书中大量案例辅以数据可视化，整合统计知识，循循善诱，帮助读者避坑排雷，培养正确的数据分析思维方式！
两个转型：奥维通过广泛的合作关系和高效的数据捕获工具，尽可能掌握行业运营数据的各个方面，甚至非行业相关的“房地产行业”数据深度培育，已经通过了数据积累阶段，下一步是清洁、分类、归纳和可视化、产品化，通过数据驱动的精细操作，使数据需求方非常方便，准确获取所需的细分数据，以及不同细分数据之间的相关性、逻辑和背景，甚至包括数据背后的专业解释。
在智能油田的运营中，经常需要面临停井维护、生产调整、应急响应等各种复杂的决策。伏锂码云平台通过数据可视化驾驶舱提供实时数据和分析结果，为运营商提供决策支持。
PLC温度控制系统可实现设备生产中温度的自动控制，从而保证设备的稳定运行和产品质量。PLC温控系统的监控报警和智能操作维护是工业数据可视化平台实现的。通过收集PLC温度数据并绑定到云组态平台，用户可以快速了解实时温度、设备运行状态、加热状态、冷却状态等信息，快速了解数据变化和设备开关状态并及时控制。
大数据分析用户有大数据分析和普通用户，但他们对大数据分析的基本要求是可视化分析，因为可视化分析可以直观地呈现大数据的特征，很容易被读者接受，就像看图片一样简单清晰。
目前，工业互联网平台层整体呈现出企业间耦合合作强、合作大于竞争的趋势，具体表现为：1）工业互联网平台层技术复杂，障碍高，单一类型技术公司不能满足平台功能需求；2）工业互联网平台需要发布工业数据的价值，但是工业数据本身有很多类型的数据(如业务数据、生产线设备数据、企业外部数据等)。)、具有实时性强、相关性强、准确性高的特点。不同行业、大小、生产线不同的企业，其数据指标特征和工业机制模型沉淀会有很大的差异。因此，围绕数据核心价值服务的企业需要具有较强的行业know-how或项目服务经验，单一企业难以大规模覆盖多行业、多场景的解决方案，企业互补性强。