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RSS订阅原创 Tempo Talents | 创新专业建设方案，赋能高校4+N大数据学科人才培养
数字经济高速发展的当下，美林数据将始终以深化产教融合为核心，依托“全国工业大数据行业产教融合共同体”的协同平台，在数字化时代，构建以产业发展为导向的人才培养新模式，教育体系与企业需求紧密结合，共同推动教育改革与创新，以迎接未来社会挑战。
2024-03-20 10:22:44
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原创 正式通知：你的PPT自己会演讲啦
大模型遍地开花的今天，纯技术科普铺天盖地，不可否认这是一个技术可以爆改未来的时代。但除了技术控，大部分人更在意的是高科技带来的结果，于大众，卷技术的高下，不如论技术的实用性：
2024-03-15 16:14:25
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原创 璀璨2023，共赴2024——Tempo大数据分析产品年度回顾
随着2024年的到来，2023年已落下了帷幕，这一年里，Tempo大数据分析产品不断追求创新，进行了四次重要的版本升级。为用户带来新功能的同时确保用户在使用产品时获得卓越的体验感，从而更大程度地提升用户的工作效率。现在，让我们一起回顾Tempo大数据分析产品在2023年的成长历程，看看它都为我们带来了哪些惊喜与突破。
2024-01-17 18:13:54
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原创 人工智能在大型复杂机械产品装配状态检测自动化中的应用
针对当前大型复杂机械结构装配状态检测过程中存在的问题，我们研究了综合人工智能、数字图像处理、机器人控制、装配机理等跨学科领域知识，给出了一种大型复杂机械产品的装配状态检测自动化，并验证了此方法的合理性和可行性。上述研究对解决产品装配安装状态监测模式创新、通过加强过程控制从而提高产品装配的精确度和完成度有重要的技术价值和实际意义。
2023-12-14 10:45:31
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原创 实践分享 | 数据中台高效交付的秘笈
美林数据在数据中台项目中体系化的方法论在每个环节都提供了完备的建设思路、实施步骤、工作要点、成果模板、经典案例等内容，核心以业务为导向，提供场景化建设思路，并高度重视对企业赋能“授人以鱼不如授人以渔”的理念，无论从成果的价值可持续性、还是市场竞争力上看，美林中台建设方法论都具有全面性、实用性、前瞻性！
2023-12-13 18:05:38
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原创 数据挖掘分析过程中，常见的数据处理方法有哪些？
进行数据挖掘分析的时候，数据处理是非常重要的一环。数据处理一般是要结合实际业务做相应的数据处理，为后续机器学习建模做好准备。比如数据存在缺失值，就要做相应的缺失值的填充或删除操作；数据建模需要的数据存储在不同的表或源中，需要做相应的融合操作；拿到的数据是明细数据，但实际建模需要的是聚合数据等等。
2023-12-12 18:51:42
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原创 新工科：数据科学与大数据技术实验中心解决方案，赋能高校新工科数智人才培养
基于美林数据丰富的产业资源优势，平台内置丰富的产业数据与课程资源，为高校学生教学、实训与创新科研提供基础资源支撑。美林数据根据高层次数字人才培养内在逻辑和产业用人特质，以校企协同为基础，面向北京师范大学数据科学与大数据专业、人工智能培训班建设大数据综合实训教学体系，助力北京师范大学打造产、学、研、工一体化的校企深度合作模式，建设区域级的产教融合示范性平台，打造具备品牌优势与特色的国内一流专业，促进学校人才培养体系创新，为学校重点培养具备从事与大数据相关的科研、教学、研发、应用的高层次复合型人才提供支撑。
2023-12-11 18:36:07
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原创 点击这里，获取数据治理加速器！
智能算法是数据治理及企业数字化转型的催化剂，总是辅助、时常替代、偶尔超越，如果您的企业还在犹豫如何选型，不妨联系我们，获取数据治理加速器，开启新的数字化转型体验！
2023-11-21 17:57:55
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原创 使用数据分析，识别设备异常
设备健康监测系统在工业领域中扮演着至关重要的角色，它能够帮助企业及时发现设备异常，预防故障，提高设备使用寿命和生产效率。而异常诊断技术则是设备健康监测系统中的核心部分，能够实现对设备异常情况的准确判断。根据设备状态数据判断设备是否出现异常情况的方法。在设备健康监测系统中，异常诊断技术的作用主要体现在及时发现设备异常、提高设备使用寿命、提高生产效率等方面。
2023-11-08 10:34:29
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原创 TempoEM指标平台重磅发布，让管理更敏捷，业务更智能！
TempoEM指标平台—让管理更敏捷，业务更智能！全方位解决企业指标管理中的难点痛点，帮助企业构建口径统一、自上而下、业务驱动的指标体系，有效衡量业务经营和发展情况。
2023-10-11 14:44:59
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原创 利用大模型&知识图谱技术，告别繁重文案，实现非结构化数据高效管理
利用大模型&知识图谱技术，告别繁重文案，实现非结构化数据高效管理。搜索、问答、编稿、优化无所不能，拒绝知识应用焦虑，让你的文案工作轻松起来
2023-09-21 19:10:11
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原创 智能采煤解决方案，聚焦核心环节，助力高效运营和安全生产！
以智能化、自动化、数字化的方式，实现采煤机自监控与滚筒高度预测、供液/电液控/运输等运行状况自监控，解决目前矿山采煤环节存在的问题，规范操作流程、提升采煤效率、提高生产安全性，为矿山行业带来巨大的价值。政府对智能矿山的要求和推动，以及市场对高效、安全、环保矿山生产的需求，使得智能采煤趋势越来越受关注。通过自动化和智能化的技术，可以实时监测和控制采煤过程，提前发现和解决潜在的安全隐患，降低事故风险。和智能算法，实现更高效的采煤操作，提高煤炭的产量，让采煤过程更加高效和精确。一、智能采煤发展历程。
2023-08-18 17:22:31
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原创 智能排水解决方案，设备实时监控+预测分析，真正实现“无人值守”！
智能采煤解决方案通过智能化算法的应用，全方位可视化展示设备健康性能及故障的预测预警，辅助矿区在地下、地表排水时，能够全方位掌握排水设备的运行态势和异常信息，从而合理安排设备的运维保养和启停计划，保障矿区在排水方面安全、平稳、有序的进行生产，为企业安全生产、节能减排进行数据化支撑。
2023-08-18 16:50:52
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原创 基于人工智能的智能矿山解决方案
的转型趋势，美林数据根据多年的行业积累，充分结合目前矿山在生产、安全、运输和经营方面的业务需求，以智能煤矿建设过程中产生的多源异构数据为底座，进行数据的融合、开发、管理、服务和应用，实现煤矿在开拓、采掘、运输、通风、安全保障、设备维护、经营管理等安全生产管理过程的智能化运行，让生产更高效、让决策更智慧、让运行更安全。利用大数据、人工智能等先进技术和智能模型，分析、评估、定向各类设备的运行状态、运行趋势、故障根因，提前对设备进行针对性保养、维修，降低运维成本，保障设备运行和人工作业的安全性。
2023-08-04 18:03:14
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原创 业务不打烊：解决软件系统升级痛点的新方法
应用服务无感知升级解决方案”可应用于大规模分布式应用服务的持续性升级、企业级应用的无缝升级、在线服务的无中断更新等场景。不仅可以满足用户对零中断的期望，提升用户体验，还可以保证系统的可靠性，减少升级过程中对业务的影响，从而促进企业的发展。
2023-07-26 14:39:30
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原创 揭秘数据探查：引领企业数据治理质量提升，助力业务高速发展！
通过数据探查，可以为企业提供了对数据的直观认识，减少对主观假设的依赖，使数据分析和决策更加可靠和可信，及早防控风险，并有效利用数据资源，为业务决策、产品优化和创新提供有力的支持。
2023-07-21 15:11:49
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原创 数据标准化助力生产企业产能提升
毫无疑问，多产线、多工厂的协同管理成为集团构建核心竞争力的关键因素。企业内部供应链、研制链的业务贯通与协作需要基于统一的数据标准、统一的集成规范开展，数据标准化将成为企业数字化转型的有效赋能手段。
2023-07-19 10:18:59
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原创 功能升级，数据同步更便捷！场景化数据同步助您提效60%！
在企业数仓建设初期，为了保障数字化转型的落地效果，需要提供充足的数据资源，除了基础的数据抽取、转换和加载等过程，数据的同步也是重要环节之一。以T企业为例，由于企业内部数据存量较大，每次全量读取数据都需要很长时间才能完成迁移工作，于是T企业采用增量的方式，按照一定的调度频率读取周期内的新增数据，迁移到数据仓库中。T企业内部有一定的历史存量数据，每天也会产生新的数据，建设数仓时采用一次全量周期增量的模式，先把历史存量数据全部抽取到目标端，之后每次都只取增量数据。根据不同的业务需求，
2023-07-15 12:01:08
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原创 ChatGPT对高校人才培养模式的挑战与应对策略思考
酷吗？输入指令后直接就能生成一大串代码，即使不懂相关技术也能玩转编程，这就是ChatGPT赋予你的“新能力”，除了写代码，ChatGPT还能帮你执行各种五花八门的任务。AI工具如ChatGPT在行业中的广泛应用对于行业的人才结构和能力要求产生了深远影响。许多在职人员开始担心自己未来可能被AI取代，而初级岗位的人员替代趋势也日益明显。与此同时，一些教师也开始担忧初级岗位需求的减少是否会给高校应届毕业生的就业带来更大的压力。
2023-07-12 19:12:47
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原创 “企业数据中台”建设能力图谱全新发布！
近些年，在大数据、云原生、人工智能等技术发展和企业数字化转型加速的双重驱动下，企业数据的重要性愈发凸显，数据中台也被广泛应用于各个场景，成为众多企业开展数字化转型的必由之路。
2023-07-06 15:02:24
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原创 智能制造中的高频应用技术之回归模型
首先介绍回归的概念，包括它与“拟合”的区别与联系；其次，我们从最小二乘法开始介绍一系列经典的回归方法，并介绍回归模型常见的计算与评估方式；最后，我们汇总所有方法给出其特性比对，以供实际工业智能从业者按照需求选型。
2023-07-03 18:08:02
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原创 如何高效智能识别主数据，这个方案两步就能轻松搞定！
主数据是数据之源，也被称为企业的“黄金数据”，是数据资产管理的核心、信息系统互联互通的基石、更是信息化和数字化的重要基础。主数据管理重要性体现在它可以消除数据冗余、提升数据处理效率、提高公司战略协同力。通过构建准确、唯一、权威的数据来源，建立企业主数据标准管理体系，是提高企事业单位数据质量和数据资产价值的关键因素。而的第一步，就是对主数据进行识别。
2023-06-28 11:48:01
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原创 数字经济时代，高校该如何建设大数据实验实训室，培养高质量数智人才？
数智人才作为数字经济时代发展的重要支撑资源，人才质量、存量与储备量之争，成为综合国力和区位竞争的重要内容，而大数据与人工智能技术作为数字经济的主要驱动力，相关人才的培养尤其重要。教育部自2016年起，陆续批准设立多个大数据、人工智能专业，新专业、新学科建设快速形成成熟完善的人才培养方法，落实课程体系、教学师资和实验资源等，都是新学科面临的重要挑战。如何应对挑战，提高数智人才的培养质量，美林数据基于数十年企业数字化转型服务经验，打造的也许能给你新思路。
2023-06-28 10:02:04
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原创 业务数据又多又杂，该如何高效开展数据治理？
美林数据的数据中台解决方案，将数据治理工具和企业业务高度融合，实现了业务与数据的一体化，从而让技术赋能业务，为业务的高效运转提供支撑和帮助。
2023-06-21 14:19:32
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原创 让人头疼的时序数据预测，这个方案居然三步就搞定了？
时序数据预测有哪些应用场景？企业在做时序数据预测时有哪些常见挑战？如何高效、智能地实现时序数据预测？时序数据预测如何赋能企业数字化转型？
2023-06-13 18:48:34
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原创 数据分析时，进行数据建模该如何筛选关键特征？
1.为什么要做关键特征筛选？在数据量与日俱增的时代，我们收集到的数据越来越多，能运用到数据分析挖掘的数据也逐渐丰富起来，但同时，我们也面临着如何从庞大的数据中筛选出与我们业务息息相关的数据。（大背景）从数据中挖掘潜在的规律，辅助我们在实际业务中进行决策。在现实任务中经常会遇到维数灾难问题，属性过多造成的。可以降低学习任务的难度，不相关的特征就是噪声。它有助于减少数据集的大小和复杂性，反过来使我们可以用更少的时间来训练模型，更少的计算成本来训练机器学习模型和进行推理；具有较少特征的简单机器学习模型更容易理
2023-04-12 16:27:40
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原创 掌握这些数据过滤的技巧，再复杂的业务数据也能高效处理！
随着互联网的飞速发展，呈爆炸式增长的数据使用户逐渐迷失在了信息的海洋之中，在进行数据分析时，海量的业务数据往往会带来一些问题：准确性差：无效数据以及无需进行分析的数据混杂在其中，导致分析结果与实际偏差较大；效率低：分析无用数据会带来时间浪费、降低分析效率；成本高：大量数据往往需要投入巨大的人力和时间成本。想要解决这些问题，其中一个很重要的方式就是「数据过滤」，数据过滤可以对数据进行指定条件的识别和筛选，从而提升数据质量，为后续的数据分析提供有效数据。
2023-04-06 17:18:47
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原创 我们问了ChatGPT几个问题，然后......
最近大家都被ChatGPT刷屏了吧，据使用过的网友说：“只有你想不到，没有ChatGPT办不成”。今天小T就带着几个问题和ChatGPT来场对话
2023-02-21 11:39:54
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原创 企业做数字化转型，该如何选择适合自己的数据可视化工具？
基于Tempo BI提供的从数据处理、场景设计、分析计算到报告总结的一体化数据分析解决方案，不仅能实现数据的可视化展现，还可以赋能用户进行数据的深度挖掘与落地应用。
2023-02-08 18:41:24
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原创 如何用实时数据分析辅助企业智能决策，这个高效的解决方案了解下？
作为支撑数据分析的强大数据底座，Tempo DF能够以简单易用的方式，为企业提供低成本、高效率的智能实时数据采集方案，通过对海量数据的实时采集，充分挖掘数据的价值，并将结果实时回传给企业，辅助企业做出及时、明智和可行的决策，有效实现全链路数据开发，更快进行数字化升级。
2022-12-10 16:13:57
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原创 数据分析工具选Python还是Scala？我们帮你解决选择困难症
做数据分析时，如果需要编程，会面临一个数据分析工具选择的问题：选择Scala，还是Python？一般给的建议是小数据用Python，大数据用Scala，当然是基于Spark平台的Scala，因为JVM的加持，Scala的性能相较于Python快10倍，Scala是函数式编程语言，主打简洁、性能；python主打过程式，易用、胶水，生态完整，是AI时代的御用语言，而且可以使用的数据处理基础库比较多，最流行的当然是Pandas。
2022-09-28 08:58:05
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原创 【数据建模工具】数据处理算法讲解之主成分分析
主成分分析的目的是为了使用最少数量的主成分来解释最大量的方差。参数类型描述选择变量列表框用户指定需要进行主成分分析的属性列，需要指定大于1个的变量作为主成分分析的对象提取方法下拉框按照因子数、累积贡献度的方式进行主成分分析。主成分分析PCA（Principal Component Analysis）是一种常用的机器学习数据预处理的分析方法，给定原始特征空间，通过线性变换找到更低维度空间的线性映射，常用于高维数据的降维，PCA具备保守方差最大和重构误差最小的优良特性。
2022-09-27 08:53:38
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原创 数据治理科普：数据架构、数据模型、数据目录，你能区分清楚吗？
进入数据时代，“数据是公司的核心资产”已经成为企业共识，如何有效利用数据资产发挥数据价值，面临的首要问题是“企业到底有哪些数据、数据在哪里、数据长什么样”。
2022-09-23 10:14:43
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原创 Spark读取kafka复杂嵌套json的最佳实践，与其在大数据分析平台中的应用
kafka是一个高性能的流式消息队列，适用于大数据场景下的消息传输、消息处理和消息存储，kafka可靠的传递能力让它成为流式处理系统完美的数据来源，很多基于kafka构建的流式处理系统都将kafka作为唯一可靠的数据来源。
2022-09-22 09:27:50
704
原创 企业复杂的数据治理需求,TempoDF让数据开发更简单！
伴随着企业的发展以及信息化建设的不断深入，业务之间不关联、数据之间彼此独立、流程之间相互封闭的现象越来越普遍，“数据孤岛”问题愈发严重，已成为制约企业发展的桎梏。为了实现企业全局数据的系统化运作管理，不少企业开始着手建立数据仓库和数据中台，以此来发挥数据在数字化转型中的价值，数据分析和挖掘离不开从数据库到数据仓库的数据整合与深度治理，而整合就需要用到ETL工具。
2022-09-21 09:33:27
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原创 间主任的烦恼① | 基于BOM的配套检查，保障生产不断线
物资齐套性检查工作前置，为异常处理预留时间。根据配套时间节点，由生产部计划员根据生产计划产品BOM进行齐套性检查。对识别出的缺料物资进行统筹跟踪，根据后续物资到货情况进行满足性匹配分析，并对物资到货后的领用优先级进行分配。同时根据满足性进行部分生产计划的调整，保证生产启动后连续稳定生产。
2022-09-20 09:33:44
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