大数据工业的数据分析和挖掘是指利用大数据技术和工具来分析工业生产过程中产生的海量数据，挖掘其中潜在的商业价值和生产优化机会。以下是进行大数据工业数据分析和挖掘的一般步骤和方法：
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确定业务目标：首先需要明确分析的业务目标，比如提高生产效率、降低生产成本、改善产品质量等。明确目标能够帮助分析师有的放矢地进行后续工作。
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数据采集和清洗：收集工业生产过程中产生的各类数据，包括传感器数据、生产线数据、设备运行数据等。然后对数据进行清洗，剔除异常值和错误数据，确保数据的准确性和完整性。
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数据存储和处理：将清洗后的数据存储到大数据平台或数据仓库中，利用大数据处理技术进行数据的分片、存储和管理，确保数据的高效访问和处理。
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数据分析和挖掘：利用数据分析工具和算法，对数据进行分析和挖掘，识别出数据中的规律、趋势和异常情况，发现潜在的问题和改进机会。
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模型建立和优化：根据数据分析的结果，建立相应的模型和算法，用于预测未来的生产情况、优化生产计划、识别设备故障等。同时不断优化模型，提高预测和分析的准确性。
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结果可视化和应用：将分析结果以直观的方式呈现给决策者和生产管理人员，帮助其理解数据分析的结论，并据此制定相应的生产优化策略和决策。
具体的方法包括但不限于：数据挖掘算法的应用，如聚类分析、关联规则挖掘、时间序列分析等；机器学习算法的应用，如回归分析、决策树、神经网络等；实时数据分析技术的应用，如流式处理、实时监控等。
案例：某工业企业利用大数据技术对生产线数据进行分析，发现了某些生产环节存在效率低下的问题。通过优化生产计划和调整设备运行参数，成功提高了生产效率并降低了生产成本。
综上所述，大数据工业数据分析和挖掘需要结合业务目标、数据采集、清洗、存储、处理、分析、建模、优化、结果可视化等一系列步骤和方法，以实现对工业生产过程的深度理解和优化。
