制造业数据挖掘处理所展现的特性有哪些？
制造业数据挖掘处理所展现的特性主要包括以下几个方面：
1. 数据量庞大
制造业大数据分析涉及的数据量远远超过传统数据分析，数据量非常庞大，这种规模性使得制造业数据具备了大数据的基本特性之一，即规模性。
2. 数据多样性
制造业数据来源广泛且类型多样，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。数据来源于机器设备、工业产品、管理系统、互联网等各个环节，既有来自网络显示的数据信息，也有网络传感器中保存的数据信息，还有社会层面的数据信息，如事业部门汇集的数据信息。这种多样性使得制造业数据在处理上更具挑战性。
3. 数据产生和传输速度快
制造业数据产生和传输速度非常快，以秒、毫秒甚至微秒为单位。这种高速性)要求数据处理系统必须具备快速响应和实时处理的能力，以便及时获取和分析数据，为生产决策提供有力支持。
4. 价值密度低
制造业数据中虽然包含大量信息，但真正有价值的数据往往占比较低，即价值密度低。如何从海量数据中挖掘出有价值的信息，是制造业数据挖掘处理的重要任务之一。
5. 数据实时在线
制造业数据通常是实时在线的，可以随时调用和计算，这为数据的实时分析和处理提供了便利。企业可以利用这些数据实时监控生产过程，及时发现和解决问题，提高生产效率和产品质量。
6. 数据具有预测性和潜在性
通过对制造业数据的深入分析和挖掘，可以预测未来的生产趋势和潜在问题，为企业决策提供科学依据。这种预测性和潜在性使得制造业数据挖掘处理在提高企业竞争力方面具有重要意义。
7. 数据处理复杂度高
由于制造业数据的多样性和复杂性，数据处理过程往往涉及多个环节和多种技术手段。包括数据清洗(去除噪声、缺失值、重复值等)、数据转换(将原始数据转换为可分析格式)、数据整合(将不同来源的数据整合到一个数据仓库中)等步骤。这些步骤的复杂度和难度都较高，需要专业的技术人员和先进的处理工具来完成。
综上所述，制造业数据挖掘处理所展现的特性主要包括数据量庞大、数据多样性、数据产生和传输速度快、价值密度低、数据实时在线、数据具有预测性和潜在性以及数据处理复杂度高等方面。这些特性共同构成了制造业数据挖掘处理的独特挑战和机遇。
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