预测分析使用历史数据来预测未来的事件。通常,历史数据用于构建捕获重要趋势的数学模型。然后将预测模型用于当前数据,以预测接下来会发生什么,或者建议采取的动作以获得最佳结果。
近年来,预测分析因支持技术的进展而受到了很多关注,特别是在大数据和机器学习领域。金宝app
预测分析通常在上下文中讨论大数据例如,工程数据例如来自世界上的传感器,仪器和连接系统。公司的业务系统数据可能包括交易数据,销售结果,客户投诉和营销信息。企业越来越多地根据这一有价值的信息制作数据驱动的决策。
随着竞争增加,企业寻求将产品和服务带给拥挤的市场的优势。下载188bet金宝搏数据驱动的预测模型可以帮助公司以新的方式解决长期存在的问题。
例如,设备制造商可以难以单独创新硬件。产品开发人员可以为现有解决方案添加预测功能以增加客户的价值。金宝搏官方网站使用预测分析进行设备维护,或预测维护,可以预测设备故障,预测能量需求,并降低运营成本。例如,测量汽车部件中振动的传感器可以在车辆在道路上失败之前发出对维护的需求。
公司还使用预测分析来创造更准确的预测,例如预测电网对电网的需求。这些预测使得能够更有效地完成资源计划(例如,各种发电厂的调度)。
提取价值大数据,企业使用诸如的工具将算法应用于大型数据集Hadoop和Spark.。数据源可能包括事务数据库,设备日志文件,图像,视频,音频,传感器或其他类型的数据组成。创新通常来自来自多个来源的数据。
通过所有这些数据,工具都需要提取洞察力和趋势。机器学习技术用于找到数据中的模式,并构建预测未来结果的模型。提供各种机器学习算法,包括线性和非线性回归,神经网络,支持向量机,决策树和其他算法。金宝app
预测分析有助于行业的团队与金融,医疗保健,制药,汽车,航空航天和制造一样多样化。
预测分析是使用数据分析来基于数据进行预测的过程。此过程使用数据以及分析,统计数据和机器学习创建预测模型的技术,用于预测未来事件的预测模型。
术语“预测分析”描述了统计或机器学习技术的应用,以创造对未来的定量预测。频繁地,监督机器学习技巧用于预测未来的价值(这台机器在需要维护之前可以运行多长时间?)或估计概率(这位客户有多可能违约贷款?)。
预测分析从业务目标开始:使用数据来减少浪费,节省时间或降低成本。该过程利用异质,通常是大量的数据集成模型,可以产生明确,可操作的结果,以支持实现该目标,例如较少的材料浪费,较少库存库存和符合规格的制造产品。金宝app
我们熟悉天气预报的预测模型。预测模型的重要产业应用涉及能源负载预测预测能量需求。在这种情况下,能源生产商,电网运营商和交易者需要准确的能量负荷预测,以做出用于管理电网中的负载的决定。可以使用大量数据,并使用预测分析,网格运营商可以将这些信息转换为可操作的见解。
通常,预测分析应用程序的工作流程遵循这些基本步骤:
Baker Hughes卡车配有正排量泵,将水和沙子的混合物注入深入钻孔井。随着泵占卡车总成本的约10万美元,贝克休斯需要确定泵最近发生故障。他们处理和分析到从安装在现场运行的10个卡车上的每秒50,000个样本的数据上收集的数据,并培训了神经网络以使用传感器数据来预测泵故障。该软件预计将降低维护成本30-40% - 超过1000万美元。
大型商业建筑中的加热,通风和空调(HVAC)系统往往效率低下,因为它们没有考虑到改变的天气模式,可变能源成本或建筑物的热性能。建立IQ的基于云的软件平台使用先进的算法来连续地从电源表,温度计和HVAC压力传感器中处理千兆字节。机器学习用于分段数据并确定气体,电动,蒸汽和太阳能的相对贡献和冷却过程。优化用于确定每天加热和冷却每个建筑物的最佳时间表。在正常运行期间,建筑物智商平台在大型商业建筑中降低了HVAC能耗,通过10-25%。
来自心电图的误报和其他患者监测设备是重症监护单位(ICU)的严重问题。噪声来自误报的噪声扰乱患者的睡眠,频繁的假警报将临床人员脱敏,以真正的警告。心脏病学挑战中的物理仪/计算中的竞争对手是任务的开发算法,可以区分ICU监测设备记录的信号中的真实和误报。捷克科科学院研究人员赢得了可以检测QRS复合物的Matlab算法的实时类别的第一名,区分正常和心室心跳,并过滤出由心脏起搏器刺激引起的假QRS复合物。该算法分别产生了真正的阳性率(TPR)和真正的负率(TNR)分别为92%和88%。
要解锁业务和工程数据的价值,以了解知情决策,团队开发预测分析应用程序越来越转向Matlab。
使用MATLAB工具和功能,可以使用工程,科学和现场数据以及业务和事务数据执行预测分析。使用MATLAB,您可以将预测应用部署到大规模生产系统和嵌入式系统。
在此简化的视图中,工程数据到达世界上的传感器,仪器和连接系统。收集数据并将其存储在内部或云中的文件系统中。
“无论我们的客户进入哪些行业,无论他们要求我们如何分析 - 文本,音频,图像或视频 - MATLAB代码,都可以更快地提供明确的结果。”
G. Subrahamanya博士VRK Roo,认识
该数据与来自传统业务系统的数据相结合,例如成本数据,销售结果,客户投诉和营销信息。
在此之后,分析由使用MATLAB的工程师或域专家开发。预处理几乎总是需要处理缺失的数据,异常值或其他不可预见的数据质量问题。在此之后,使用统计和机器学习等分析方法来生成系统的“分析”-A预测模型。
有用,然后将预测模型部署在生产IT环境中,其环境馈送实时交易或IT系统,例如电子商务站点或嵌入式设备 - 传感器,控制器或智能系统真正的世界,如自主车辆。
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“MATLAB通过其强大的数值算法,广泛的可视化和分析工具,可靠的优化程序,支持面向对象的编程以及在云中使用我们的生产Java应用程序运行的能力,以及我们的生产Java应用程序的能力,帮助加速我们的研发和部署。”金宝app
Borislav Savkovic,铅数据科学家,建筑