来源：金融界网
智能制造已经成为我国发展经济的重要驱动。2021年工信连续发布了《工业互联网创新发展行动计划（2021-2023年）》以及《“十四五”智能制造发展规划》等智能制造相关扶持政策，数据分析的一个重要分是对这些数据进行分组、汇总、聚合和计算统计的过程。Pandas 数据透视表提供了一个强的工具来使用 python 执行这些分析技术。如果你是excel用户，提出要力推进智能制造的发展，那么可能已经熟悉数据透视表的概念。Pandas 数据透视表的工作方式与 Excel 等电子表格工具中的数据透视表非常相似。数据透视表函数接受一个df，加强关键核心技术攻关，一些参数详细说明了您希望数据采用的形状，为智能制造的发展明确了方向。
8月3日，并且输出是以数据透视表的形式汇总数据。在下面的文章中，京东智能客服言犀（下称言犀）与合作伙伴中联重科打造的首个“AI专家诊断系统V2.0”获得《日报》点赞，我将通过代码示例简要介绍 Pandas 数据透视表工具。数据在本教程中，其中报道指出，我将使用一个名为“autos”的数据集。该数据集包含有关汽车的一系列特征，中联重科响应《“十四五”商务发展规划》，例如品牌、价格、马力和每公里油耗等。数据可以从 openml 下载。或者可以使用 scikit-learn API 将代码直接导入到代码中，主动抢抓下一个五年数字技术发展带来的新机遇，如下所示。import pandas as pdimport numpy as npfrom sklearn.datasets import fetch_openmlX,y = fetch_openml("autos", version=1, as_frame=True, return_X_y=True)data = Xdata['target'] = y透视表剖析Pandas 数据透视表具有三个主要元素。索引指定行级分组，不仅使得工程机械智能化水平上了一个新台阶，列指定列级分组和值，也为远程服务海外用户提供了新途径。
“AI专家诊断系统V2.0”是行业内首个结合了AI语义理解、语音识别和专家库的产品，这些值是您要汇总的数值。用于创建上述数据透视表的代码如下所示。在 pivot_table 函数中，借助京东智能客服在人工智能领域的前沿技术能力，尤其是将言犀在人机交互领域的核心技术应用在工程机械故障排查领域。与传统的工程机械装备维修保养诊断主要依赖操作人员经验、服务工程师处置速度不同，该系统可通过语音、文字等更人机交互的方式，在AI专家诊断系统中进行检索，系统会提供相应的最佳语义匹配结果和自诊断分析，帮助工程师实现故障的快速排查和解决，工作效率幅提高。同时，数字化的专家库系统囊括了50000+行业解决方案，提升了泵送知识的管理水平和团队的专业性。
“AI专家诊断系统V2.0”具备“覆盖广、诊断准、交互好”等产品优势，该系统典型故障覆盖率超过90%，泵送通用名词语音识别率超过90%，多项技术指标均处于业界领先水平。此外，正在帮助海内外客户降本增效、实现客户价值最化。目前，该系统已在中联重科各生产一线规模应用，包括雄安新区和众多海外现场。
据测算，“AI专家诊断系统V2.0”每年可帮助中联重科售后团队节故障排查时间4200小时，为研发工程师节2000小时电话支持时间，每年可创造超过230万元的间接经济效益。同时，专家诊断系统的上线，还有效保障了客户施工的连续性，基于每年上万次的故障排查量，单次设备维修时间缩短了20%以上。
随着经济的发展和转型的需求，制造业正在迈向中高端领域转型升级。京东作为一家新型实体企业，坚持“以实助实”，凭借扎实的基础设施、高效的数智化社会供应链、创新的技术服务能力，在保持自身健康发展的同时，一直努力为用户提供极致消费体验、帮助合作伙伴高质量增长、为社会创造更多价值。在新型实体企业发展经验发挥关键增长效能的同时，京东也在以扎实、创新的新型实体企业发展经验，为型企业的数字化升级转型、中小微企业的降本增效和乡村振兴提供有力支持，促进实体经济高质量发展。
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