预测分析

大数据的兴起

预测分析经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、客户投诉和市场信息。越来越多的企业会基于这些有价值的信息做出数据驱动的决策。

增加竞争

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，预测能源需求，并降低运营成本。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。

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）。

大数据和机器学习的尖端技术

从大数据，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。机器学习技术用于在数据中找到模式，并建立预测未来结果的模型。有多种机器学习算法可用，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——开创自动驾驶汽车新局面
  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技术来分析来自联网车辆的传感器数据，并构建驾驶员辅助算法。
• 航空航天- 监控飞机发动机健康
  为了改善飞机上限并降低维护成本，发动机制造商创建了一个实时分析应用，以预测石油，燃料，升降机，机械健康和控制的子系统性能。
• 能源生产-预测电价和需求
  复杂的预测应用程序使用模型监测植物可用性、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。
• 工业自动化和机械- 预测机器故障
  塑料和薄膜制片人每月使用健康监测和预测维护应用程序节省50,000欧元，可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，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”描述的是应用统计或机器学习技术来创建对未来的定量预测。通常情况下,有监督的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。

用于预测能量负载的逐步工作流程

通常，预测分析应用程序的工作流程遵循这些基本步骤：

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。
   识别要从数据中删除的数据尖峰、缺失数据或异常点。然后将不同的数据源聚合在一起—在本例中，创建包含能源负载、温度和露点的单个表。
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。
   能源预测是一个具有许多变量的复杂过程，因此可以选择使用神经网络来建立和训练一个预测模型。遍历你的训练数据集，尝试不同的方法。当训练完成后，您可以根据新数据尝试模型，看看它的表现如何。
4. 将模型集成到生产环境中的负载预测系统中。
   一旦找到一个准确预测负载的型号，您可以将其移动到生产系统中，使分析可用于软件程序或设备，包括Web Apps，服务器或移动设备。

开发预测模型

你汇总的数据讲述了一个复杂的故事。为了提取它所持有的见解，你需要一个精确的预测模型。

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更改在未来的某个状态或时间预测结果。使用迭代过程，您可以使用训练数据集开发模型，然后测试和验证它，以确定其做出预测的准确性。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速度与负载，剩余使用寿命估算模型预后学。

预测性分析vs规定性分析

成功实施预测分析的组织将规范性分析视为下一个前沿领域。预测性分析可以预测接下来会发生什么;说明性的分析告诉您如何以预测的最佳方式作出反应。

规定性分析是数据分析的一个分支，使用预测模型来建议采取的行动，以获得最佳的结果。规范性分析依赖于优化和基于规则的决策技术。预测负载在接下来的24小时内电网就是一个例子预测分析，而决定如何操作发电厂根据这一预测表示规范的分析。

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具有对传感器、图像、视频金宝app、遥测、二进制和其他实时格式的原生支持。使用用于Hadoop和Spark的MATLAB Tall数组，并通过连接ODBC/JDBC数据库的接口来探索这些数据。
2. Matlab让工程师自己做数据科学。
   让你的领域专家做数据科学，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代码创建便携式C和C ++代码，开发分析以在嵌入式平台上运行。
4. Matlab Analytics部署到企业IT系统。
   MATLAB集成到企业系统、集群和云中，具有免版税的可部署运行时。

你的数据+ MATLAB =成功的预测分析

在这个简化的观点中，工程数据来自世界各地的传感器、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。

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。

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

应用马铃薯和金宝app^®作为该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设计的嵌入式系统或使用应用程序部署产品的IT系统的轻松部署路径。下载188bet金宝搏