客户成功服务体系
数据分析服务
· 遵循CRISP-DM数据分析方法论；
· 首创的精益分析法，结合K2工业数据智能平台，提出了“小+大、 人+机、白+黑”工作模式，规避传统分析的风险与浪费，提升分析效率。
· 平台和工具支持贯穿从数据探索、特征工程、算法研制、训练优化、部署运行的数据分析全生命周期，加速数据价值呈现；
· 内置行业属性的特征库及算法库，并可不断增加自定义算子实现经验复用。
K2平台和工具效率加持
业界一流数据科学家团队
最佳实践方法论
· 拥有一流的算法经验及对工业数智化的深厚认识；
· 广泛的成功项目经验；
· 将复杂的业务问题落地成可执行的统计分析、机器学习、数据挖掘、优化模型。
· 广泛的成功项目经验；
· 将复杂的业务问题落地成可执行的统计分析、机器学习、数据挖掘、优化模型。
基于CRISP-DM扩展的工业分析方法论
团队著作《工业大数据分析实践》
100+个工业数据分析项目实战的经验总结，10+个行业（电力、装备制造、电子、化工等）实践的凝练提取，2017 PHM Data Challenge 全球冠军团队鼎力奉献。
1套工业数据分析工程方法，让人工智能算法更落地；3大工业典型领域问题（设备故障诊断PHM、生产质量PQM和效率优化PEM）的详细剖析、技术路线和实施模板，人人都可以成为高效的行业数据分析师。
主笔团队亲历中国工业大数据市场萌芽至今的发展与认知演进，在多个工业领域拥有大量数据分析实战经验，从中总结提炼方法论，形成行之有效的工业数据分析工程方法。
*工业大数据分析工程方法：对设备故障诊断与健康管理PHM、生产质量分析PQM和生产效率优化PEM等典型问题进行深入剖析，为从业者和企业用户提供了业务问题定义模板、技术要素和技术路线，深入剖析了统计模型、机理模型、专家规则在实际案例中的融合应用。
*工业数据分析算法与工具的总览：典型分析问题的技术路线的概览，统计与机器学习算法与工具的全貌性框架总结。
*案例分析：覆盖了风电、透平装备、电力、化工、电子制造、汽车制造、轨道交通等行业，扩展数据分析师的行业视野。
