崛起大数据

预测分析经常在的上下文中讨论大数据工程数据，例如，来自传感器，仪表，和连接系统列世界。在公司业务系统中的数据可能包括交易数据，销售业绩，客户投诉和市场信息。越来越多的企业根据有关的信息这一宝贵的宝库数据驱动的决策。

日益激烈的竞争

随着竞争的加剧，企业在寻求将产品和服务，拥挤的市场优势。s manbetx 845数据驱动的预测模型可以帮助企业解决在新的方式长期存在的问题。

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，或预测性维护，可以预测设备故障，预测能源需求，并降低运营成本。例如，传感器，在汽车部件测量的振动可以在车辆在道路上发生故障之前信号进行维护的必要性。

公司还利用预测分析来创建更准确的预测，如预测对电网的用电需求。这些预测使资源规划（例如，各电厂的调度），能更有效地完成。

尖端技术，大数据和机器学习

要从中获取价值大数据，企业使用的工具，如适用算法大型数据集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，工具是必要的，以提取的见解和趋势。机器学习技术用于查找数据，并于预测未来结果建立模型的模式。各种机器学习算法是可用的，包括线性和非线性回归，神经网络，支持向量机，决策树，以及其它算法。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- 与自主车开辟新
  公司开发的驾驶员辅助技术和新的自动驾驶汽车使用预测分析，从连接的车辆，并建立驾驶员辅助算法分析传感器数据。
• 航天- 监控飞机发动机健康
  为了提高飞机的正常运行时间和降低维护成本，发动机制造商创建一个实时分析应用程序来预测石油，燃料，升空，机械健康和控制子系统的性能。
• 能源生产- 预测电价与需求
  复杂的预测应用程序使用的模型，监控设备的可用性，历史趋势，季节性和天气。
• 金融服务- 开发信用风险模型
  金融机构通过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
  的塑料和薄膜生产商节省了每月使用健康监测和预测性维护的应用程序，减少了停机时间并最小化浪费50000欧元。
• 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，并通过智能手机应用程序来帮助患者控制哮喘和慢性阻塞性肺病提供即时反馈。

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”描述统计或机器学习技术的应用创造对未来的定量预测。经常，监督的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？）或估计的概率（怎么可能是这个客户拖欠贷款？）。

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

我们都熟悉的预测模型的天气预报。预测模型的一个重要行业应用涉及到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，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。

一步一步的工作流程预测能源负荷

通常情况下，预测分析应用工作流程遵循以下基本步骤：

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。
   确定数据尖峰，丢失数据或异常点从数据中删除。然后聚合不同的数据源一起 - 在这种情况下，建立一个单一的表，其包括能量负载，温度和露点。
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。
   能源预测是有许多变量一个复杂的过程，所以你可以选择使用神经网络来构建和训练的预测模型。通过迭代训练数据集来尝试不同的方法。当训练结束后，你可以尝试对新的数据模型，看它如何执行。
4. 集成模型为负荷预测系统在生产环境中。
   一旦你找到能够准确预测负荷的模型，你可以将它移动到你的生产系统，从而提供给软件程序或设备，包括网络应用程序，服务器，或移动设备的分析。

发展预测模型

您汇总数据讲述了一个复杂的故事。要提取其持有的见解，您需要一种精确的预测模型。

预测模型应用数学和计算的方法来预测的事件或结果。这些模型在预测基于更改模型输入一些未来状态或时代的产物。使用一个反复的过程，您开发使用训练数据集，然后测试模型并对其进行验证以确定进行预测的准确性。你可以尝试不同的机器学习方法，以找到最有效的模式。

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根据线性回归模型发动机转速与负荷，并为剩余使用寿命估算模型预后。

预测分析与规范性分析

已经成功实施了预测分析机构把规范作为分析的下一个前沿领域。预测分析产生的未来会发生什么的估计;规定的分析告诉您如何在给出的预测最好的方式作出反应。

规范性分析是使用预测模型建议采取的操作以获得最佳结果的数据分析的一个分支。规范性分析依赖于决策基于规则的优化和技术。预测负荷在电网在接下来的24小时的一个例子预测分析，而决定如何操作发电厂在此基础上预测代表规范性分析。

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有传感器，图像，视频，遥万博1manbetx测，二进制和其他实时格式的原生支持。探索使用Hadoop和火花MATLAB高大阵列这个数据，并且通过接口连接到ODBC / JDBC数据库。
2. MATLAB让工程师做数据的科学本身。
   使您的领域的专家做数据的科学，具有强大的工具来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分析在嵌入式系统上运行。
   开发分析，以通过创建可移植的C和MATLAB代码C ++代码在嵌入式平台上运行。
4. MATLAB分析部署到企业IT系统。
   MATLAB集成到企业系统，集群和云，具有免版税的部署运行。

您的数据+ MATLAB =成功与预测分析

在这种简化的视图，工程数据从传感器，仪表，和连接系统到达出在世界上。数据被收集并存储在一个文件系统无论是内部的或在云中。

这个数据与从传统的业务系统，例如成本信息，销售业绩，客户投诉和营销信息源的数据相结合。

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。

是有用的，即预测模型，然后部署-无论是在IT生产环境馈送实时交易或IT系统，诸如电子商务站点或到嵌入式设备的传感器，控制器，或智能系统中在现实世界中，如自主汽车。

应用MATLAB和万博1manbetx^®因为这架构的一部分是理想的，因为这些工具能够与基于模型的设计嵌入式系统易于部署路径，或将其应用部署产品的系统。s manbetx 845