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本篇文章给大家谈谈数据可视化的分析,以及Python如何实现数据可视化相关的内容,希望对各位有所帮助,不要忘了收藏本站喔。

数据可视化的分析,Python如何实现数据可视化?

完成一本数的数据可视化,由浅入深可以分为三个层次:

词汇级,比较简单就是统计一本书中实词的频次,然后使用词云图等可视化图表完成可视化。例如下图:

语法级,需要完成具体每一行语句的含义解析,可以使用关系图(或者树形图)梳理文章内容。

语义级,则是完成真本书的主题抽取,最为复杂,可以使用主题河流图显示文章主题走势。

如何做好一名数据分析师?

相比问这个问题的人应该是刚入行数据分析的,那我就以过来人的经验,说说入行数据分析师3年的成长要点和规划。

为什么要定义3年呢?这个行业基本3年内都是助攻,偶尔能成为主攻,助攻基本都是提取数据、处理数据、核对数据、写常规的分析报告,基本很少参加项目的讨论。

去看招聘信息时,这个时间内的分析师还是以技术、工具为主,因此3年内大家大部分时间都集中在工具、技术的研究,没办法,要先活着,得有份工作,3年后许多分析师才慢慢会有自己的思考和职场焦虑。下面的几个点,也是我曾经用到的一些要点和思考,欢迎交流

一、断章取义(用数据说谎)

经常看到一些人写文章,大多数人引用别人的数据,用一张看似完美的图表,来疯狂做自己的观点输出,然而你仔细看看数据报告的背景she'ji、数据的来源、统计的口径、时间维度等,你会发现他的观点其实是在自圆其说

举个栗子:都说转行AI即可年薪50万,转行数据分析即可30万,市场需求几千万人

聪明的人都会去看这个分析的背景,前因后果是什么?指标的定义是?数据可信度多大?

在数据分析中最重要的不是数据看到的结论,而是数据背后的意义

你的分析对象是谁?你的数据如何采集的?你的统计口径又是什么?这些都至关重要,带着这些问题去看一份报告,你才会产生自己的看法,而不是被别人套路,盲目跟风,到头来你还是一场空

这种深度思考报告的背后比看报告更有价值,你可以不是专业的数据分析师,但你必须要有数据分析师的思维

二、缺乏深度(长期养成)

我们在看待任何问题时候,往往要多一些场景的假设和验证,你才能看透某件事情,比如前几天一个学员,给我发来一份简历,让我帮看看,我看到这么一句话:

工作成就,在XXX项目中帮助公司实现用户60%的增长

第一眼,我看过去,我靠,牛逼!但仔细想一想,还有几个问题有待商定

1、站在管理层,你花了多钱换来60%增长?

2、站在同行,你这个活动的特点是什么?和以往类似的活动比,这次真的好吗?同时期竞争对手在做什么?

3、站的数据分析师角度,你这个活动的时间维度是什么?有没有排出行业本身的因素(季节性、自然),活动评估跟踪的方式是什么?数据如何采集

4、站业务的角度,你对比的是什么时间,这个时间前后有没有什么事件发生,最近一段时间用户的增长程度如何?对比是2个数据的比较,一个过大、一个过小,很容易完成60%

等等,还有很多要考虑的

所以当我们看待一个问题时,一定要站在整个公司不同人、不同级别的程度去看待某个业务,这样你后面的思路和深度会更加清晰,一定要养成这种习惯

三、学会梳理(值得拥有)

好多人学了几百G的视频,看了几十本书,换来的还是职场的现在的自己,在职场一定要定期学会梳理自己的知识体系,最简单的方式就是拆分自己的各种技能看不足之处,再设定目标去改进,最后在阶段性对比,看看到底有没有改变,拆分、对比、合并也是数据分析师常态化的思维

其实职场的关键技能学习也就10年的时间,10年后也许你看的书都是管理类、商业类、社会类的书籍,如何你不能清晰的梳理自己利弊,那么你薪资和职场很难一帆风顺,别人并没有看到你过人之处,高手与低手差别并不是在于工具、而是在于你看待问题的深度、广度

我经常也看一些学员的学习笔记,也希望大家多看看别人的笔记,特别同在一个学习小组,学同样课程的,每个人认识和认知都是不一样的,结构化思维拆分的方式也肯定不同,有的喜欢从课程难易程度去分解,有的喜欢从整个数据分析流程去梳理,有的喜欢从不同算法的场景去归纳,这些对你梳理都是很有帮助的,师夷长技以制夷,不要老去吐槽别人,要善于吸收别人的体系,融合成你的体系

举个简单栗子,指标体系一般是一个分析师常具备的技能,很多人梳理指标体系时,只是罗列了N个sheet,并没有去归纳和梳理

在企业里面,你常常会看到很多优秀分析师做出来的指标体系,让大BOSS会高声喊赞,注意几个要点

1、大而全,一定要站在公司未来发展的战略上去详细梳理,梳理出目前拥有和未来一定要有的

2、归纳,根据业务的形态对指标进行归纳,比如规模类、趋势类、盈利类、驱动类、核心类等等,类似聚类分析一样,给指标做出业务的画像

3、电路图,我们都学过电路,知道并联、串联,那一样要将这些指标与业务场景和发展的周期进行电路分析,那些指标是串联的,那些是并联的,那些是可以递推的,这点很重要

4、落地,要梳理出什么指标是日报用的,什么是周报用的,什么是月报看的,指标异常的设定,达到什么程度时,我们一定要介入专题进行分析

5、给领导的呈现和概述一定要简介,就好比电视遥控器一样,按一下通俗易懂的按钮,就能获得相应的内容,这不仅仅是目录

四、迅速提升(自我模仿)

要模仿什么?当然是别人、你觉得优秀的分析思路、分析报告

一定要多看看行业报告,行业报告一般都是一个行业的通病和关注的核心方向,要提炼其中的思路转变成自己的,主要关注3点:1、整体报告逻辑;2、指标体系的设定;3、分析的角度;

光有这些还是不够的,还要学习方法论,这里的方法论不是算法,可以理解为商业分析模型,比如5W2H、SWOT、用户生命周期、漏斗、AARRR等等,这些框架样式的模型就是你分析的思路,剩下的就是指标的设计和分析体系,看似简单却很难,这需要大量的项目或者企业内部的优化。

模仿很懂,从行业的数据产品工具出发,理解这样设计的意义及行业的痛点、分析的方向是什么?

多去看一些数据产品的设计,比如网站分析,看GA、百度统计,APP看友盟、ThinkingData等,用户行为就去看看CRM、神策、GrowingIO等,有的产品工具把每个主题进行了划分,而且里面的呈现方式都是经过好多迭代的,拿迭代的依据就是他们客户的需求,这就是你要分析的方向,未来要关注的,提早做好储备的方向。

五、建护城河(自我造血)

闭着眼睛想一想,一个月的薪水除了支付房租和日常花销外,几乎没有剩余,甚至还有负债,而你唯一的收入是“工资”

换句话讲,没有了工作,吃饭都是问题,设想一下,离开职场了,我们的活路在哪?

用2个常用的逻辑:

推理思维:家里没钱,要上班,不上班没人给钱

演绎思维:被公司KO了,我就完蛋了,要努力干好,可领导不好把控

那还有活路吗?

做生意?没头脑

要创业?没资金

要赚钱?没路子

要暴富?没人包

那不妨就从3方面全面提升

1、让自己变得更专业,知识与职场的锻造

2、借助互联网让自己变得更有名气,玩名气价值

3、让自己的人脉更广

这样简单吧

1、职场上好好干,没事就学习,多和同事交流

2、网络上塑造自己,多分享,但要专注

3、有事没事参加一些活动,针对性的参与

以上就是我感觉很重要的几个点,欢迎有不同想法的可以交流,毕竟每个人的成长、处境都不一样。

最后送一段,2012年写的数据分析5步走:

1、锁定分析目标,梳理思路,叫纸上谈兵;

2、把杂乱的数据整理出图表报表,用数据探业务,叫自问数答;

3、锁定核心抓重点,设定最终算法,叫挟天子以令诸侯;

4、梳理重点发现,准备剧本开拍,接受PK,叫才辨无双;

5、效果梳理,总结经验,叫内视反听。

文源:小邓种草

有哪些适合新手学编程的书推荐?

本文从以下几个方面给大家分享几本高价值书单,并不一定全面,欢迎读者补充,希望能对你有帮助。

1 关于编码与重构

1.1 代码整洁之道

英文名《Clean code》,该书出自 Robert C Martin 之手,又被称为 Bob 大叔,是一位美国著名的软件工程师和作家,他已经写了有关敏捷软件开发的书籍。书中提到众多有名的编程原则:比如 SOLID 原则、 Law of Demeter(LoD,又被称为最少知识原则)。

推荐理由:

每个程序员都必须拥有本书并阅读它。这是一本非常著名的书,它将完全改变您的编程风格,书中介绍的规则均来自作者多年的实践经验,涵盖从命名、数据结构、面向对象的设计原理到重构的多个编程方面,虽为一“家”之言,然诚有可资借鉴的价值。或许,真正整洁的代码真能让同行读起来像诗一样。

任何傻瓜都可以编写计算机可以理解的代码。优秀的程序员编写人类可以理解的代码。— 马丁·福勒

如果只能读一本书,我就推荐这本。最后,基于本书,众多开发者还推出了各种语言的整洁之道:

• Javascript 整洁之道

• PHP 整洁之道

• ABAP 整洁之道

• Java 整洁之道

• .NET 整洁之道

还有各大科技公司的代码风格指南:

• Google 风格指南

• Uber Go 语言风格指南

Bob 大叔的《架构整洁之道》也值得推荐,这本书是在架构领域的登峰之作,围绕“架构整洁”这一重要导向,系统地剖析其缘起、内涵及应用场景,涵盖软件研发完整过程及所有核心架构模式。

还有《程序员的职业素养》,作者以自己以及身边的同事走过的弯路、犯过的错误为例,意在为后来人引路,助其职业生涯迈上更高台阶。

1.2 重构(第2版)

英文名: 《Refactoring: Improving the Design of Existing Code,2nd Edition》,作者 Joshua Kerievsky。本书是理论和实践最佳组合的罕见书籍之一。重构是一个使您的工作代码更加美丽的过程,这本书可以利用已经尝试和测试的软件开发世界的模式来为您提供帮助。

推荐理由:

重构一词经常在各种大会上被提及,那就是这本书带来的影响。重构也就是重写软件的过程,而无需更改其功能,以提高其可读性,可检验性或可维护性。重构是使工作代码美观的过程,重构有助于改进工作代码的设计。这也是优秀程序员的必备技巧之一,通常优秀的程序员也擅长重构。

本书将教你重构代码的艺术和科学。无论您是 Java 程序员、C++ 开发人员还是 Python 开发人员,每个程序员都可以从本书中受益。

与《重构》经常被提及的书就是大名鼎鼎的《代码大全》,书中解释的也是久经考验的技术和策略,能有效帮助程序员和软件开发人员。笔者也曾在大学的时候把这本书图书馆借出来,发现这本书太厚,啃不动,到期就立马归还了。

1.3 代码之美

英文名:《Beautiful Code: Leading Programmers Explain How They Think》,作者:Grey Wilson。

推荐理由:

大牛前辈的博客合集,同时也是提高编码技能的好书之一,因为它为您提供了一个机会,让您了解专业程序员如何处理问题、编写的代码以及他们如何解决问题,并且仍然能够保持他们的代码美观。

这本书是一系列案例研究的集合,揭示了 Emacs 到 Facebook 等大型网站架构秘密,讲述了那些专家程序员,包括布莱恩·克尼原,乔恩·本特利(Jon Bentley)(编程珠玑的作者),蒂姆·布雷(Tim Bray),卡尔·福格尔(Karl Fogel),迈克尔·菲瑟斯(Michael Feathers)(有效地使用旧版代码的作者),以及许多更多伟大的作者和程序员。关于二分查找,在书中数次被不同作者提及,了解不同作者的观点。无论您使用哪种编码语言,例如 Java,C#,Python 或 Ruby,都会在本书中找到有趣的东西。

代码之美调查了一项努力的人类发明和创造力的范围:计算机系统的开发。每章中的美观来自发现独特的解决方案,这是作者的力量超越界限,识别他人所忽略的需求,并找到令人惊讶的解决方案,以解决令人困扰的问题。

2 关于职业成长

2.1 程序员修炼之道(第2版)

英文名《Pragmatic programmer》,作者是 Andrew Hunt & David Thomas。中文版的译者是大名鼎鼎的云风,副标题是:通向务实的最高境界。

推荐理由:

本书是时隔 20 年的新版,覆盖哲学、方法、工具、设计、解耦、并发、重构、需求、团队等务实话题的最佳实践及重大陷阱,以及易于改造、复用的架构技术。

刚出来的时候博文出版社举办了一个推广活动,在云风和皓子叔联袂推荐下,毫不犹豫的入手了本书。程序员往往最难得就是务实主义,总想追求新技术,炒新概念。工作后才逐渐明白,编程的本质,均不依赖于特定语言、框架和方法,技术改变世界在于能够有效解决用户的真实需求。

本书本质上是程序员的自助指南。它探索了良好的软件开发实践,并为您提供了出色的建议、提示和技巧,以更有效地编程。正是对经典和现代轶事、引人入胜的类比和发人深省的例子的创造性使用,使每个部分的学习都变得有趣而有趣。如果说大学期间读的都是类似于 C 语言圣经和 Head First 系统书籍的话,工作后的人才会真正懂得为什么这本书籍不厚,读起来拍案叫好,这大概就是大道至简。

作者另一著作:《程序员修炼之道: 从小工到专家》也是值得推荐的

2.2 卓有成效的程序员

英文名:《The Productive Programmer》,作者:Neal Ford。

推荐理由:

本书就是讲述如何在开发软件的过程中变得更加高效。同时,《卓有成效的程序员》的讲述将会跨语言和操作系统:很多技巧的讲述都会伴随多种程序语言的例子,并且会跨越三种主要的操作系统,Windows(多个版本),Mac OS X 以及 *-nix (Unix 或者 Linux)。

贯穿全文的思想大概就是尽量让机器做机器该做的事情,让程序和程序打交道,发挥程序员在这方面的先天优势。学会善用工具,命令行、学会写脚本,学会宏。提供效率,不去做重复单调的工作。

最终的目的:成为一个“慵懒”的程序员。

2.3 软技能:代码之外的生存指南

英文名:《Soft Skills: The software developer's life manual》,作者:John Z. Sonmez

推荐理由:

研究生期间读过最受益的一本非技术书。程序员都知道编码很重要,这是我们吃饭的硬技能。

可是实际工作上才发现不止写代码,代码之外的软技能也很重要:比如面临着与客户沟通、与产品打交道的沟通问题;比如应该关注自身发展,书中也介绍了怎么做职业突围;还有更多章节介绍了作者如何学习、如何理财、健身、自我营销等等。

分享书中有趣让我印象深刻的点是作者去面试,面试官浏览过他的博客文章,两人因此相谈甚欢。 最后也想给阅读的朋友声明一下:这本书涉猎了很多方面,但是并不是没一点都是一套可以照抄的完美答案,毕竟作者也是从当时的环境和自己经历出发介绍这些内容,每个读者应该都有自己的选择,

综合而言,这本书挺适合各个阶段的人阅读的,尤其大学生和初入职场的朋友。

作者也出了《软技能2:软件开发者职业生涯指南》,如果说软技能关注于生活,那软技能 2 则更加关注于了软件开发职业。

3 关于黑客与开源

3.1 Unix 编程艺术

书籍英文名:《The Art of UNIX Programming》,作者:《Eric S. Raymond》从 1982 年开始就是 UNIX 开发者。

推荐理由:

本书涉及 Unix 系统领域中的设计和开发哲学、思想文化体系、原则与经验,由公认的 Unix 编程大师、开源运动领袖人物之一 Eric S.Raymond 倾力多年写作而成。

程序会过时,编程语言会更新,代码会跟随业务不断改动,但编程思想的生命力会长盛不衰,好的编程艺术也是具有穿透力的,尽管书中的案例已经偏老,但贯穿始终的 KISS 原则、思想文化体系、设计与开发哲学一定能够给你带来醍醐灌顶的感觉。

Keep it simple stupid,简称 KISS 原则。在做软件设计的工作中,很多时候都不要想得过于复杂,也不要过度设计和过早优化,用最简单且行之有效的方案也就避免了复杂方案带来的各种额外成本。这样既有利与后续的维护,也有利于进一步的扩展。

另外,本书还可以与“左耳朵耗子”ef="">皓子叔推荐 过的《UNIX传奇:历史与回忆》结合着一起看,了解 UNIX 的诞生记与发展史,贝尔实验室的幕后故事!本书不但书写 Unix 的历史,而且记录作者的回忆,一探 Unix 的起源,试图解释什么是 Unix,Unix 是如何产生的,以及 Unix 为何如此重要。

3.2 大教堂与集市

英文名:《The Cathedral & the Bazaar: Musings on Linux and Open Source by an Accidental Revolutionary》, 《Unix编程艺术》作者 Eric S. Raymond 的另一封神之作,副标题是《对 Linux 和开源革命的沉思》。

推荐理由:

大家都知道程序员热衷于开源文化,都在说不要重复造轮子。开源时代下的软件开发可能只需要三个键盘按钮:CTRL + C + V,开个玩笑。

说到开源文化,那么本书《大教堂与集市》是开源运动的《圣经》,颠覆了传统的软件开发思路,影响了整个软件开发领域。作者把软件开发思路类比于古代的大教堂文化和集市文化,讲述了集市如何变成大教堂,书中系统解释了开源软件是如何生产的,开源开发的优势在哪,开源软件的传承是如何做到的。

3.3 黑客与画家

英文名:《Hackers and Painters: Big Ideas from the Computer Age》,作者:Paul Graham,本书的译者是大名鼎鼎的阮一峰大佬。

推荐理由:

说到黑客文化,就不得不提到硅谷创业之父Paul Graham 的这本书,本书主要介绍黑客 Hacker,即优秀程序员的爱好和动机,讨论黑客成长、黑客对世界的贡献以及编程语言和黑客工作方法等所有对计算机时代感兴趣的人的一些话题。

本书是一本为黑客正名的技术散文集,看完书后第一次将我从电影中的黑客形象颠覆过来,才了解到并不是入侵系统、制作病毒、各种解密的人就是黑客,Hacker 是专家级程序员,是一群与画家有着极大的相似性,他们都是在创造,而不是完成某个任务,“黑客”象征着第一流的能力,以及求解问题过程中产生的精神愉悦或享受。他们崇尚分享、开放、民主、计算机的自由使用和进步。而那些恶意入侵计算机系统的人更应该被称为 cracker(骇客)。

4 关于算法与设计模式

4.1 算法设计手册

英文名:The Algorithm Design Manual (2nd Ed.),作者:Steven S Skiena

推荐理由:

关于算法的重要性大家都知道,大家肯定都知道另外两本著名的《算法导论》和《算法4》:《算法导论》侧重与算法的数学推导,适合研究,而《算法4》侧重于算法的代码实现,适合入门。

而这次推荐的《算法设计手册(第2版)》却没有那么有名气,但也不失为设计实用且高效算法的最全面指导书。该书揭密了算法的设计与分析,以简单易懂的写作风格,介绍了各种算法技术,着重强调了算法分析。

目前市场上算法书层出不穷,但是经典的算法却一直在那里,不曾走远。

4.2 Head First 设计模式

英文名:《Head first design patterns》,作者:Elisabeth Freeman / / Eric Freeman / Bert Bates / Kathy Sierra / Elisabeth Robson

推荐理由:

这本书完整地涵盖了 GoF 版本全部23个设计模式,毫不费力地解释了世界各地熟练的软件开发人员和程序员用来构建优雅、功能齐全、灵活和可重用的软件的几种软件设计模式。。图文并茂,配有大量说明性和启发性的示例,它们将使学习同时变得高效和有趣。与其他文本繁重的编程书籍不同,这本书具有引人深思、视觉丰富的格式。

Head First 系统书籍充满了幽默感,选题和编辑都很用心,值得一读。相信读完的读者逐步迈向对软件设计模式的深入了解。再来读 GoF 不失为一个不错的选择。

4.3 设计模式:可复用面向对象软件的基础

英文名:《 Design Patterns: Elements of Reusable Object-Oriented Software》,又被简称为计算机领域的 GoF ,因为本书的作者是四个人:Erich Gamma / Richard Helm / Ralph Johnson / John Vlissides。

推荐理由:

本书是任何使用面向对象代码的开发人员的必备入门读物。而且作者 Erich Gamma 是 jUnit、Eclipse、IBM Jazz 项目、Visual Studio、Azure 和 Office 365 的幕后推手。

如果您没有很好地掌握 UML,您可能会发现很难吸收编程书中汇编的一些信息和示例。然而,这不会阻止您欣赏设计模式书中叙述的美妙之处,它既简单又内容丰富。

《设计模式》一书详尽地解释了 23 种软件设计模式,可帮助软件开发人员和设计人员制作更好、更优雅、更灵活的软件。这本书讨论了针对常见软件设计问题的大量简洁明了的解决方案。

如果说 GoF 太难读下去,那么就推荐程杰的《大话设计模式》,这本书通过对话的形式带领大家入门设计模式,人人都可以是好学的小菜和经验丰富的大鸟。

4.4 编程珠玑(第2版•修订版)

英文名:《More Programming Pearls,Second Edition》,作者:John Bentley

推荐理由:

这是一本带你真正领略计算机科学之美,融深邃思想、实战技术与趣味轶事于一炉的奇书。与大多数其他编程书籍不同,这本书侧重于基本问题和一般问题。它讨论了可以提高性能或减少内存需求的各种算法和技术。

作者选取许多具有典型意义的复杂编程和算法问题,生动描绘了历史上众大师们在探索解决方案中发生的轶事、走过的弯路和不断精益求精的历程。

就如书名一样,大浪淘沙,计算机科学中的智慧正如自然界里珍珠出自细沙对牡蛎的磨砺,留下一个个编程“珠肌”。

题外话:

上面的书都是本人曾经阅读过,或者说在图书馆中有借阅翻过的书。也是计算机领域评分很高、有口皆碑的书籍。但计算机行业的经典书籍太多,本人能推荐的也只是其中一部分,想要推荐的内容也不想针对某个特定编程语言和领域,所以像《C++编程思想》和《On Java8》这类书籍没有进行推荐,推荐理由也不一定完全正确,欢迎大家批评指正。另外,看完上述的书并不能说自己就能在工作中就能运用到,看完就能成为一个顶尖的程序员。何况看书也不能完全接收前辈们的这些大智慧,但如果在某个瞬间(看书过程或者实践过程中)对自己有一种醍醐灌顶的感觉,就已足够。

参考链接:

• UNIX传奇(上篇)

• 假期好读书

• Top 5 Books to Improve Coding and Programming Skills

• http://www.osnews.com/images/comics/wtfm.jpg

本文分享自华为云社区《【云驻共创】对于编程思想和能力有重大提升的书有哪些》,作者:宇宙之一粟 。

数据可视化分析的作用与好处有哪些?

1、传递速度快:人脑对视觉信息的处理要比书面信息块10倍。使用图表来总结复杂的数据,可以确保对关系的理解要比那些混乱的报告或电子表格更快。

2、数据显示的多维性:在可视化的分析下,数据将每一维的值分类、排序、组合和显示,这样就可以看到表示对象或事件的数据的多个属性或变量。

3、更直观的展示信息:大数据可视化报告使我们能够用一些简短的图形就能体现那些复杂信息,甚至单个图形也能做到。决策者可以轻松地解释各种不同的数据源。丰富但有意义的图形有助于让忙碌的主管和业务伙伴了解问题和未决的计划。

4、大脑记忆能力的限制:实际上我们在观察物体的时候,我们大脑和计算机一样有长期的记忆(memory 硬盘)和短期的记忆(cache 内存)。只有我们让要记下文字,诗歌,物体,一遍一遍的在短期记忆了出现之后, 它们才可能进入长期记忆。

作为数据可视化的一线参与者,一直致力于自主研发的道路。今年发改委首次明确新基建的范围,其中如何加快传统基础设施向“新基建”融合基础设施转变,这一话题被提上日程。——— 图扑(hightopo)

以下参考的是基于hightopo的可视化方案所展示的大型风力发电案例(内容介绍关于仅可视化方面,详情介绍可以参考“剖析“发电巨兽”探索新基建下新能源该如何运作)”此篇文章:

全局可视化

依托于大数据技术以及对大型风力发电机整体数据挖掘分析,形成了风机远程集中监控系统。在可视化界面中能够看到,风机对环境的监控、现场风速、风向的实时数据,以及设备运行的具体情况。并且提供详细统计参数,例如年发电量、总功率、负荷率等数据,能灵活的满足用户的个人定制化需求,从而实现管理者对风电场的智能管控。

发电工艺可视化

对电厂来讲,针对生产过程中各种参数的监控,毫无疑问是确保安全高效运行的必要手段。这里将整个风力发电机的发电工艺直观的展现出来,对接监测过程中的各种数据,并转换为可运行的程序。通过对工艺流程的全面监控来确保电厂安全生产。

图扑软件官网

https://www.hightopo.com/cn-index.html

更多资料

图扑软件(Hightopo)是由厦门图扑软件科技有限公司独立自主研发,基于HTML5标准技术的Web前端2D和3D图形界面开发框架。非常适用于实时监控系统的界面呈现,广泛应用于电信网络拓扑和设备管理,以及电力、燃气等工业自动化 (HMI/SCADA) 领域。Hightopo 提供了一套独特的 WebGL 层抽象,将 Model–View–Presenter (MVP) 的设计模型延伸应用到了 3D 图形领域。使用 Hightopo 您可更关注于业务逻辑功能,不必将精力投入复杂 3D 渲染和数学等非业务核心的技术细节。

工业互联网的服务商应该如何帮助中小企业实现数字化转型?

基于对国内外工业互联网平台应用的分析

平台推动了企业信息化能力提升、数据分析水平增强和资源灵活调配,带动从信息化到智能化的多层次应用发展。我们要做的是把这些宏观的论理落到实处,切实解决中小制造企业的发展困境。

1.升级生产模式,优化生产环节,提高企业盈利水平

工业互联网平台需要实现工厂内外各类生产要素的泛在连接以及靠近边缘的计算分析,既包括各类消费产品的远程接入与数据预处理,也涉及工业生产过程中的工业设备、系统的互联互通和实时分析控制;大数据、人工智能技术驱动的工业数据智能分析支撑工业互联网平台实现数据价值挖掘。对企业进行数字化改造,深挖工业数据资源价值,构建以数据资源为核心的生产体系,充分发挥数据资源的价值作用,助力中小企业实现提质增效降本。

一是推动信息化大规模部署,解决效率提升和成本降低的问题,信息系统和工业软件迁移至平台,依托平台实现客户关系管理、财务人力管理等应用,带动信息化成本降低和大规模部署;

二是推动工业数据深度分析挖掘,解决产品和服务价值提升的问题,基于平台的大数据汇聚和分析能力,实现设备、生产、管理等场景的深层次优化和服务增值;

三是推动业务商业模式的创新,解决跨领域资源灵活调配和协同协作问题,通过平台进行产业链、供应链、价值链各环节的实时连接和资源共享,以实现不同主体间的高效协作和供需精准对接。

例如东方国信子公司北科亿力基于Cloudiip平台研发的钢铁行业解决方案,应用于全国210座高炉,每年降低冶炼成本20亿元。为企业降本增效,同时也体现出平台创造的价值。

2.破解缺少资金的情况下,中小制造企业的平台建设

经过多年发展,平台核心关键技术加速成熟,大企业聚焦具体场景、围绕特定需求、定制化的开发一套完整的平台方案已经不存在无法克服的技术壁垒。但是,如何低成本、快速、灵活的向中小企业提供通用化平台应用服务,依然是平台技术体系中的核心难题。

国内有很多公有云平台,例如:阿里云、华为云、腾讯云等,包括业务中台和数字中台,但是面临的问题是很多中小制造企业上公有云的意愿不强,也有一些企业上了公有云之后,由于诸多因素影响,又自己建设私有云平台。中小企业建设私有云平台,又面临使用阿里、华为、腾讯等大厂的方案无法承受资金严重短缺的问题。

以中小制造企业的业务为中心,构建工业互联网平台不可能是一种模式,也不可能一步建设到位,而是循序渐进的发展过程。在缺少资金的情况下,中小企业就要选择适合自己发展平台建设模式。在国内也有很多小型工业互联网平台,适合中小企业的初期建设,可以迭代更新和发展,例如:寄云、云智易、iNeuOS工业云操作系统、青云QingCloud等。也是中小制造企业,在疫情过后,建设工业互联网平台实现数字化转型的现实选择。

3.共享人才资源,化解中小企业人才难题

人才是智力资源的载体,工业互联网借助信息技术,将人才所具备的工业知识、管理知识、IT知识等智力资源形成工业机理模型,这是工业技术软件化的过程,封装为工业APP或工业微服务软件产品,提供给中小企业在内的广大制造业企业使用。将企业对人才的聘用转变为对智力资源的直接使用,通过共享模式重新组织了智力资源对制造业赋能的模式。

一方面,中小企业可以基于自身需求快速寻找、购买、应用工业APP等软件产品,获取所需智力资源。另一方面,基于工业APP所包含的智力资源,中小企业的普通员工也能够完成高技术工作,通过图形化拖拉拽的方式构建业务功能,企业不必过度依赖高素质人才开展业务,赋能中小企业实现迭代发展。

例如iNeuOS工业云操作系统实现在日化领域为中小企业建设私有云平台,实现快速部署、解决多种协议的稳定采集数据、图形化构建监测和控制应用、机器学习工况模型训练和分析、汇总数据大屏展示以及实现生产巡检、日化配料系统和仓库管理等。

四、制造业中小企业应用工业互联网应妥善处理的关系

工业互联网在制造业中小企业中应用的最终目的是:推进企业转型升级、提升竞争力、加快走出疫情阴霾。不能走过去的老路:信息化系统越建越多、信息孤岛没有实质解决、后期运维成本高、进一步整体规划建设难度大等。所以根据实际需求和规划要妥善处理整体规划与前期投入、实际需求与超前建设、挖掘数据价值与保障数据权益等三大关系,才能使制造业中小企业借助工业互联网走上一条良性发展的道路。

1.整体规划与前期投入的关系

目前广大中小企业总体对工业互联网了解程度有限,对工业互联网的应用和投资十分谨慎。和很多中小企业在交流,他们表示自己没有资金投入到工业互联网的整体应用,但是就此搁置了吗,显然不是决策者的思维模式,就像一贫如洗的个人,难道就不努力追求美好的生活嘛!

一方面是国家层面要给予工业互联网企业和制造业中小企业可持续的扶持政策,应用推广、积极试点示范、体验中心应用、资金支持等,减少工业互联网企业和制造业中小企业在认知层面的鸿沟、降低企业探索新鲜事物的前期投入。另一方面,作为制造业中小企业应该本着信息化建设的基本原则:从上到下整体规划,从下到上逐步实施,快走一步可能冒进,慢走一步可能保守,要根据企业自身的情况整体规划及每一阶段的实施计划,同时也要避免投入和营收不匹配的问题,前期投入过大导致资金流紧张,影响企业正常运营。

2.实际需求与超前建设的关系

我国中小企业数量众多,发展阶段和水平参差不齐,对工业互联网的需求处于不同层次。部分企业可能优先需要建设基础自动化和信息化,开展生产装备和工艺数字化改造升级的基础工作;部分企业可能需要整合现有的信息化系统,实现异构系统互联互通,为更高层次的发展打下基础;部分企业可能需要开展大数据、人工智能、虚拟现实、科学闭环决策等先进技术的应用。

制造业中小企业需要平衡当前需求与未来发展,谨慎选择建设内容,保障企业现实需求和未来一段时间内的业务扩展需求,同时避免出现过度建设的情况,尽可能提升中小企业有限资金的使用效率。但是要避免对应用工业互联网的目标结果形成预期偏差,有的制造业中小企业认为上了一套“智能化”系统就应该解决企业的所有问题,服务商就应该提供更多的服务能力,超越了整体社会的发展能力,出现较短时间内无法满足企业业务超前需求的情况,往往也会造成整体规划的失败。

3.挖掘数据价值与保障数据权益的关系

工业互联网的核心是以数据为中心,打破过去以功能和应用层级的建设思维模式,通过工业互联网的PAAS层和SAAS层挖掘中小企业的生产过程数据、经营数据和管理数据的深层价值。如果中小企业选择公有云平台的时候,那么面临数据权益的保障的问题,一方面是数据安全,怎么保障中小企业数据长期可用、不缺失;一方面是数据权益,怎么保障中小企业数据的所有权、使用权、收益权不受侵犯。在数据权益保障体系不完善、作用明显的情况下,有更多中小企业选择自建平台,在与行业人员交流的过程中,印证了这一点,当然IAAS层可以使用公有云的资源。

结论

从理论角度来看,科学技术和社会论理发展是相辅相成的,我们现在处于社会主义初级阶段,按共产主义按需分配的原则,广泛的需求端和广泛的生产端要对接,肯定要有一个高度抽象的“系统”承载这样的职能,要把一个口罩的需求分配给所有生产企业中的一个最近而且有产能的企业。相信工业互联网承载了这样的职能,也是消费互联网的更高级阶段。

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