? Диплом «Методика анализа данных для бизнес-аналитики на АО «ЭнергоМаш»»
Бесплатная консультация: Telegram @Diplomit, Тел.: +7 (987) 915-99-32, Email: admin@diplom-it.ru
Актуальность
45 % времени аналитики «ЭнергоМаш» уходит на очистку данных, а не на выводы. Отсутствие унифицированной методики EDA тормозит проекты бережливого производства. Предлагаемая методика описывает полный цикл: сбор → очистка → EDA → ML proof-of-concept.
Бесплатная консультация: Telegram @Diplomit, WhatsApp +7 (987) 915-99-32 | Тел.: +7 (987) 915-99-32, Email: admin@diplom-it.ru | MAX +7 (987) 915-99-32
Цель и задачи
Цель: разработать методику анализа данных, сокращающую цикл от raw-data до дашборда с 2 недель до 3 дней.
Задачи:
- Определить таксономию источников (MES, SCADA, ERP);
- Разработать pipeline очистки (Python + Great Expectations);
- Стандартизировать EDA-отчёт (Jupyter Template);
- Создать ML-POC (XGBoost для предиктивного обслуживания);
- Сформировать чек-лист качества данных (DQM).
Объект и предмет
Объект — производственные и управленческие данные «ЭнергоМаш».
Предмет — стандартизированная методика анализа и очистки данных.
План
- Введение
- Обзор методик EDA
- Классификация источников данных
- Разработка пайплайна очистки
- Шаблоны EDA и ML-POC
- Метрики качества и экономический эффект
- Заключение
- Список источников
Нужны шаблоны Jupyter? Telegram: @Diplomit
Ожидаемые результаты
- Template EDA (Jupyter) — 15 страниц;
- Great Expectations coverage — 92 %;
- Экономия времени аналитиков — 60 %;
- OEE + 4 п.п.
Пример введения
Концепция Industry 4.0 опирается на данные, но «грязные» данные создают иллюзию управления. Унификация процесса анализа позволяет быстрее переходить к ML-экспериментам и бережливым инициативам.
Заключение
Методика успешно апробирована на участке мехобработки: время подготовки отчёта сократилось с 10 дней до 2,5 дней, выявлено 14 % скрытых простоев.
Источники
• 30 источников, 12 — 2024-2025 гг.
Пример:
1. O’Reilly. Effective Exploratory Data Analysis — 2024.
2. Great Expectations Docs — 2025.
3. ISO/IEC 25012:2023 Data quality model.