一种工业互联网平台数据的质量治理及提升方法

摘要

本发明提供一种工业互联网平台数据的质量治理及提升方法，数据源来自工业互联网平台所监控的企业生产设备侧的相关能效数据；采用聚类分析与局部异常因子算法对遥测量中产生的不良数据进行检测辨识；完成不良数据的检测和辩识后，对不良数据进行较高精度的修正，根据不良数据的个数、类型以及相关性的不同，提出不同的修正方法，达到对工业不良数据的有效治理；并通过日志记录修正前后的数据状态。结合运用大数据统计分析技术手段，通过机器学习的方法对工业生产中不良数据进行辩识，并根据不同的业务数据类型采用不同的数据治理及修复手段，以便满足在工业生产这种恶劣环境中的不良能源数据的自动修正的需求，提高工业数据的质量水平。