继《工业大数据工程 系统、方法与实践》上架半年后，我们再次迎来田博的新书：《工业数据分析工程：基于CRISP-DM的形式化方法》。
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这是一本专为希望利用数据科学推动工业进步的专业人士撰写的指南。本书深入浅出地介绍了如何运用跨行业标准流程（CRISP-DM）来解决工业领域中复杂的数据分析问题。通过系统性地介绍CRISP-DM的六个阶段——业务理解、数据理解、数据准备、建模、评估和部署，本书不仅提供了理论框架，还辅以丰富的实际案例研究，帮助读者将理论知识转化为实践能力。
田博精心挑选了丰富的实例，展示了如何在这些行业中有效地实施数据分析项目。无论是初学者还是经验丰富的工程师，都能从中学到如何更好地处理数据、构建模型，并将结果应用于决策制定过程。
如果您是寻求提高工厂效率、优化供应链管理或改进产品质量的数据科学家、工程师或是企业领导者，《工业数据分析工程：基于CRISP-DM的形式化方法》无疑是您的bi备参考书。它将引导您掌握一套全面而实用的方法论，帮助您在工业4.0时代取得竞争优势。
8月22日（周四）晚20:00，昆仑数据首席数据科学家田春华、资深数据分析师解光耀、副总王岩鹏、副总钟虓相聚直播间，为大家介绍新书。
钟虓：昆仑数据副总经理，负责工业大数据平台产品研发及其在能源电力、高端装备制造等行业的应用。作为第一批云计算，物联网和大数据平台研发人员，拥有多年相关领域的技术研究和产品研发经验，长期致力于工业大数据、工业互联网、人工智能等新兴技术在工业设备预测性维护、运行优化、智能协同等领域的应用推广工作。田春华：昆仑数据首席数据科学家，清华自动化系博士，从事工业大数据分析，擅长行业数据建模，拥有多年跨领域的实战经验。2017
PHM Data
Challenge冠军队导师，连续担任中国工业大数据创新竞赛评委。在高端装备制造、石油石化、新能源等行业，拥有丰富的国内外数据分析项目实操经验。曾就职IBM中国研究院，屡次获得IBM全球研究部杰出成就奖和主要技术负责人奖。
解光耀：昆仑数据资深工业数据分析师，清华大学工程物理系博士，主要负责工业数字化场景建设的场景探索、模型研发、数据架构设计等工作。长期从事工业设备的状态监测与异常识别、智能运维、故障诊断等方面的研发工作，在工程机械、装备制造、电子制造等行业拥有多年丰富的工作经验。
王岩鹏：昆仑数据副总经理，北京工业大数据创新中心副主任。前甲骨文公司（Oracle）中国区公用事业行业应用产品高级经理；在企业设备资产管理和互联网医疗业务方向上两家创业公司联合创始人/CEO，毕业于浙江大学电机系。20年以上工业企业信息化、数字化和互联网行业从业经历；深厚的企业信息化数字化解决方案架构功底；在基于工业大数据/工业互联网方向进行企业数字化转型规划架构和项目落地方面丰富的实践经验。
