这个字打出来,效率是非常低的。

到了2002年,2003年出了一种新的输出法——紫光拼音,感觉真的很快,键盘没有按下去字就已经跳出来了。但是,后来很快发现紫光拼音输入法也有它的问题,比如当时互联网发展已经比较快了,

会经常出现一些新的词汇,这些词汇在它的词库里没有的话,就很难敲出来这个词。 在2006年左右,搜狗输入法出现了。搜狗输入法基于搜狗本身是一个搜索,它积累了一些用户输入的检索词这些数据,用户用输入法时候产生的这些词的信息,将它们进行统计分析,把一些新的词汇逐步添加到词库里去,通过云的方式进行管理。 比如,去年流行一个词叫“然并卵”,这样的一个词如果用传统的方式,因为它是一个重新构造的词,在输入法是没办法通过拼音“ran bing luan”直接把它找出来的。然而,在大数据思维下那就不一样了,换句话说,我们先不知道有这么一个词汇,但是我们发现有许多人在输入了这个词汇,于是,我们可以通过统计发现最近新出现的一个高频词汇,把它加到司库里面并更新给所有人,大家在使用的时候可以直接找到这个词了。 案例2:地图

产品经理做市场调研和数据分析的方法

产品经理做市场调研和数据分析的方法 产品经理,你对用户的需求了解多少呢?你知道用户想要什么样的产品吗?你想知道用户 将会如何看待你的产品吗?你想知道你设计的产品在用户中的口碑如何吗?…… 是的。每一个产品经理都希望在产品开始立项设计前,得到用户最真实的需求,为自己的 产品设计提供良好的支撑;每一个产品经理都希望自己设计的产品得到用户的认可和亲睐;每一个产品经理都希望用户能在使用产品的过程中不断反馈关于产品改进的意见和建议……那么,我们如何才能得到用户的前期意见和后期反馈呢? 这个时候我们需要的是数据的支撑,只有数据才能让一切更有说服力(前提是真实、有效 的数据)、只有数据才能让我们更清楚地了解到我们想法的可行性…… 既然这样,那数据从何而来?这自然少不了市场调研,只有通过对用户的调研才能收集用 户最基础的用户数据、从最基础的数据上进行分析,从而了解用户的真实需求。那么,作 为产品经理,我们应该如何对市场或用户进行调研呢?调研的方式和方法有哪些?对于调 研的数据我们如何进行数据分析呢?数据分析的方法和方式有哪些呢? 针对以上问题,人人都是产品经理QQ3群(217321695)开展了激烈讨论。 一、产品经理为什么要做市场调研?调研的目的是什么? PS:我们在做市场调研前,必须有一个自己的调研思路:调研目的、调研对象、需要收集 的数据、需要达到的效果等。只有有了明确的目标,才能获得更加有效的数据。 1、通过调研了解市场需求、确定目标用户、确定产品核心,为了更好的制订MRD; 2、为领导在会议上PK提供论据; 3、提高产品的销售决策质量、解决存在于产品销售中的问题或寻找机会进而系统、客观 地识别、收集、分析和传播营销信息,及时掌握一手资源; 4、验证我们定的目标客户是不是我们想要的,目标用户想要什么样的产品或服务; 5、了解我们能不能满足目标用户的需求并且乐于满足目标用户的需求; 6、找准产品机会缺口,然后衡量各种因素,制定产品战略线路; 7、调研到最后,目标越明确,需求确明确,也就会觉得,产品越难做,难以打开市场等;

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