工业大数据分析中常用的数据采集和清洗方法有哪些？
在工业大数据分析中，数据采集和清洗是非常重要的步骤，它们直接影响到后续分析的准确性和有效性。下面是一些常用的数据采集和清洗方法：
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数据采集方法：
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数据清洗方法：
除了以上的方法，还可以结合具体的业务需求和数据特点，进行更加个性化的数据采集和清洗方法。
例如，在某个工业生产过程中，需要采集温度、湿度和压力数据，并对其进行清洗。可以通过安装传感器设备，实时采集生产设备产生的温度、湿度和压力数据；然后，对采集到的数据进行缺失值处理，填充缺失的数据；接着，使用统计方法和规则方法识别和处理异常值；最后，将数据转换为统一的格式，如日期格式，以便后续分析。通过这样的数据采集和清洗方法，可以获得准确、完整和一致的数据，为后续的工业大数据分析提供可靠的基础。