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2021年中国不同代际群体对发展前景的看重程度。其中80后把发展前景放在第一位的占比9.82%。

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%。

在过去的十多年，随着外国直接投资资金不断涌入北部，海防市迅速成为焦点，它提供给企业畅通发展全球业务的基础，同时创造了可预见的机遇。基于该背景下，该报告将重点分析海防市如何加速成为国际认可的工业贸易中心和越南北部发展的驱动力。

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。

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。

本文探讨了一个具有挑战性的问题：在何种条件下技术和创新可以实现包容与可持续工业发展？本报告的主要结论是技术可以同时对可持续性的全部三个方面发挥作用。如果决策者坚决促进和引导工业化进程，则可以快速实现具有包容性和可持续性的工业化，这需要制定合理的政策并避免其他国家在过去所犯的错误。

本文试图在回顾和梳理金砖国家发展历程的基础上，聚焦后疫情时代金砖国家面临的困境与发展前景，并在新的时点看待金砖国家合作机制未来的发展方向。

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。

该统计数据包含了2024年中国消费者对国潮经济发展前景的看法。

本文从促进包容及可持续发展的全球活动、强化知识与结构、创建共同繁荣、提高经济竞争力、保护环境、跨领域优先事项、管理工发组织的服务、综合成果以及绩效框架等方面，对2019年工业组织的总体情况进行了概括与总结。