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半导体产业的摩尔定律(Moores Law)不断推进，集成电路不断微缩，制程的复杂度日益提高，只要制程有一环节出错，都将造成时间和金钱成本的巨大浪费，甚至导致整公司整体竞争力下降。再者，随着制程精进，设备投资愈大，产品良率提高才能创造获利空间，因此必须借助监控、实时诊断及预防等方法来确保制程运行顺利。 近年来，半导体公司利用大数据分析，逐步由自动化进展至智慧制造，无论是制程良率、产品质量及成本控制，都得以持续优化。 在过去，半导体制程的监控重点多放在机台状况的记录，制程若出现问题，多是在事后才

随着大数据时代的来临，数据分析和数据挖掘已成为企业决策的重要依据。DSP，即数据科学和机器学习的结合体，为这一领域带来了革命性的变革。本文将探讨DSP在数据分析和数据挖掘中的应用。 一、数据清洗和预处理 DSP技术可帮助我们更有效地处理大量数据，进行数据清洗和预处理。通过算法识别和去除噪声、缺失值、异常值等，为后续的数据分析和挖掘提供高质量的数据源。 二、预测分析和建模 DSP强大的预测分析能力，能帮助企业根据历史数据构建预测模型，提前预警潜在风险，优化业务决策。无论是时间序列分析、分类模型还