本文对工业大数据分析方法论进行了系统性地介绍，并对竞赛优胜团队的解题方法进行了详细地整理和解读。

该统计数据包含了2018年中国工业大数据产品分布情况。设备故障诊断占比最高，占比29.0%。

该统计数据包含了2018年中国工业大数据用户行业分布情况。离散型制造业占比最高，占比62.1%。

该统计数据包含了2018年中国工业大数据用户类型分布情况。大型企业占比最高，占比80.0%。

本数据记录了2017年企业大数据应用场景占比情况,其中营销分析占比61.7%。

该统计数据包含了2016-2021E中国工业大数据市场规模及增速情况。2021年市场规模最高，规模预计达到256亿元。

本数据记录了2016年企业大数据应用场景占比情况,其中营销分析占比61.7%。

该统计数据包含了2016-2017年中国企业大数据应用场景情况。2017年营销分析占比最高，占比63.2%。

一、构建新基础，破解老猜想二、构建“3526”的农业农村大数据系统和信息化服务体系三、强健大脑，打通任督二脉

本文通过TalkingData的数据工具故事、数据故事、服务故事，揭秘了TalkingData 大数据的生态。

本文通过回顾地产市场价值的重构、“场”的进化方向、数据展望共创地产生态价值，对持续变革的地产行业大数据征途进行了解析。

工业大数据分析作为工业智能化发展的核心之一,是实践性非常强的工作，现实中的失败比例非常高。在《工业大数据分析指南》中虽然已对通用的工业大数据分析方法和分析流程进行了归纳和总结，但其更加关注于具有普遍指导意义的方法论，为能更好的指导企业开展工业大数据分析实践，我们选取了四个不同行业中已经落地应用的典型案例,并依照《工业大数据分析指南》的方法体系进行了较为深度的剖析，形成了本案例集。

首先论述了工业大数据分析的概念、特殊性以及常见的问题，提出了工业大数据分析框架，简要介绍了CRISP-DM模型，并针对模型落地的难点和模型使用的指导思想展开讨论，依次对业务理解、数据理解、数据准备、数据建模、模型验证与评估、模型部署这6个CRISP-DM模型的基本步骤进行了详细的阐述，从需求分析到目标评估，从数据来源到数据分类，从数据预处理到建模过程，从模型验证到部署问题处理，对每一个步骤中的原理方法、分析过程、处理方式、问题排除等都一一进行了讲解和说明，最后对工业大数据分析的未来发展进行了展望。

本报告在大量周密的市场调研基础上，依据国家统计局、相关行业协会及专业研究单位等公布和提供的大量数据，采用多种研究方法，结合盛世华研监测数据及知识体系，对行业发展进行详细的阐述和深入的分析，并在此基础上提出企业未来发展战略、市场竞争战略等实战研究成果，为企业在未来发展战略、投资布局等提供可参考的路径与方向。

白皮书旨在呈现中国大数据产业生态的新格局、新业态、新模式，聚焦数字经济、智慧城市、大数据人才培养等热点领域，从技术创新、标准构建、人才培养、资本流向等方面进行深入剖析。

本文阐述了工业大数据的概念、价值和历史由来，介绍了工业大数据的典型应用场景，从业务和技术两个角度探讨了工业大数据的实施路径和系统架构，介绍了工业大数据管理与分析的关键技术、我国工业大数据8个典型应用案例，展望了我国工业大数据的未来愿景。

近日，个推大数据对45岁以上具备高消费水平且偏好高端活动场景的女性群体进行了深入洞察，发现她们有房有车，爱去澳新南太地区度假旅游，同时线上消费势头迅猛，“购物”和“快递”偏好明显，是众多行业APP都不容忽视的高消费用户群体。

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该统计数据包含了2018年美国大数据产业融合企业分布。2018年美国大数据产业数据/技术领域分布占比达18.6%。