预测分析使用历史数据来预测未来事件。通常,历史数据被用来建立一个数学模型来捕捉重要的趋势。然后,该预测模型将用于当前数据,以预测接下来将发生什么,或建议采取行动,以获得最佳结果。
近年来,由于支持技术的进步,尤其是在大数据和机器学习领域,预测分析受到了很多关注。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。
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,设备制造商发现仅在硬件领域创新很难。产品开发人员可以向现有解决方案添加预测功能,以增加对客户的价值。金宝搏官方网站在设备维护中使用预测分析,或者预测维护,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和火花。数据源可能包括事务性数据库、设备日志文件、图像、视频、音频、传感器或其他类型的数据。创新往往来自于整合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
预测分析可以帮助金融、医疗保健、制药、汽车、航空航天和制造等行业的团队。
预测分析是使用数据分析来根据数据做出预测的过程。这个过程使用数据、分析、统计和机器学习用于创建预测未来事件的预测模型的技术。
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,监督机器学习技术用于预测未来价值(这台机器能运行多久才需要维修?)或估计概率(这个客户拖欠贷款的可能性有多大?)。
预测分析从一个业务目标开始:使用数据来减少浪费、节省时间或降低成本。该过程将异构的、通常是大规模的数据集整合到模型中,这些模型可以产生清晰、可操作的结果,以支持实现该目标,例如减少材料浪费、减少库存库存,以及满足规格要求的制成品。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荷预测预测能源需求。在这种情况下,能源生产商、电网运营商和交易商需要准确的能源负荷预测,以做出电网负荷管理的决策。大量的数据是可用的,使用预测分析,电网运营商可以将这些信息转化为可操作的见解。
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。它们处理和分析高达每秒50000个采样从安装在卡车10在该领域工作的传感器收集的数据的TB的和受过训练的神经网络来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。
大型商业建筑中的供暖、通风和空调(HVAC)系统往往效率低下,因为它们没有考虑到不断变化的天气模式、可变的能源成本或建筑的热性能。构建IQ基于云的软件平台使用先进的算法来连续处理来自电能表、温度计和暖通空调压力传感器的千兆字节的信息。机器学习用于分割数据,并确定燃气、电力、蒸汽和太阳能对加热和冷却过程的相对贡献。优化用于确定一天中每个建筑的最佳供暖和制冷时间表。建筑IQ平台使大型商业建筑正常运行时的暖通能耗降低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。科学的研究人员捷克科学院与MATLAB算法的挑战,能够检测QRS波群,正常和心室心跳区分,并过滤掉造成心脏起搏器的刺激虚假QRS波群的实时类别夺得第一名。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%。
为了释放商业和工程数据的价值,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转向MATLAB。
使用MATLAB工具和函数,您可以使用工程、科学和现场数据,以及业务和事务数据进行预测分析。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中。
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。
“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,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。接下来,使用统计和机器学习等分析方法来生成一个“分析”——系统的预测模型。
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MATLAB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
“MATLAB通过其强大的数值算法、广泛的可视化和分析工具、可靠的优化例程、对面向对象编程的支持,以及使用我们的生产Java应用程序在云中运行的能力,帮助我们加快了研发和部署。”金宝app
Borislav Savkovic,铅数据科学家,建筑