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视频作者：北京和远科技有限公司
数字化运维怎样赋能？
数据当然需要通过分析才能发挥价值。今天人工智能异常，好像是良药一般。其实，数据挖掘、机器学习和人工智能这三个概念，是有密切联系也有具体区别的。
数据挖掘是从一整套方法路线来讲的，火车运维数字化技术，指通过数据库、统计学、机器学习算法等技术，在数据中通过探索和建模的方法，发现未知并且有价值的规则和模式的一种技术，也指使用上述技术进行的建模过程。
数据挖掘有自有的闭环方作为佳实践，电力能源运维数字化技术，需要经过业务理解-数据理解-数据准备-数据建模-模型优化与验证-部署上线的完整过程。
数字化运维经济
数字经济颠覆也是极大丰富了传统生产力理论，我们正在重新审视定义生产者、生产对象、生产资料和生产关系之间的关系，运维数字化技术，而且由于数据要素的存在，汽车运维数字化技术，形成对前者的乘数级激发效应。
原来做城市规划我们规划部门是缺乏数据支撑的，而今天可以通过城市数据模型对未来做出更为合理的布局，可以基于模型来分析判断未来城市的GDP增长，人口变化，产业分布，政策导向影响等。
我们在虚拟世界中发现数据的流转发挥的效率和价值远超传统的固有的模式。
虚拟培训主要功能
认知培训。外观认知、结构认知、关键性能参数认知、功能与应用场景认知、工作理认知等。通过剖切透明等形式观看隐蔽结构，通过声、光、电、气等不可见能量传递可视化表现工作原理。
组装、操作使用、保养维护及故障检修培训。新品整备、操作使用、易耗件更替，以及应对不同工况的操作培训，定期养护操作培训，典型故障的表现检测、分析判断、修复操作培训。提供的工况环境，可或随机预设各种故障。培训包含3种模式，全自教学演示、逐步提示下的熟悉训练、完全自主的训练与考核。
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