如何从大量数据中挑选出有用的数据进行深度挖掘分析

　　如何从大量数据中挑选出有用的数据进行深度挖掘分析

　　在制造业中，测量是企业进行质量管理和质量控制必不可少的手段。有测量，就会有数据生成。在生产过程中，每天都会产生海量的数据。如何从海量数据中选取有用数据进行深度挖掘分析，真正实现数据分析和“用数据说话”“大数据框架下的智能工厂”。

　　目前很多公司已经拥有大量的数据，但这些数据往往存储在日志文件、txt文件、excel文件、dmo文件、dat文件或其他格式的文件中。这些数据文件不仅有各种格式。 , 并且：

　　a) 分散在几十个甚至上百个电脑硬盘的各个角落；

　　b) 并非每个文件中的所有数据对我们都有意义；

　　c) 这些文件往往只收录数据，缺少数据的最小属性标记；

　　d) 数据孤岛的形成使得数据及其隐含信息的共享成为不可能完成的任务。

　　因此，如果您想对这些数据进行相互关联的研究和分析，或者生成一份全面的质量报告，则需要花费大量时间来提取、整合和组织这些数据。为了分析数据并生成各种报告，您需要：

　　从各种数据源获取数据往往需要花费大量时间；

　　整合、清理和组织数据需要大量时间；

　　定期执行相同的分析过程；

　　往往需要花费大量的时间来针对各种需求制作各种报表；

　　各种提醒、加班、赶报已成常态，伤不起！ ！ ！

　　这个时候，如果我们使用泰友QCData系统，踩点下班不再是梦想！系统会自动上传数据集采集并存储在数据库中，方便质量管理和质量分析师访问数据。我们可以随时查询指定时间段内指定产品和参数的数据，并将这些数据导出到Excel数据文件中；我们还可以快速自动生成各种质量报告，如质检报告、过程能力报告等，无需任何人工验证。整个数据处理过程由系统自动随机采集、组合、自动计算，最终生成结合图表的质量报告；甚至多种测量仪器的数据也可以在同一份报告中采集。这样，它可以帮助我们大大节省时间并提高效率。

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