叢書序
前言
第1章　導論 1
1.1　大數(shù)據(jù)基本概念 2
1.1.1　大數(shù)據(jù)的概念 2
1.1.2　大數(shù)據(jù)特征和數(shù)據(jù)類型 2
1.1.3　大數(shù)據(jù)與云計算、人工智能的關系 7
1.2　大數(shù)據(jù)的發(fā)展歷程 8
1.2.1　大數(shù)據(jù)的產生與發(fā)展 8
1.2.2　大數(shù)據(jù)的價值 10
1.3　新能源汽車大數(shù)據(jù)及應用 12
1.3.1　汽車行業(yè)數(shù)字化現(xiàn)狀 12
1.3.2　新能源汽車數(shù)據(jù)概述 13
1.3.3　新能源汽車大數(shù)據(jù)應用 16
1.4　新能源汽車大數(shù)據(jù)應用流程 18
本章習題 21
第2章　新能源汽車數(shù)據(jù)采集與治理 24
2.1　數(shù)據(jù)采集終端 25
2.1.1　車載終端設備 25
2.1.2　終端功能 28
2.1.3　車輛定位 30
2.1.4　車輛升級 31
2.2　數(shù)據(jù)采集方法 32
2.3　數(shù)據(jù)通信方式 34
2.3.1　無線傳輸技術 35
2.3.2　有線通信協(xié)議 36
2.3.3　數(shù)據(jù)加密與安全 38
2.4　數(shù)據(jù)預處理 40
2.4.1　數(shù)據(jù)清洗 41
2.4.2　數(shù)據(jù)集成 42
2.4.3　數(shù)據(jù)轉換 45
2.4.4　數(shù)據(jù)規(guī)約 46
本章習題 48
第3章　新能源汽車大數(shù)據(jù)存儲與計算 49
3.1　數(shù)據(jù)庫基礎 50
3.1.1　關系數(shù)據(jù)庫 50
3.1.2　時序數(shù)據(jù)庫 51
3.1.3　新型數(shù)據(jù)庫 60
3.2　分布式存儲系統(tǒng) 61
3.2.1　分布式存儲運行原理 62
3.2.2　典型分布式存儲架構 63
3.3　大數(shù)據(jù)計算 68
3.3.1　批量大數(shù)據(jù)計算 69
3.3.2　流式大數(shù)據(jù)計算 71
3.3.3　大規(guī)模圖數(shù)據(jù)計算 74
3.4　新能源汽車大數(shù)據(jù)平臺 75
3.4.1　平臺技術架構 76
3.4.2　平臺可擴展性 78
3.4.3　平臺應用服務系統(tǒng) 79
本章習題 80
第4章　數(shù)據(jù)分析方法 82
4.1　數(shù)據(jù)分析基礎理論 83
4.1.1　描述性統(tǒng)計分析 83
4.1.2　抽樣與抽樣分布 87
4.1.3　參數(shù)估計 91
4.1.4　假設檢驗 93
4.2　數(shù)據(jù)關聯(lián)分析 95
4.2.1　關聯(lián)規(guī)則定義與說明 95
4.2.2　Apriori算法 97
4.2.3　FP-Growth算法 99
4.2.4　Eclat算法 101
4.3　數(shù)據(jù)分類分析 103
4.3.1　分類分析的定義與說明 103
4.3.2　支持向量機 103
4.3.3　決策樹 106
4.3.4　隨機森林 108
4.3.5　邏輯回歸 109
4.4　數(shù)據(jù)聚類分析 111
4.4.1　聚類分析法定義與說明 111
4.4.2　劃分聚類法 112
4.4.3　密度聚類法 114
4.4.4　層次聚類法 116
4.5　數(shù)據(jù)回歸分析 117
4.5.1　回歸分析法定義與說明 117
4.5.2　線性回歸 118
4.5.3　非線性回歸人工神經網(wǎng)絡 120
本章習題 123
第5章　數(shù)據(jù)處理工具 124
5.1　數(shù)據(jù)管理工具 125
5.1.1　MySQL 125
5.1.2　Oracle Database 127
5.1.3　Microsoft SQL Server 130
5.2　數(shù)據(jù)可視化工具 132
5.2.1　數(shù)據(jù)可視化工具概述 132
5.2.2　數(shù)據(jù)可視化圖表 137
5.3　數(shù)據(jù)分析工具 140
5.3.1　數(shù)據(jù)分析工具概述 140
5.3.2　Python基本操作 141
本章習題 149
第6章　新能源汽車運行大數(shù)據(jù)應用實例 151
6.1　動力電池系統(tǒng)故障分析 152
6.1.1　應用背景 152
6.1.2　數(shù)據(jù)準備 152
6.1.3　模型構建 152
6.1.4　應用案例 154
6.1.5　總結 156
6.2　動力電池系統(tǒng)安全風險評估 157
6.2.1　應用背景 157
6.2.2　數(shù)據(jù)準備 157
6.2.3　電池系統(tǒng)安全風險評估模型構建 157
6.2.4　應用案例 161
6.2.5　總結 163
6.3　動力電池系統(tǒng)健康狀態(tài)評估 163
6.3.1　應用背景 163
6.3.2　數(shù)據(jù)準備 164
6.3.3　計算方法 164
6.3.4　模型訓練和結果驗證 169
6.3.5　總結 171
6.4　新能源汽車能耗影響分析特征 171
6.4.1　應用背景 171
6.4.2　數(shù)據(jù)準備 172
6.4.3　新能源汽車能耗影響分析模型 172
6.4.4　應用案例 175
6.4.5　總結 179
6.5　新能源汽車行駛工況構建方法 180
6.5.1　應用背景 180
6.5.2　數(shù)據(jù)準備 180
6.5.3　車輛行駛工況構建模型 180
6.5.4　應用案例 183
6.5.5　總結 186
本章習題 187
第7章　新能源汽車跨網(wǎng)大數(shù)據(jù)應用實例 188
7.1　充電基礎設施選址規(guī)劃應用 189
7.1.1　應用背景 189
7.1.2　數(shù)據(jù)準備 189
7.1.3　充電規(guī)劃模型構建 189
7.1.4　應用案例 192
7.1.5　總結 195
7.2　車輛電動化節(jié)能減排分析 195
7.2.1　應用背景 195
7.2.2　數(shù)據(jù)準備 196
7.2.3　新能源汽車行駛階段碳排放計算模型 197
7.2.4　應用案例 198
7.2.5　結論 199
7.3　新能源汽車關鍵零部件故障診斷 200
7.3.1　應用背景 200
7.3.2　數(shù)據(jù)準備 200
7.3.3　故障診斷模型建立 201
7.3.4　應用案例 205
7.3.5　總結 208
7.4　新能源汽車動力電池衰退預測應用 208
7.4.1　應用背景 208
7.4.2　數(shù)據(jù)準備 209
7.4.3　模型構建 210
7.4.4　應用案例 214
7.4.5　總結 217
7.5　新能源汽車群體充電負荷和充電車輛比例評估 218
7.5.1　應用背景 218
7.5.2　數(shù)據(jù)準備 218
7.5.3　模型構建 219
7.5.4　應用案例 220
7.5.5　總結 221
本章習題 222
第8章　新能源汽車數(shù)據(jù)化發(fā)展趨勢 223
8.1　未來新挑戰(zhàn) 224
8.1.1　數(shù)據(jù)的安全性 224
8.1.2　數(shù)據(jù)的復雜性 224
8.1.3　計算的復雜性 225
8.1.4　系統(tǒng)的復雜性 225
8.2　智能化、網(wǎng)聯(lián)化發(fā)展趨勢 226
8.3　跨網(wǎng)融合發(fā)展趨勢 227
8.4　大模型融合趨勢 230
8.4.1　大模型體系框架 230
8.4.2　大模型與新能源汽車 231
本章習題 233
參考文獻 236