随着制造业数字工厂建设穿透率的提高，历史数据的累计越来越多，对累计下来的历史数据进行挖掘分析，构建新知识，指导生产和工艺的优化意义重大。

制造业数据挖掘有几个显著的特点：一是数据的含金量高；二是数据之间关联性较高；三是迭代优化频繁。

因此，从数据预处理和算法角度来看，工业数据分析应当重点关注基于回归分析方法的机器学习算法；并且要考虑到迭代频繁的问题，数据分析的流程应当设计为灵活可变。

天衡智造针对上述特点，设计了地听平台的基础选件，即数据挖掘选件。

首先，该选件依然被设计成一个所见即所得的低代码开发环境，用户通过拖拉拽和连线即可定义数据挖掘流程。

其次，系统支持的算法主要是针对工业数据分析应用。

第三，该平台支持应用共享功能，用户可在组织内共享数据挖掘分析的成果。

总之，该平台功能旨在将工业数据挖掘分析过程变得容易理解、容易学会、容易修改，是制造业数据分析的理想工具。