预测分析

大数据的兴起

预测分析通常是在大数据例如，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。s manbetx 845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。

设备制造商，例如，可以发现很难在单独的硬件创新。产品开发人员可以向现有解决方案中添加的预测能力，以增加价值给客户。万博 尤文图斯使用预测分析设备的维修，或预见性维护，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车辆在道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。

尖端技术，大数据和机器学习

提取价值大数据在美国，企业使用诸如Hadoop和星火．数据来源可能包括事务处理数据库，设备的日志文件，图像，视频，音频，传感器，或其他类型的数据。创新往往来自于数据从多个来源结合。

有了这些数据，我们就需要工具来提取见解和趋势。机器学习技术用于发现数据中的模式，并建立预测未来结果的模型。有多种机器学习算法，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。万博1manbetx

预测分析的例子

预测分析有助于行业广泛，包括金融，医疗，制药，汽车，航空航天，和制造团队。

• 汽车-自动驾驶汽车的创新
  开发驾驶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，并构建驾驶辅助算法。
• 航空航天- 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-预测电价和用电需求
  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——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贷风险。
• 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- 使用模式检测算法被发现哮喘和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，使基于数据的预测过程。此过程使用的数据与分析，统计信息，以及机器学习技术创造未来预测事件的预测模型。

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,监督机器学习技术被用来预测未来值（多久能需要维护之前，这台机器上运行？)或估计概率(这个客户拖欠贷款的可能性有多大?）．

与业务目标的预测分析开始：使用数据，以减少浪费，节约时间，或降低成本。该过程驾异类，常有大量的数据集到可以产生清晰的，可操作的结果以支持实现这一目标，为符合规格的材料浪费少，库存少库存和制造的产品这样的模型。万博1manbetx

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源需求。在这种情况下，能源生产商，电网运营商，交易商需要能源负荷的准确预测，为在该电网负荷管理做出决策。是数据的大量发售，采用预测分析，电网运营商可以将这些信息转化为可操作的见解。

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. 从不同来源，如web存档，数据库，和电子表格导入数据。
   数据源包括在CSV文件中的能量负载数据和国家气象数据表示温度和露点。
2. 通过去除异常值，并结合数据源清理数据。
   确定要从数据中删除的数据峰值、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，创建一个包含能量负载、温度和露点的表。
3. 开发基于使用统计，曲线拟合工具或机器学习的汇总数据准确的预测模型。
   能量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预测模型。迭代您的训练数据集以尝试不同的方法。当训练完成后，您可以针对新数据尝试模型，以查看它的性能如何。
4. 集成模型为负荷预测系统在生产环境中。
   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。

发展预测模型

汇总的数据说明了一个复杂的问题。为了提取它所包含的洞察力，你需要一个精确的预测模型。

预测模型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，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或预测燃油效率根据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vs.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;说明性的分析告诉您如何在给出的预测最好的方式作出反应。

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。说明性分析依赖于优化和基于规则的技术来进行决策。预测负载在接下来的24小时内电网的一个例子就是预测分析，而决定如何操作发电厂基于这一预测代表规范的分析．

要解锁业务和工程数据的价值，以做出明智的决策，团队在开发预测性分析应用程序越来越多地转向MATLAB。

使用MATLAB工具和功能，您可以与工程，科学，和现场数据进行预测分析，以及业务和交易数据。有了MATLAB，您可以部署预测应用程序，以规模化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分析与商务和工程数据的工作。
   MATLAB支持传感器、图像、视频、万博1manbetx遥测、二进制和其他实时格式。使用MATLAB用于Hadoop和Spark的Tall数组，并通过连接到ODBC/JDBC数据库的接口来探索这些数据。
2. MATLAB让工程师们自己研究数据科学。
   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。

你的数据+ MATLAB =成功与预测分析

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，分析是通过使用MATLAB的工程师或领域专家开发的。预处理几乎总是需要处理丢失的数据，离群，或其他不可预见的数据质量问题。随后，分析方法，如统计和机器学习是用于产生“分析” -a预测系统的模型。

为了有用，该预测模型随后被部署到生产IT环境中，提供实时交易或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。

应用马铃薯和万博1manbetx^®作为该体系结构的一部分是理想的，因为这些工具为使用基于模型的设计(Model-Based Design)的嵌入式系统或使用应用程序部署产品的IT系统提供了简单的部署路径。s manbetx 845