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美林数据基于产业侧所沉淀的行业标准、产业数据、技术产品、行业应用及咨询认证相关能力，以产业链、人才链、数据链相融合的理念，构建数智人才培养的新生态，进而形成符合产业人才需求、并适应于高校人才培养模式的数智人才应用能力解决方案。

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美林数据依托丰富数字化技术与超过3000个产业数字化服务实战案例的积累，将产业实践与高校教育紧密结合，形成“以产促教、以教助产”的良性循环，全力助推高校数智化人才的培养。至今，已成功助力全国超过300所高校，为数智人才培养贡献美林力量。

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关于我们

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美林数据将以产业实践为基础、数字经济时代的高质量人才供给为目标，聚焦行业用人需求，以大数据人才“应用能力”培养为核心，为大数据产业高质量发展和数字中国建设贡献了美林智慧与力量。

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企业用电量数据

洞悉能源消耗趋势，优化能效管理，提升企业的可持续发展。

风电机组运行数据

帮助运维人员进行风电机组的性能评估、故障诊断、预测维护和优化运行，从而提高风力发电系统的可靠性、效率和经济性。

变压器油色谱浓度数据

帮助评估变压器油的清洁度、绝缘性能和设备健康状况，以及确定维护和替换的需要。

居民用电量数据

有助于电力供应方进行负荷预测和能源规划，以及居民自身进行能源管理和节能措施的制定。

95598客户服务数据

用于分析客户需求、投诉情况和服务质量，并针对性地提供解决方案和改进措施，以提升客户满意度和服务水平。

光伏功率数据

通过分析光伏功率数据，可以优化系统运行、故障诊断和性能监控，以提高光伏发电的效能和可靠性。

煤矿智能排水数据

帮助监测和控制煤矿排水系统的运行情况，实时响应并处理可能出现的水患和水资源利用问题，提升煤矿安全性和生产效率。

煤矿智能运输数据

通过数据分析和优化策略，提高运输效率、降低能耗和排放，同时提升煤矿生产的可持续性和环保性。

煤矿数字经营数据

可以实时监控煤矿运营情况、预测和优化生产计划、进行成本控制和资源管理。

智能掘进数据

可以实时监控掘进作业的效率、安全性和质量，帮助优化掘进流程和提高开采效率，减少人员风险和环境影响。

智能采煤数据

可以用于监控采煤作业的效率、质量和安全，提供实时的采煤数据指导和决策支持，从而提高采煤的效率和利用率。

无人值守系统数据

可以实时监控和管理无人值守系统的运行状况、故障诊断和维护调度，提升运行效率和稳定性，降低人工成本和风险。

钻井参数数据

用于分析钻井工艺和地质条件，评估钻井效率和风险，指导钻井操作和工程决策，优化钻井方案，提高钻井安全和生产效果。

钻井钻速数据

帮助评估钻井设备和钻具的性能，优化钻井工艺参数，提高钻探速度和钻进效率，减少作业时间和成本。

井筒安全数据

可以评估井筒的稳定性、控制井底压力、监测井漏或井喷风险，以确保井筒的安全运行和作业人员的安全。

智能钻井数据

通过智能算法和模型，可以实时分析和预测钻井过程中的地质条件、设备状态、风险情况等，并提供智能化的决策支持。

地质录井数据

地质录井数据的分析可以帮助地质工程师和地质学家了解井下地质环境，为油气勘探和开发提供重要的决策依据。

油田生产运营数据

通过收集和分析油田生产运营数据，可以评估油田生产效率、提升生产能力、优化注水和采油工艺，以及发现潜在的问题和改进措施。

污水厂曝气数据

可以评估曝气设备的运行效果，调整和优化曝气策略，提高废水处理效率，降低有机物浓度和污染物的排放，保护水环境。

水厂投药数据

通过收集和分析水厂投药数据，可以确保水质安全和卫生，消除水源中的污染物和细菌，保障供水质量符合卫生标准。

水源地溶氧量数据

通过监测分析水源地溶氧量数据，可以评估水体中的氧气供应状况，判断水体健康与否，并为水资源管理和保护提供科学依据。

水质数据

通过收集和分析水质数据，可以了解水体的健康状况、水源的污染程度，评估水环境质量，指导水资源保护和管理。

用户用水量数据

可以了解用户的用水习惯、预测用水需求、评估水资源利用效率，并进行合理的水量计费和水资源管理。

流水线生产数据

通过分析流水线生产数据，可以实时监控生产状况、优化生产计划、提高生产效率、降低生产成本。

汽车电池数据

汽车电池数据的监测和分析为电动车制造商、车主和服务商提供了重要的参考依据。

生产运营全流程数据

通过分析数据可以实时监控生产进度、发现生产瓶颈、优化生产计划，以提高生产效率和产品质量。

工业图像数据

通过分析工业图像数据，可以实现产品质量检测、缺陷识别、工艺优化等应用。

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通过分析产业物联网数据，可以实时监测生产过程，提高生产效率，降低成本，优化资源利用，提升产品质量和安全性。

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通过分析工业信号数据，可以实时监测设备的运行情况，预测设备故障，提高生产效率，减少运维成本。

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可以了解企业的规模、行业分布、经济活动水平等，帮助企业进行市场研究、竞争分析和商业决策。

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某电商店铺流量数据

通过分析流量的来源、总访客数和每个来源的每日访客数情况，并研究搜索关键词的搜索有效度，即每个关键词所带来的访客数和收益。

某淘宝店铺订单数据

通过分析商品品类、售价、不同订单不同商铺的各种销售指标，并研究它们与地理分布之间的关系

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了解店铺在不同区域的销售状况、每个月的销售总额、利润及订单数量的变化趋势。

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综合评价流失用户和留存用户存在哪些差异，分析流失率与哪些指标相关性更大。

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