AGV智能搬運(yùn)機(jī)器人工程項(xiàng)目數(shù)據(jù)分析與挖掘xxx投資管理公司一、數(shù)據(jù)分析與挖掘概述（一）信息分析理、鑒別、評(píng)價(jià)、分析和綜合，以便取得咨詢所需新信息的過(guò)程。信息分析有如下幾種用途：1發(fā)現(xiàn)問(wèn)題、提出問(wèn)題。2識(shí)事物的本質(zhì)，從而提出問(wèn)題、確定目標(biāo)、擬定方案并作出選擇。3知方面。4價(jià)對(duì)象之間的可比性。信息分析所用方法，可分為定性和定量分析兩種。定性方法主要效，只能越來(lái)越多地結(jié)合起來(lái)。（二）數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)分析是信息分析的一部分，數(shù)據(jù)分析是對(duì)收集數(shù)據(jù)進(jìn)行系統(tǒng)或建議。數(shù)據(jù)分析的對(duì)象可分為時(shí)間序列和截面數(shù)據(jù)。如企業(yè)歷年的咨詢模型體現(xiàn)數(shù)據(jù)之間的各種關(guān)系。數(shù)據(jù)分析屬定量分析，包括數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析、時(shí)間數(shù)據(jù)分析、空間數(shù)據(jù)分析。（三）數(shù)據(jù)挖掘數(shù)據(jù)挖掘就是從數(shù)據(jù)中挖掘出隱含、先前未知、有潛在用途，最部門分析等領(lǐng)域。數(shù)據(jù)挖掘要用到統(tǒng)計(jì)分析、人工智能、數(shù)據(jù)庫(kù)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等方面也有強(qiáng)大的信息檢索能力。二、大數(shù)據(jù)系統(tǒng)和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)（一）數(shù)據(jù)挖掘概述1．大數(shù)據(jù)大數(shù)據(jù)是指超過(guò)既往數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)規(guī)模、傳輸速度和處理能力，或EB且種類多、實(shí)時(shí)性強(qiáng)，蘊(yùn)藏的商業(yè)價(jià)值大。很多現(xiàn)有的新或舊的信息基礎(chǔ)設(shè)施、工具和技術(shù)可用來(lái)開(kāi)發(fā)和利用大數(shù)據(jù)中蘊(yùn)藏的價(jià)值。大數(shù)據(jù)有各種各樣的來(lái)源：傳感器、氣候信息、公開(kāi)的信息、如像檔案，及大型電子商務(wù)。大數(shù)據(jù)是數(shù)據(jù)挖掘產(chǎn)生與生存發(fā)展的土壤。如今數(shù)據(jù)每五年翻一番，面對(duì)前所未有的海量數(shù)據(jù)，為了從中發(fā)現(xiàn)有用的信息必須進(jìn)行數(shù)強(qiáng)，為數(shù)據(jù)挖掘創(chuàng)造了條件，使其成為一門獨(dú)特的學(xué)科和技術(shù)。2．?dāng)?shù)據(jù)挖掘與數(shù)據(jù)分析的區(qū)別數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)據(jù)分析的主要區(qū)別在于：數(shù)據(jù)量極大。而數(shù)據(jù)挖掘不作假設(shè)，可以自動(dòng)建立方程。象類型繁多，例如圖像、聲音、文本等。不易解釋，著眼于預(yù)測(cè)未來(lái)，并提出決策建議。想要從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)規(guī)律（即認(rèn)知），掘結(jié)合起來(lái)。（二）數(shù)據(jù)挖掘步驟種，各自步驟分述如下。1．?dāng)?shù)據(jù)庫(kù)與數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)挖掘8收集方法，將收集到的信息存入數(shù)據(jù)庫(kù)。對(duì)于海量數(shù)據(jù)，必須選擇合適的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。物理屬性加以編排，以便以后使用。數(shù)據(jù)挖掘更耗時(shí)間。數(shù)據(jù)規(guī)約就是簡(jiǎn)化已有可用數(shù)據(jù)集的表示，規(guī)約后數(shù)量大減，但仍能保持原數(shù)據(jù)的完整性，對(duì)規(guī)約數(shù)據(jù)的挖掘結(jié)果，與對(duì)規(guī)約前數(shù)據(jù)的挖掘結(jié)果相同或幾乎相同。數(shù)據(jù)清理。有些數(shù)據(jù)不完整（屬性缺少屬性值）、含噪聲（屬性值錯(cuò)誤），不一致（同一信息有多種表示），完整、正確、一致后存入數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)?？蓪⑵浞謱雍碗x散化。具，例如統(tǒng)計(jì)方法、事例推理、決策樹(shù)、規(guī)則推理、模糊集，甚至神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，取得有用的信息。用。作為新的知識(shí)存人知識(shí)庫(kù)，供其他應(yīng)用程序使用。則可以省略數(shù)據(jù)集成。數(shù)據(jù)規(guī)約、數(shù)據(jù)清理、數(shù)據(jù)變換合稱數(shù)據(jù)預(yù)處理。數(shù)據(jù)挖掘至少6060數(shù)據(jù)預(yù)處理上。用結(jié)果，則需回到前面，經(jīng)過(guò)調(diào)整后重新開(kāi)始。2，網(wǎng)絡(luò)挖掘網(wǎng)絡(luò)挖掘可分為網(wǎng)絡(luò)用戶行為挖掘與網(wǎng)絡(luò)信息挖掘。前者基本不WWW的信息”。網(wǎng)絡(luò)信息挖掘是在已知數(shù)據(jù)樣本的基礎(chǔ)上，通過(guò)歸納學(xué)習(xí)、機(jī)器提取用戶感興趣的信息，獲得更高層次的知識(shí)和規(guī)律。Robot經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)。現(xiàn)在的搜索引擎使用了這些技術(shù)，能夠在網(wǎng)頁(yè)或網(wǎng)站數(shù)據(jù)庫(kù)中為用戶搜尋有用信息。網(wǎng)絡(luò)信息挖掘具體步驟如下：確立目標(biāo)樣本。由用戶選擇目標(biāo)文本，提取特征信息。取挖掘目標(biāo)的特征向量并計(jì)算出相應(yīng)的權(quán)值。RobotWebWWW樣本的特征向量對(duì)照，將符合要求的信息交給用戶。三、項(xiàng)目背景分析AGV:AutomatedGuidedVehicleAGV，當(dāng)前最常見(jiàn)的應(yīng)用如:AGVAGVAGVRFID電磁感應(yīng)式:也就是我們最常見(jiàn)的磁條導(dǎo)航，通過(guò)在地面黏貼磁性膠帶，AGV列組合設(shè)置。AGVRFIDRFID點(diǎn)設(shè)置也能輕松完成。AGVAGVAGVAGV生產(chǎn)加工領(lǐng)域成為AGV應(yīng)用最廣泛的領(lǐng)域。AGVMINDERRecce在鋼鐵廠，AGVAGV射。在膠卷和膠片倉(cāng)庫(kù)，AGVAGVAGVAGV食品醫(yī)藥業(yè):對(duì)于搬運(yùn)作業(yè)有清潔、安全、無(wú)排放污染等特殊要求的醫(yī)藥、食品、化工等行業(yè)中，AGV卷煙企業(yè)，如青島頤中集團(tuán)、玉溪紅塔集團(tuán)、紅河卷煙廠、淮陰卷煙AGV四、項(xiàng)目概述（一）項(xiàng)目基本情況1、項(xiàng)目名稱：AGV智能搬運(yùn)機(jī)器人工程項(xiàng)目2、承辦單位名稱：xxx投資管理公司3、項(xiàng)目性質(zhì)：新建4、項(xiàng)