预测分析

大数据

预测分析wirdhäufigIM Kontext冯大数据diskutiert。Beispielsweise stammen千牛顿·冯·Sensoren，Messinstrumenten UND vernetzten Systemen在DER实践。祖书房回到名单Daten冯商务Systemen EINES UNTERNEHMENSkönnenbeispielsweise Transaktionsdaten，Vertriebsergebnisse，Kundenbeschwerden UND营销，信息详细信息gehören。Unternehmen奥西阿赫zunehmenddatengestützteEntscheidungen AUF DER Grundlage dieses wertvollen信息详细信息。

Zunehmender Wettbewerb

Wenn der Wettbewerb zunimt, bemühen sich Unternehmen, ihre产品和服务für die umkämpften Märkte besonders hervorzuheben。Datengestützte prädiktive Modelle können Unternehmen helfen, seit Langem besteende Probleme auf neue Weisen zu lösen。

Beispielsweise können Gerätehersteller feststellen, das es schwierig ist, nur beider Hardware innovation v sein。producktentwickler können vorhandenen Lösungen prädiktive Funktionen hinzufügen, um den Kundennutzen zu erhöhen。麻省理工学院预测分析für die Instandhaltung von Geräten, ordervorausschauende Instandhaltung， können Geräteausfälle，我们的国家能源公司。Beispielsweise können Sensoren, die Vibrationen in Fahrzeugteilen messen, einen Instandhaltungsbedarf signalisieren, bevor das Fahrzeug im Straßenverkehr eine Panne hat。

Außerdemverwenden Unternehmen预测分析，嗯genauere Vorhersagen祖erzeugen，etwa献给Energiebedarf IM Stromnetz。MIT Diesen表示Vorhersagen IST EINE effektivere Ressourcenplanungmöglich（beispielsweise EINE Zeitplanung献给巢穴Einsatz mehrerer Kraftwerke）。

创新科技für大数据与机器学习

嗯大数据我们的算法是工具Hadoop和火花auf große Datenmengen an。我们可以将数据银行的数据转换为Geräten, Bilder，视频，音频，传感器数据。Innovationen entstehen häufig durch von Daten aus merhren Quellen的组合。

贝都Diesen表示回到名单Daten信德工具erforderlich，嗯Einblicke UND趋势祖extrahieren。Machine-Learning-Techniken在发现的日子里，在发现的日子里，在发现的日子里，在发现的日子里，在发现的日子里，在发现的日子里，在找到的日子里。Eine Reihe von机器学习算法steen zur Verfügung, darunter线性和线性回归，神经网络，支持向量机，Entscheidungsbäume和算法。金宝app

预测分析Beispiele

预测分析ISTnützlich献给队这样unterschiedlichen Branchen魏某Finanzen，Gesundheitswesen，Pharmazie，Automobilbranche，叶轮应力UND / Raumfahrt UND FERTIGUNG。

• Automobilbranche.-创新麻省理工学院自主法尔泽根
  Unternehmen，模具Fahrerassistenztechnologien UND AUTONOME抵达Neue Fahrzeuge entwickeln，verwenden预测分析，嗯Sensordaten冯vernetzten Fahrzeugen祖analysieren UND Fahrerassistenz-Algorithmen祖ERSTELLEN。
• 叶轮应力UND / Raumfahrt- Zustandsüberwachung献给Flugzeugtriebwerke
  嗯，这是我们的错误，这是我们的错误，这是我们的错误，这是我们的错误，这是我们的错误。
• Energieproduktion- Vorhersage von Strompreis and -bedarf
  Fortschrittliche Vorhersage-Apps verwenden Modelle, die die Verfügbarkeit von Kraftwerken, historische Trends, Jahreszeitenabhängigkeiten und das Wetter überwachen。
• Finanzdienstleistungen- 发展协会冯Kreditrisikomodellen
  Finanzinstitute verwenden机器学习，Techniken UND定量工具，嗯Kreditrisiken vorherzusagen。
• AUTOMATISIERUNG和机械制造- Vorhersage von Maschinenausfällen
  艾因Kunststoff- UND Folienhersteller SPART monatlich 50.000欧元麻省理工学院einer Anwendung献给死去ZustandsüberwachungUND vorausschauende Instandhaltung，死Ausfallzeiten reduziert UND Verschwendung minimiert。
• Medizinprodukte- Verwendung冯Mustererkennungsalgorithmen楚Erkennung冯哮喘UND COPD
  在Asthma-Management-Gerät zeichnet die Atemgeräusche von patients auf, analysiert sie and bietfortiges Feedback über eine Smartphone-App, um den patients den um mit Asthma and COPD zu erleichtern。

预测分析这是在Verfahren，在他们的数据分析中，嗯，Vorhersagen和von Daten zu treffen。根据分析和统计数据，我们可以得出结论机器学习-Techniken，嗯ein prädiktives modelell für die Vorhersage zukünftiger Ereignisse zu erstellen。

《预测分析》是我们所熟悉的统计方法，机器学习技术，以及定量分析。Haufig了Techniken des überwachten机器学习verwendet, um einen zukünftigen Wert vorherzusagen (你的名字叫什么? Gerät genutzt werden, bevor es eine Wartung benötigt?) order eine Wahrscheinlichkeit zu schätzen (魏某wahrscheinlich IST ES，DASS dieser昆德einen Kredit nichtzurückzahlt？）。

预测分析开始mit einem Geschäftsziel: Daten sollen verwendet werden, um Verschwendung zu reduzieren, Zeit zu sparen oder Kosten zu senken。Der Prozess bindet heterogene, häufig sehr große Datenmengen in Modelle ein, die klare, handlungsrelevante Ergebnisse erzeugen könne, um die Erreichung dies Ziels zu unterstützen, wie z. B. weniger Materialverschwendung, weniger Lagerbestand und ein hergestelltes Produkt, das die Spezifikationen erfüllt。

预测分析工作流程

Wir alle kennen prädiktive Modelle für die wetervorhersage。我们可以在此基础上建立工业模型Vorhersage der Stromlasten，麻省理工学院DER死Nachfrage NACH科特布斯vorhergesagt wird。在diesem秋季benötigenEnergieerzeuger，Netzbetreiber UND处理器genaue Vorhersagen德Stromlasten，嗯Entscheidungen楚VERWALTUNG冯Lasten IM Stromnetz祖奥西阿赫。Riesige Datenmengen stehen楚Verfügung，UND MITprädiktivenAnalysenkönnenNetzbetreiber diese信息详细信息在handlungsrelevante Einblicke verwandeln。

Schritt-für-Schritt-Workflow für die Vorhersage von Stromlasten

Im Allgemeinen folgt der Workflow für eine Anwendung der prädiktiven analyze diesen grundlegenden Schritten:

1. 您的邮箱地址:www.daten.org.cn
   Datenquellen信德beispielsweise Stromlastdaten在einer CSV-Datei UND国立WetterdateneinschließlichTemperatur UND Taupunkt。
2. berinigung der Daten durch Entfernen von Ausreißern und Kombinieren von Datenquellen:
   Identifizieren SIE Datenspitzen，fehlende回到名单Daten奥德anomale Punkte，模具AUS巢穴回到名单Daten entfernt werden应然。Aggregieren SIE丹恩unterschiedliche Datenquellen miteinander - 在diesem秋祖einer einzelnen Tabelle MIT Stromlast，Temperatur UND Taupunkt。
3. Entwickeln eines genauen prädiktiven models auf Grundlage der aggregierten Daten unter von statiskinstrumenten, Werkzeugen zur Kurvenanpassung order机器学习:
   给她的能量是可变的。请登录können，也可以登录dafür entscheiden, mit neuronalen Netzen in prädiktives modelell zu erstellen and zu trainieren。请您把我的名字写在Ansätze für我的名字里。我们的培训项目是können，您的模型是新测试，嗯，我们看到，您的设计很时髦。
4. 最后一个系统中模型的积分
   请您在Ihr生产系统übernehmen和damit Analysen für software program order Geräte verfügbar machen, wie Webanwendungen, Server order to mobile Geräte。

Entwickeln pradiktiver Modelle

我很高兴见到你。嗯，我可以发邮件到für Einblicke zu nutzen, benötigen您可以发邮件到prädiktives model。

PrädiktiveModellierungverwendet Methoden德Mathematik und明镜Informatik公司，嗯EIN本生奥德Ergebnis vorherzusagen。Diese Modelle萨根anhand冯Veränderungen的巢穴Modelleingaben EIN Ergebnis在einemzukünftigenZustand奥德祖einemzukünftigenZeitpunkt voraus。SIE entwickeln DAS潜行在einem iterativen Prozess麻省理工学院einer培训，Datenmenge UND TESTEN UNDprüfenES丹恩，嗯死Genauigkeit围网渔船Vorhersagen祖ermitteln。SIEkönnenunterschiedliche机器学习，Ansätzeausprobieren，嗯DAS effektivste潜行祖芬登。

Beispiele sind mit模型Zeitreihen回归楚Vorhersage冯Verkehrsaufkommen静脉Fluggesellschaft奥得河死Vorhersage der Kraftstoffeffizienz麻省理工学院einemlinearen Regressionsmodellfür Motordrehzahl gegenüber Last。

预测分析IM Vergleich祖规范性分析

预测分析是一个实现者，参见规范分析(nächstes Ziel)。规范分析erstellt eine Schätzung dafür，是als Nächstes passieren wid;praskriptive我想说，您最好还是听我的。

规范的分析这是我们的数据分析，prädiktive模型，嗯，这是我们最感兴趣的数据分析，durchgeführt werden solten。Präskriptive分析:我很高兴你能找到我的技术。Lastvorhersagenfür das Stromnetz in den nächsten 24 Stunden sind in Beispiel für预测分析．请听我的解释，魏某Kraftwerke betrieben werden应然, stellen hingegenPresctiptive分析dar．

MATLAB wird zunehmend冯队verwendet，死Anwendungen献给预测分析entwickeln，嗯geschäftlicheUND千牛顿ALS Grundlage献给fundierte Entscheidungen祖nutzen。

Mithilfe der Tools and Funktionen von MATLAB können Sie Predictive Analytics anhand von technischen, wissenschaftlichen und geschäftlichen Daten sowie transactions - und Felddaten durchführen。Mit MATLAB können Sie prädiktive Anwendungen auf groen ßen producktionssystemen und Embedded Systems bereitstellen。

Wozu dient MATLAB献给预测分析？

1. MATLAB-Analysen arbeiten mit geschäftlichen und technischen Daten。
   MATLAB bietet原生Unterstützung für传感器-，图片-，视频-，遥测-，Binär- und andere Echtzeit-Datenformate。您可以使用Daten mit Tall-Arrays von MATLAB für Hadoop and Spark and indem您可以使用ODBC-/JDBC-Datenbanken verbinden。
2. 麻省理工学院的MATLABkönnenINGENIEURE selbst IM数据科学tätigwerden。
   Ermöglichen Sie es Ihren Fachexperten, sich wissenschaftlich zu betätigen: mit leistungsstarken Tools für Machine Learning, Deep Learning, statistics, Optimierung, signalanalysis and Bildverarbeitung。
3. MATLAB-Analysen können auf Embedded Systems verwendet werden。
   Entwickeln您的分析funktionen zur Ausführung auf嵌入式平台，indem可移植的C和c++代码，matlab -代码generieren。
4. MATLAB-Analysenkönnen奥夫IT-Systemen冯Unternehmen bereitgestellt werden。
   MATLAB可以在Unternehmenssysteme的einer Laufzeitumgebung, Cluster and Clouds integrgriert werden, die lizenzgebührenfrei bereitgestellt wid。

IHRE回到名单Daten + MATLAB = Erfolg MIT预测分析

在dieser vereinfachten Betrachtungsweise stammen千牛顿·冯·Sensoren，Messinstrumenten UND vernetzten Systemen在DER实践。模具回到名单Daten werden gesammelt UND在einem Dateisystem gespeichert，DAS SICH VOR的Ort奥德河畔中的云befindet。

Diese回到名单Daten werden麻省理工学院回到名单Daten冯herkömmlichen商务Systemen kombiniert，魏某Kostendaten，Vertriebsergebnissen，Kundenbeschwerden UND营销，信息详细信息。

我们有一个MATLAB的分析方法，我们有一个MATLAB的分析方法。快速immer是eine Vorverarbeitung erforderlich, um mit fehlenden Daten, Ausreißern order der unvorherergeshenen Problemen der Datenqualität umzugehen。Danach werden Analysemethoden wie statistical and Machine Learning verwendet, um eine“Analytik”from prädiktives modelell Ihres Systems。

嗯praktischen Nutzen祖erzielen，wird DASprädiktive潜行尼姑bereitgestellt。死在einer卡恩IT-Produktionsumgebung erfolgen，模具模Grundlage献给EIN transaktionsbasiertes奥德IT-bezogenes Echtzeit-系统魏某EINE电子商务，网站bildet。吴国良卡恩ES奥夫einem嵌入式Geräterfolgen，魏某einem传感器，einem控制器奥德einem intelligenten系统在德实践，etwa einem autonomen FAHRZEUG。

明信片Nutzung冯马铃薯和金宝app^®als Teil dieser Architektur ist ideal, da die Tools einfache Bereitstellungspfade für嵌入式系统mit基于模型的设计ermöglichen -订购für IT-Systeme mit Anwendungsbereitstellungs-Produkten。