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    7個(gè)誤區(qū)，分三批，包括規(guī)劃層面，技術(shù)路線方面，以及執(zhí)行層面，可能遇到的問題。

　　言不及義：脫離業(yè)務(wù)邏輯的數(shù)據(jù)分析是浪費(fèi)

　　案例：曾和合作伙伴探索過空壓機(jī)的大數(shù)據(jù)分析。在涉及到工業(yè)設(shè)備的大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用中，有很多PHM（設(shè)備健康維護(hù)管理）的案例。

　　但在跳到智能運(yùn)維之前，最好先討論一下預(yù)期的業(yè)務(wù)邏輯，我們的目標(biāo)是做第三方運(yùn)維業(yè)務(wù)（大數(shù)據(jù)用來提高維修效率），還是通過空壓機(jī)的數(shù)據(jù)，來支撐一種新的業(yè)務(wù)模式，比如供應(yīng)鏈金融、業(yè)務(wù)流程優(yōu)化、能效優(yōu)化等。

　　首先剖析一下，先不考慮現(xiàn)實(shí)條件，假設(shè)技術(shù)是百分之百的成功，這個(gè)技術(shù)實(shí)現(xiàn)之后，到底能干嘛？

　　一年的這種壓縮機(jī)，它的運(yùn)維成本到底是多少？如果我是這個(gè)設(shè)備制造商，我做智能運(yùn)維到底是來幫誰實(shí)現(xiàn)什么？我的收入或者我的成本來自于什么地方？

　　如果智能運(yùn)維的收入包括利潤率都非常低，整個(gè)產(chǎn)業(yè)鏈，整個(gè)行業(yè)都還沒有發(fā)力，不妨轉(zhuǎn)變業(yè)務(wù)邏輯，不要急于模仿一些看似別人在其他領(lǐng)域已經(jīng)成熟的案例，先靈魂拷問自己的商業(yè)本質(zhì)是否合理。

　　指雁為羹：脫離約束條件的“烏托邦”很難成功

　　案例：這類問題通常出現(xiàn)在一些調(diào)度優(yōu)化、運(yùn)籌優(yōu)化層面，一講生產(chǎn)調(diào)度或者運(yùn)籌優(yōu)化，大家很容易的就想做全局優(yōu)化，這是大家的夢想，只有全局優(yōu)化才能有提升的空間。但是現(xiàn)實(shí)中，要具體問題具體分析，不能脫離物理世界的約束條件。

　　例如，港口的集裝箱碼頭，其中一個(gè)很重要的問題就是碼頭的堆場優(yōu)化。因?yàn)槎褕鰶Q定容量，香港的碼頭是比較擁擠的，做對比優(yōu)化的空間很大，效益也大，我們要分析船來了之后怎么快速的支持裝貨、卸貨。

　　但是做堆場優(yōu)化，業(yè)務(wù)范圍到底做多大？客戶希望做端到端的堆場優(yōu)化，一個(gè)集裝箱來了，就要決定最優(yōu)位置。這里忽略了，為了做堆場優(yōu)化，

　　首先要有比較明確的集裝箱的到達(dá)量預(yù)測，預(yù)測必須相對準(zhǔn)確；

　　第二，我要整個(gè)裝備的維修周期數(shù)據(jù)，要獲得排班數(shù)據(jù)，要獲得船期數(shù)據(jù)等各種關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)；

　　第三，要避免場內(nèi)卡車的擁堵，如果同一艘船的所有集裝箱都放在一起，裝船時(shí)候可能會造成局部擁堵。

　　現(xiàn)實(shí)情況下你很難獲得這么全的數(shù)據(jù)，中間的約束很多，首先，流量預(yù)測就很難做的精準(zhǔn)。第二，船的到達(dá)，按說有固定的周期，但是也有些天氣因素，有些如當(dāng)前疫情因素是不完全可控的。在這種情況下，如果做優(yōu)化，是基于大量的假設(shè)，效果可能會打一些折扣。

　　不光在碼頭，其實(shí)工廠內(nèi)的調(diào)度優(yōu)化也是這樣，我們雖然追求全局優(yōu)化，但還是要考慮現(xiàn)實(shí)的條件，哪些數(shù)據(jù)不可得，包括得到之后他節(jié)省的成本到底有多高，都要認(rèn)真考慮，當(dāng)然技術(shù)上肯定會盡最大的努力來做。

　　空中樓閣：與組織形態(tài)失配的數(shù)據(jù)分析很難落地

　　過去我們也做過一些，從技術(shù)上可行，甚至精度還不錯(cuò)，例如在設(shè)備故障診斷里一些重大部件的故障預(yù)測，雖然樣本比較少，結(jié)合一些機(jī)理和數(shù)據(jù)挖掘知識，有的時(shí)候還可以做出來一個(gè)不錯(cuò)的結(jié)果。

　　但是結(jié)果落地的時(shí)候，其實(shí)大家很沮喪，問題就在于我就發(fā)現(xiàn)一個(gè)問題，有的時(shí)候預(yù)示著在現(xiàn)有的考核體系下，可能會某種程度上暗示著現(xiàn)有的運(yùn)維團(tuán)隊(duì)做的不到位，過去的定期維護(hù)做的不太好。這時(shí)候要指望現(xiàn)場一線團(tuán)隊(duì)給出真實(shí)的或者及時(shí)的反饋，通常很難。

　　大家可以聯(lián)想一下，包括質(zhì)量提升等各種課題都會遇到類似的問題，在工業(yè)以外，甚至在商業(yè)里的很多預(yù)測，推行的時(shí)候也會遇到類似的問題，這個(gè)課題正好是某個(gè)部門負(fù)責(zé)的，他天天用自己經(jīng)驗(yàn)來做，現(xiàn)在你用數(shù)據(jù)分析比以前更好，除非這個(gè)項(xiàng)目從歸口，從組織形態(tài)上做一定的調(diào)整，否則通常很難讓他真正用起來。

　　避實(shí)就虛：追 “時(shí)髦”，講“套路”，忘記了本來可行的做法

　　例如院線的票房預(yù)測，上映之前的預(yù)測，會決定排片到底當(dāng)時(shí)排多少場，排什么時(shí)間段，到底做什么樣的排片策略？

　　當(dāng)時(shí)Google發(fā)了一篇論文，說通過Google搜索量可以準(zhǔn)確預(yù)測一個(gè)影片的票房，這是一篇引用度蠻高的論文，當(dāng)時(shí)國內(nèi)好多人非常興奮，但把這樣的方式應(yīng)用到國內(nèi)，發(fā)現(xiàn)精度并不理想。其實(shí)我們是半信半疑的，一個(gè)影片票房的基本面是什么決定的？

　　例如，電影類型與地區(qū)的匹配度，它是恐怖片還是什么片？院線里面不同的影院，比方有的是生活區(qū)的有CBD的；比方成都喜歡看古墓片，比方廣州喜歡看粵語片，上海喜歡看小資片，比方哈爾濱基本上一般是抗戰(zhàn)片、武打片比較好，不同地域的人的喜好，是不是都反映在搜索量上？除了題材之外，還有演員的活躍度，在社交媒體的活躍度，導(dǎo)演最近獲過什么獎(jiǎng)？包括題材是個(gè)什么片？后來我們加入了很多，比如地理信息，包括一些過去不同院線之間的銷售趨勢，包括在什么社交媒體上看演員之間的影響力的增長趨勢，以及導(dǎo)演、演員和演員之間誰和誰搭配比較好。

　　我們當(dāng)然希望用最簡單的方式，就能預(yù)測票房、備品備件需求，但還是要多問問本質(zhì)問題，基本面要考慮全一點(diǎn)。有時(shí)候不是難在預(yù)測上，而是要考慮一些外部的人為和不可控的影響，包括宏觀經(jīng)濟(jì)的變化。

　　其實(shí)數(shù)據(jù)分析最應(yīng)該做的，反而是那些現(xiàn)實(shí)中間時(shí)不時(shí)出現(xiàn)，但是人的經(jīng)驗(yàn)又做不好，又特別期望數(shù)據(jù)能幫忙的一些場景。

　　這要求我們在數(shù)據(jù)處理上，即使有些情況基于現(xiàn)在的模型和數(shù)據(jù)支撐不了，也要預(yù)想到這些情況，至少知道這項(xiàng)技術(shù)的適用范圍是什么，而不是做了一個(gè)在特定情況下特別好的東西，就推而廣之。

　　任何模型都是物理設(shè)計(jì)的一個(gè)簡化，都不可能脫離于物理世界，現(xiàn)在講數(shù)字孿生體，也要看模型用于研發(fā)階段還是在運(yùn)維階段，畢竟不可能有一個(gè)模型百分之百的等于物理世界。

　　在現(xiàn)實(shí)中說抓基本面，基本面是什么？比如做大宗物資的需求預(yù)測，就要梳理大宗物資供和需，它的驅(qū)動因素到底是什么？不用特別定量，先大概把關(guān)聯(lián)因素梳理完。比如做設(shè)備的運(yùn)行優(yōu)化、故障監(jiān)測，不要一上來就用各種復(fù)雜的公式，其實(shí)更應(yīng)該了解基本量之間的影響關(guān)系、動員關(guān)系。

　　閃爍其詞：在“科學(xué)”名義下，以“非科學(xué)”的態(tài)度去做“科學(xué)”的事情

　　做工業(yè)數(shù)據(jù)分析，我們需要知道一個(gè)模型的使用邊界，沒有一個(gè)模型能解決所有問題，或者適用于所有情況，除非它是一個(gè)偽科學(xué)。

　　做數(shù)據(jù)分析6個(gè)階段，真正耗時(shí)的是什么？是最早的業(yè)務(wù)問題理解，這也是最關(guān)鍵的階段。當(dāng)然CRISP-DM默認(rèn)把社會分工做好了，假設(shè)數(shù)據(jù)分析師只做數(shù)據(jù)挖掘，數(shù)據(jù)分析，在現(xiàn)實(shí)中間不可能這么理想，有可能別人給你理出來的問題不一定正確，在某種程度上要重新定義問題，而不只是理解。

　　當(dāng)然，還有一些跨專業(yè)要理解，不熟悉的領(lǐng)域的背景知識都非常重要，做化工連化工原理都不知道，做電力連電力的基本動力學(xué)都不知道，去盲做就很容易挖出來一些常識，這是社會資源的一種浪費(fèi)。

　　第二比較耗時(shí)的是數(shù)據(jù)準(zhǔn)備，正常情況下數(shù)據(jù)挖掘非常好做，但很多時(shí)候，數(shù)據(jù)挖掘偏偏是處理那些看起來不太正常，但在現(xiàn)實(shí)中間經(jīng)常出現(xiàn)的一些狀況。作為一個(gè)嚴(yán)謹(jǐn)?shù)臄?shù)據(jù)分析師，我們要從數(shù)據(jù)中間，看到好多業(yè)務(wù)專家早期沒有想到的一些信號，甚至是他認(rèn)為不可能在數(shù)據(jù)中出現(xiàn)，或是他習(xí)空見慣，沒意識到，沒給介紹的一些情況，這些有時(shí)候會大大影響分析模型的準(zhǔn)確度。要自動執(zhí)行的時(shí)候，可用性是非常重要的。

　　數(shù)據(jù)只是一種表象，作為數(shù)據(jù)分析師，我們的態(tài)度是相信數(shù)據(jù)，但是不迷信數(shù)據(jù)，因?yàn)閿?shù)據(jù)本身的采集方式可能會有偏差，比方以前講的「幸存者偏差」，只有沒被打掉的飛機(jī)才飛回來了，所以我們損失了很多，薄弱環(huán)節(jié)被打掉的一些信息。

　　有些數(shù)據(jù)的采集方式、采集精度，包括數(shù)據(jù)的樣本選擇上，可能會給我們誤導(dǎo)，看起來做的不錯(cuò)，其實(shí)本身數(shù)據(jù)沒有反映物理現(xiàn)實(shí)。包括傳感器的安裝位置，傳感器本身的測量原理，可能會給數(shù)據(jù)本身帶來一定的影響，這時(shí)候需要比較謹(jǐn)慎和樂觀的態(tài)度去挖掘，同時(shí)要像其他工科一樣反復(fù)推敲，這是非常糾結(jié)和磨難的一個(gè)過程。

　　從某種程度上，數(shù)據(jù)分析的整個(gè)過程，和傳統(tǒng)的工科工程化方法是一樣的。任何東西都是基于一定的假設(shè)所做出來，放到一個(gè)現(xiàn)實(shí)中，或者相對客觀的現(xiàn)實(shí)中去驗(yàn)證，驗(yàn)證完之后，反復(fù)的去觀察，這樣才有可能從一定規(guī)律上反映了這個(gè)物理現(xiàn)實(shí)。

　　什么叫科學(xué)的態(tài)度，就是要反復(fù)問，任何東西都是可以被證偽或證實(shí)的，沒有什么東西是絕對對或者絕對錯(cuò)的。

　　舍本從末：把一個(gè)簡單的問題復(fù)雜化

　　數(shù)據(jù)分析師，有時(shí)候經(jīng)意不經(jīng)意地把一個(gè)問題給復(fù)雜化了，有時(shí)候有些工藝機(jī)理非常簡單，基本面就在那，沒必要把這個(gè)問題拔到一個(gè)深度學(xué)習(xí)或者一個(gè)什么高深的方法來做。

　　該簡單的問題就簡單處理，不要在不重要的地方花太多時(shí)間，好多數(shù)據(jù)分析師都是比較較真的，像我早期也是，細(xì)枝末節(jié)沒搞清楚，心里就不舒服。

　　數(shù)據(jù)分析作為一個(gè)工程化方法，要抓大放小，在一定的時(shí)間、空間、時(shí)間、費(fèi)用的約束下，做到最好。

　　我以前學(xué)控制的，到大四的時(shí)候，接到一個(gè)實(shí)際衛(wèi)星的姿態(tài)控制項(xiàng)目，上來我們就列狀態(tài)方程傳遞函數(shù)，因?yàn)樾l(wèi)星模型也比較成熟，先證明穩(wěn)定性，再通過根軌跡或者是波特圖設(shè)計(jì)做控制系統(tǒng)的設(shè)計(jì)。我自己當(dāng)時(shí)非常得意，因?yàn)樯蠈W(xué)上了十幾年，第1次看到自己學(xué)了這么多年的東西，終于在現(xiàn)實(shí)中間有點(diǎn)用了。

　　我們?nèi)ジ教斓膶＜医涣?，對方給的評價(jià)也比較高，當(dāng)時(shí)我問，你們做衛(wèi)星設(shè)計(jì)的時(shí)候，怎么做？他說，其實(shí)沒有你考慮那么復(fù)雜，把不重要的全忽略掉，衛(wèi)星三個(gè)軸都是耦合的，你不妨假設(shè)三個(gè)軸是解耦的，剩下的你就把它想象成一個(gè)剛體，到底偏了幾度，你到底多少分鐘想把它轉(zhuǎn)回來？你能加多大的力？加多大力，電流馬上就轉(zhuǎn)換成控制參數(shù)。星箭分離之后，到底噴氣怎么噴？你想加多大的沖量，一個(gè)沖量噴一下持續(xù)多少秒，然后產(chǎn)生多大沖量，沖量產(chǎn)生多大加速度，我要多少秒糾正過來？基本面就這么多，就這么簡單。

　　當(dāng)時(shí)對我觸動蠻大的，不要一上來就把一些不重要的復(fù)雜因素都考慮進(jìn)去，這個(gè)觀念一路影響我后面的研究與分析。當(dāng)然任何簡化都是有前提的，在衛(wèi)星仿真里面，這種簡化是在小角度或者接近穩(wěn)定的情況下使用，如果大部件分離或者太陽能翻板剛打開等大動態(tài)的情況下，簡化是非常危險(xiǎn)的。

　　再舉個(gè)例子，風(fēng)力發(fā)電機(jī)葉片結(jié)冰，可以做成結(jié)冰檢測，在結(jié)冰嚴(yán)重，PLC警報(bào)之前，早期檢測出來；也可以做結(jié)冰預(yù)測，但這兩個(gè)問題難度差是十萬八千里。結(jié)冰預(yù)測的前提，首先要做天氣預(yù)報(bào)。

　　大家也都知道宏觀天氣預(yù)報(bào)，氣象局努力了這么多年，也上了很多手段，在有些地方有時(shí)候還是預(yù)測不準(zhǔn)。且不說我們要做局部天氣預(yù)報(bào)，每個(gè)風(fēng)機(jī)每個(gè)截面都要做，還要做到以小時(shí)計(jì)，這非常難的，這是一個(gè)世界難題，非常難做。

　　我們有時(shí)候有意無意的把一個(gè)問題復(fù)雜化，做結(jié)冰檢測，其實(shí)就看風(fēng)機(jī)的運(yùn)行狀態(tài)，就看它的出力和風(fēng)速的關(guān)系，有沒有一個(gè)持續(xù)的緩慢的下降，或者再綜合其他的故障信息，就能把一個(gè)問題簡化不少。

　　因陋就簡：數(shù)據(jù)基礎(chǔ)不健全，就輕易放棄

　　是不是數(shù)據(jù)基礎(chǔ)不好，我就不要做大數(shù)據(jù)？對數(shù)據(jù)分析師來說，數(shù)據(jù)質(zhì)量從來沒好過。

　　我也接觸過商業(yè)的數(shù)據(jù)，銀行的數(shù)據(jù)、電信的數(shù)據(jù)稍微偏好一點(diǎn)，但是對我們數(shù)據(jù)分析師那種孜孜不倦的要求來講，數(shù)據(jù)質(zhì)量從來沒好過，我是深有體會。

　　以前在境外做過一個(gè)城市管網(wǎng)的失效預(yù)測，預(yù)測一個(gè)地下水管網(wǎng)，明年哪個(gè)管子可能會壞？從數(shù)據(jù)的質(zhì)量講，客戶非常自信，因?yàn)樗男畔⒒酱蟾蓬I(lǐng)先于國內(nèi)十多年。

　　我需要最基本的管網(wǎng)的管件、管材管理，所處位置，地面的交通數(shù)據(jù)、環(huán)境數(shù)據(jù)，包括附近有什么建筑物，他的土地利用性質(zhì)，還需要天氣數(shù)據(jù)……他說這都有，一個(gè)地方政府能把每條道路的交通流量，每個(gè)地方土地使用性質(zhì)附近有什么建筑物，包括最近有沒有下雨，甚至整個(gè)管網(wǎng)的壓力區(qū)，平均水壓是多少都能給出來。

　　如果單個(gè)看，每種數(shù)據(jù)缺失都不太嚴(yán)重，數(shù)據(jù)完整度能到80%。但是一旦把這些因素關(guān)聯(lián)起來，要建模型的時(shí)候，我要把管網(wǎng)本身的特性、土地使用性質(zhì)、天氣信息、土壤的酸堿度信息等綜合來預(yù)測，這時(shí)候一一關(guān)聯(lián)起來就發(fā)現(xiàn)，真的有完整數(shù)據(jù)的管道，不到30%。

　　這其實(shí)讓客戶非常震驚，數(shù)據(jù)集相互孤立著，有些字段偶爾缺一點(diǎn)也不明顯，但是對數(shù)據(jù)分析來說，我要關(guān)聯(lián)起來看，要橫著看豎著看，所以我對數(shù)據(jù)質(zhì)量的要求非常高。

　　從我們數(shù)據(jù)分析來看，其實(shí)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)健不健全都是相對的，有些數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)的數(shù)據(jù)缺失，也是幫助信息化建設(shè)來把它不斷的補(bǔ)全的一個(gè)過程。有什么樣的數(shù)據(jù)做什么樣事，哪怕數(shù)據(jù)不全，也可以從簡單的做，從容易的做，從基礎(chǔ)比較好的地方做。

　　任何一個(gè)正常的科學(xué)技術(shù)都是有邊界的，工業(yè)大數(shù)據(jù)作為一個(gè)技術(shù)，肯定有適用和不適用的范圍。