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大数据时代，每个领域、每个行业都会产生产生大量的数据。如何管理领域或行业数据是每一个从业人员迫切需要解决的问题。本书目的是适应新工科的培养要求，面向制造领域学生提供普及性现代数据管理技术介绍。本书面向非计算机专业的本科生及从业人员介绍数据管理方法及技术，帮助他们了解常见的数据管理方法及技术。本书从制造领域的特点出发，分析制造数据的现状，然后介绍数据模型。在此基础上介绍数据管理技术，包括数据存储、索引、管理架构及可信管理。最后结合制造领域，分析几种典型的制造数据管理应用。

本书从应用的角度出发，以EcoStruxure Machine SCADA Expert软件为例详细介绍了工业数据采集与监控类软件专案开发的过程。全书共4个项目，对软件安装、开发环境、专案创建、数据点创建、专案数据库创建、画面属性配置与通信等内容做了非常详细的介绍。 通过对本书的学习，读者可以由浅入深地掌握使用EcoStruxure Machine SCADA Expert软件进行专案开发的整个过程，专业工程人员也可以从中获得更加全面的知识，该软件兼容性较强，可通过对该软件的学习了解工业数据采集

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本书立足数字经济领域已有研究结论及现有的相关教材，积极梳理和汇总来源权威、关注广泛的新兴研究成果和趋向，在保证内容全面、完善、科学和严谨的基础上，突破现有图书前沿性和代表性相对不足的缺陷，阐述作者对世界及我国数字经济发展的独到见解。本书附赠教学课件（PPT）及课后练习题参考答案，以便帮助读者更好地学习和掌握数字经济的相关知识。
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工业智能模型构建技术是工业领域智能制造的关键技术之一，数据挖掘及智能模型构建技术已逐渐成为工业生产领域工艺优化、质量控制、成本管理、效率提升等不可或缺的技术手段。本书系统论述了数据挖掘及智能模型构建的基本理论和典型方法，并结合工业生产过程智能模型的应用案例，通过基础知识与应用案例相结合的方法，一方面加深学生对基础知识的理解，另一方面重点培养学生解决复杂工业问题的能力。   	本书为工程专业的本科生、研究生教学基础教材，也可供工业智能制造领域研发人员阅读参考。

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