预测分析

你需要知道的3件事

预测分析使用历史数据来预测未来的事件。通常,历史数据用于构建捕获重要趋势的数学模型。然后将预测模型用于当前数据,以预测接下来会发生什么,或者建议采取的动作以获得最佳结果。

近年来,预测分析因支持技术的进展而受到了很多关注,特别是在大数据和机器学习领域。万博1manbetx

为什么预测分析很重要

大数据的兴起

预测分析通常是在大数据例如,工程数据例如来自世界上的传感器,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。企业越来越多地根据这一有价值的信息制作数据驱动的决策。

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。

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。万博 尤文图斯在设备维护中使用预测分析,或者预见性维护,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。

大数据和机器学习的前沿技术

提取价值大数据在美国,企业使用诸如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。

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

预测分析示例

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。

  • 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—监控飞机引擎的健康状况
    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监控工厂可用性,历史趋势,季节性和天气的模型。
  • 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。
  • 工业自动化及机械-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-使用模式检测算法检测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COPD。

预测分析是如何工作的

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,以创建对未来的定量预测。通常情况下,监督机器学习技巧用于预测未来价值(这台机器能运行多久才需要维修?)或估计概率(这位客户有多可能违约贷款?).

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。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载预测预测能源需求。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。

预测分析工作流程。

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. 从各种来源导入数据,如web档案、数据库和电子表格。
    数据来源包括CSV文件中的能源负荷数据和显示温度和露点的国家天气数据。
  2. 通过移除异常值和合并数据源来清理数据。
    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. 利用统计学、曲线拟合工具或机器学习,在汇总数据的基础上开发一个准确的预测模型。
    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. 将模型集成到生产环境中的负荷预测系统中。
    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。

纽约州能量负荷预测的预测分析应用。

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,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要么预测燃油效率基于一个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

已成功实施预测性分析的组织将规定的分析视为下一个边界。预测分析创造了接下来会发生什么;说明性的分析告诉你如何在预测的情况下做出最好的反应。

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。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

Matlab有趣的预测分析实例

公司正在寻找创新的方法来应用预测分析MATLAB®创造新的产品和服务,以新的方s manbetx 845式解决长期存在的问题。

这些例子说明了预测分析的实际应用:

贝克休斯利用数据分析和机器学习开发油气开采设备预测性维护软件

贝克休斯的卡车配备了容积泵,可以将水和砂的混合物注入到钻井深处。在150万美元的卡车总成本中,泵的成本约为10万美元,因此贝克休斯需要确定泵何时会出现故障。他们处理和分析了10辆在现场作业的卡车上安装的传感器以每秒50,000个样本的速度收集的高达1tb的数据,并训练神经网络使用传感器数据来预测泵故障。该软件预计将减少30 - 40%的维护成本,或超过1000万美元。

BuildingIQ开发了大规模建筑暖通空调能源优化的前瞻性算法

大型商业建筑中的加热,通风和空调(HVAC)系统往往效率低下,因为它们没有考虑到改变的天气模式,可变能源成本或建筑物的热性能。建立IQ的基于云的软件平台使用先进的算法来连续地从电源表,温度计和HVAC压力传感器中处理千兆字节。机器学习用于分段数据并确定气体,电动,蒸汽和太阳能的相对贡献和冷却过程。优化用于确定每天加热和冷却每个建筑物的最佳时间表。在正常运行期间,建筑物智商平台在大型商业建筑中降低了HVAC能耗,通过10-25%。

开发检测算法以减少重症监护病房的误报

在重症监护病房(icu),心电图仪和其他病人监测设备发出的假警报是一个严重问题。假警报的噪音会扰乱病人的睡眠,而频繁的假警报会使临床工作人员对真正的警报失去敏感性。在PhysioNet/Computing in Cardiology挑战赛中,竞争对手的任务是开发算法,以区分ICU监测设备记录的信号中的真假警报。捷克科学院(Czech Academy of Sciences)的研究人员利用MATLAB算法在实时类别中赢得了第一名,该算法可以检测QRS复合体,区分正常和心室心跳,并过滤掉由心脏起搏器刺激引起的假QRS复合体。该算法的真阳性率(TPR)为92%,真阴性率(TNR)为88%。

用matlab预测分析

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。

用于预测分析的MATLAB。

为什么使用MATLAB进行预测分析?

  1. MATLAB分析可以同时处理商业和工程数据。
    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。
    使您的域专家可以进行数据科学,具有强大的工具,帮助他们进行机器学习,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,带有免版税部署的运行时。

你的数据+ MATLAB =成功与预测分析

在此简化的视图中,工程数据到达世界上的传感器,仪器和连接系统。收集数据并将其存储在内部或云中的文件系统中。

工程驱动分析的架构。

“无论我们的客户在哪个行业,无论他们要求我们分析什么数据——文本、音频、图像或视频——matlab代码都能让我们更快地提供清晰的结果。”

G. Subrahamanya VRK Roo博士,Cognizant

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,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。

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。

申请MATLAB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

将预测模型部署到嵌入式系统和IT系统。

“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。”万博1manbetx

Borislav Savkovic,首席数据科学家,BuildingIQ