大数据的崛起

预测分析经常在。的上下文中讨论大数据工程数据，例如，来自传感器，仪表，和连接系统列世界。在公司业务系统中的数据可能包括交易数据，销售业绩，客户投诉和市场信息。越来越多的企业根据有关的信息这一宝贵的宝库数据驱动的决策。

日益激烈的竞争

随着竞争的加剧，企业在向竞争激烈的市场提供产品和服务方面寻求优势。下载188bet金宝搏数据驱动的预测模型可以帮助企业以新的方式解决长期存在的问题。

例如，设备制造商可能会发现仅在硬件方面很难创新。产品开发人员可以向现有的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设备维护的预测分析，或预见性维护，可以预测设备故障，预测能源需求，降低运营成本。例如，测量汽车部件振动的传感器可以在汽车在路上发生故障之前发出需要维修的信号。

企业还使用预测分析来创建更准确的预测，比如预测电网的电力需求。这些预测使资源规划(例如，各种发电厂的调度)能够更有效地进行。

大数据和机器学习的前沿技术

从…中提取价值大数据在美国，企业使用工具将算法应用于大型数据集Hadoop和火花。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。创新通常来自于结合来自多个来源的数据。

有了所有这些数据，就需要工具来提取见解和趋势。机器学习技术用于发现数据中的模式并构建预测未来结果的模型。有各种各样的机器学习算法，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

预测分析的例子

预测分析可以帮助金融、医疗、制药、汽车、航空和制造业等不同行业的团队。

• 汽车——开辟无人驾驶汽车新领域
  开发驾驶员辅助技术和新型自动驾驶汽车的公司使用预测分析来分析联网车辆的传感器数据，并构建驾驶员辅助算法。
• 航空航天-监测飞机引擎健康状况
  为了提高飞机的正常运行时间并降低维护成本，一家发动机制造商创建了一个实时分析应用程序来预测子系统在油、燃料、起飞、机械健康和控制方面的性能。
• 能源生产-预测电力价格和需求
  复杂的预测应用程序使用的模型，监控设备的可用性，历史趋势，季节性和天气。
• 金融服务-建立信用风险模型
  金融机构使用机器学习技术和定量工具来预测信用风险。
• 工业自动化与机械-预测机器故障
  一个塑料薄膜生产商每月节省5万欧元使用健康监测和预测维护应用程序，减少停机时间和最大限度地减少浪费。
• 医疗设备-使用模式检测算法来发现哮喘和慢性阻塞性肺病
  哮喘管理设备记录和分析患者的呼吸声音，并通过智能手机应用程序提供即时反馈，以帮助患者管理哮喘和慢性阻塞性肺病。

预测分析是使用数据分析来根据数据做出预测的过程。此过程使用数据以及分析、统计和机器学习为预测未来事件而创建预测模型的技术。

“预测分析”这个术语描述了一种统计或机器学习技术的应用，用来对未来进行定量预测。通常情况下,监督的机器学习技术用来预测未来值(这台机器需要多久才能维修?)或估计一个概率(怎么可能是这个客户拖欠贷款？)。

预测分析始于一个商业目标:使用数据来减少浪费、节省时间或削减成本。这个过程利用了异构的、通常是大量的数据集到模型中，这些模型可以生成清晰的、可操作的结果来支持实现该目标，比如更少的材料浪费、更少的库存和符合规范的制造产品。金宝app

预测分析工作流程

我们都熟悉天气预报的预测模型。预测模型的一个重要工业应用与能源有关负荷预测预测能源需求。在这种情况下，能源生产者、电网运营商和贸易商需要对能源负荷进行准确预测，以做出管理电网负荷的决策。大量的数据是可用的，使用预测分析，电网运营商可以把这些信息转化为可操作的见解。

一步一步的工作流程，预测能源负荷

通常，预测分析应用程序的工作流程遵循以下基本步骤:

1. 从各种来源导入数据，如web归档、数据库和电子表格。
   数据源包括CSV文件中的能源负载数据和显示温度和露点的国家天气数据。
2. 通过删除异常值和合并数据源来清理数据。
   识别数据峰值、丢失的数据或要从数据中删除的异常点。然后将不同的数据源聚合在一起——在本例中，创建一个包含能量负载、温度和露点的表。
3. 使用统计数据、曲线拟合工具或机器学习，开发基于聚合数据的准确预测模型。
   能源预测是一个复杂的过程，有很多变量，所以你可以选择使用神经网络来建立和训练一个预测模型。遍历训练数据集，尝试不同的方法。当训练完成时，您可以根据新数据尝试模型，看看它执行得如何。
4. 将该模型集成到生产环境中的负荷预测系统中。
   一旦您找到一个能够准确预测负载的模型，您就可以将其转移到生产系统中，从而使分析可以用于软件程序或设备，包括web应用程序、服务器或移动设备。

发展预测模型

您的聚合数据讲述了一个复杂的故事。要提取它所包含的见解，您需要一个准确的预测模型。

预测建模使用数学和计算方法来预测事件或结果。这些模型根据模型输入的变化预测未来某个状态或时间的结果。使用迭代过程，使用训练数据集开发模型，然后对其进行测试和验证，以确定其进行预测的准确性。你可以尝试不同的机器学习方法来找到最有效的模型。

例子包括时间序列回归模型预测航空交通量要么预测燃油效率基于一个线性回归模型引擎速度与负载的关系，以及其他有用的寿命评估模型预测。

预测分析与规定分析

已经成功实施了预测分析机构把规范作为分析的下一个前沿领域。预测分析产生的未来会发生什么的估计;说明性的分析告诉你如何根据预测做出最好的反应。

规范的分析是数据分析的一个分支，它使用预测模型来建议为获得最佳结果而采取的行动。规范性分析依赖于优化和基于规则的决策技术。预测负载关于未来24小时的电网就是一个例子预测分析,而决定如何操作发电厂基于此预测表示规范的分析。

为了发掘业务和工程数据的价值以做出明智的决策，开发预测分析应用程序的团队越来越多地求助于MATLAB。

使用MATLAB工具和函数，您可以对工程、科学和现场数据以及业务和事务性数据执行预测分析。使用MATLAB，您可以将预测应用程序部署到大规模生产系统和嵌入式系统。

为什么要使用MATLAB进行预测分析?

1. MATLAB分析可以处理业务和工程数据。
   MATLAB支持传感器、图像、视频、金宝app遥测、二进制和其他实时格式。使用Hadoop和Spark的MATLAB Tall数组，并通过连接接口到ODBC/JDBC数据库来研究这些数据。
2. MATLAB让工程师自己做数据科学。
   使您的领域的专家做数据的科学，具有强大的工具来帮助他们做机器学习，深度学习，统计，优化，信号分析和图像处理。
3. MATLAB分析在嵌入式系统中运行。
   通过从MATLAB代码中创建可移植的C和c++代码，开发在嵌入式平台上运行的分析。
4. MATLAB分析部署到企业IT系统。
   MATLAB集成到企业系统，集群和云，具有免版税的部署运行。

你的数据+ MATLAB =预测分析的成功

在这种简化的视图，工程数据从传感器，仪表，和连接系统到达出在世界上。数据被收集并存储在一个文件系统无论是内部的或在云中。

这些数据与来自传统业务系统(如成本数据、销售结果、客户投诉和营销信息)的数据相结合。

之后，由工程师或领域专家使用MATLAB开发分析。预处理几乎总是需要处理丢失的数据、异常值或其他不可预见的数据质量问题。然后，使用诸如统计和机器学习等分析方法来生成一个“分析”—您的系统的预测模型。

为了发挥作用，可以将预测模型部署到生产IT环境中，提供实时事务或IT系统(如电子商务网站)，也可以部署到嵌入式设备(传感器、控制器或现实世界中的智能系统，如自动驾驶汽车)。

应用MATLAB和金宝app^®作为此体系结构的一部分是理想的，因为这些工具支持使用基于模型的设计的嵌入式系统或使用应用程序部署产品的IT系统的简单部署路径。下载188bet金宝搏