预测分析

大数据的兴起

预测分析通常在上下文中讨论大数据例如，工程数据来自世界各地的传感器、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。越来越多的企业基于这些宝贵的信息做出数据驱动的决策。

日益激烈的竞争

随着竞争的加剧，企业寻求在拥挤的市场中提供产品和服务的优势。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，或预见性维护，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做出更准确的预测，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尖端技术

提取价值大数据在美国，企业使用诸如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。

有了这些数据，我们就需要工具来提取见解和趋势。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

预测分析的例子

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。

• 汽车- 用自动车辆打破新的地面
  公司开发驾驶员援助技术和新的自治车辆使用预测分析来分析连接的车辆的传感器数据并构建驾驶员辅助算法。
• 航天- 监控飞机发动机健康
  为了提高飞机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，以预测燃油、起飞、机械健康和控制子系统的性能。
• 能源生产- 预测电价和需求
  复杂的预测应用程序使用的模型可以监测植物的可用性、历史趋势、季节性和天气。
• 金融服务- 开发信用风险模型
  金融机构使用机器学习技巧和定量工具来预测信用风险。
• 工业自动化和机械-预测机器故障
  一家塑料和薄膜生产商使用运行状况监测和预测性维护应用程序，每月可节省50,000欧元，减少停机时间并最大限度地减少浪费。
• 医疗设备- 使用模式检测算法到现场哮喘和COPD
  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COPD。

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，以创建对未来的定量预测。通常情况下,监督机器学习技术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(这个客户拖欠贷款的可能性有多大?）。

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

预测分析工作流程

我们都熟悉天气预报的预测模型。预测模型在工业中的一个重要应用与能源有关负荷预测预测能量需求。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。

预测能量负荷的一步一步的工作流程

通常，预测分析应用程序的工作流遵循以下基本步骤:

1. 从各种源导入数据，例如Web Archives，数据库和电子表格。
   数据源包括CSV文件中的能量负载数据和显示温度和露点的国家天气数据。
2. 通过删除异常值并结合数据来源来清洁数据。
   识别数据尖峰，缺少数据或异常点以从数据中删除。然后将不同的数据源聚合在一起 - 在这种情况下，创建单个表，包括能量负载，温度和露点。
3. 使用统计数据，曲线拟合工具或机器学习，基于聚合数据进行准确的预测模型。
   能量预测是具有许多变量的复杂过程，因此您可能会选择使用神经网络来构建和培训预测模型。通过您的培训数据集迭代以尝试不同的方法。培训完成后，您可以尝试对新数据的模型，以查看它的执行程度。
4. 将模型集成到生产环境中的负载预测系统中。
   一旦你找到了一个能够准确预测负载的模型，你就可以将其转移到生产系统中，让软件程序或设备(包括web应用程序、服务器或移动设备)都可以使用分析。

开发预测模型

您的聚合数据讲述了一个复杂的故事。要提取它的见解，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。这些模型在某个未来状态或基于模型输入的更改的情况下预测结果。使用迭代过程，您可以使用培训数据集开发模型，然后测试并验证它以确定其进行预测的准确性。您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预测模型航空公司交通量或预测燃油效率基于A.线性回归模型发动机转速与负载的关系，以及剩余有用的寿命估计模型预测．

预测分析与规定分析

已经成功实现预测分析的组织将说明性分析视为下一个前沿。预测分析对接下来会发生什么做出估计;规定的分析告诉您如何以预测的最佳方式作出反应。

规范的分析是数据分析的分支，它使用预测模型来建议采取最佳结果的行动。规定性分析依赖于优化和基于规则的决策技术。预测负荷在接下来的24小时内，在电网上是一个例子预测分析，而决定如何操作发电厂基于这个预测代表规定性分析．

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。

为什么使用matlab进行预测分析？

1. Matlab分析与业务和工程数据一起工作。
   MATLAB对传感器，图像，视频，遥金宝app测，二进制和其他实时格式具有本机支持。使用Matlab高阵列进行Hadoop和Spark探索此数据，并通过将接口连接到ODBC / JDBC数据库。
2. Matlab让工程师自己做数据科学。
   让您的领域专家做数据科学，使用强大的工具，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、集群和云中，并提供免版税的可部署运行时。

您的数据+ matlab =预测分析的成功

在这个简化的视图中，工程数据来自于世界各地的传感器、仪器和连接系统。数据被收集并存储在内部或云中的文件系统中。

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

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。

应用马铃薯和金宝app^®作为此架构的一部分是理想的，因为该工具可以轻松地部署路径以嵌入式系统，具有基于模型的设计，或具有应用部署产品的IT系统。下载188bet金宝搏