预测分析
预测分析使用历史数据预测未来事件。通常,历史数据用于构建捕获重要趋势的数学模型。然后根据当前数据使用该预测模型预测下一步将发生什么,或建议采取的行动以获得最佳结果。
由于支持技术的进步,预测分析近年来受到了广泛关注,特别是在大数据和机器学习领域。万博1manbetx
预测分析通常在大数据例如,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宝库做出数据驱动的决策。
随着竞争的加剧,企业在将产品和服务带入拥挤的市场方面寻求优势。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。s manbetx 845
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,测量汽车部件振动的传感器可以在车辆在道路上出现故障之前发出维修需要的信号。
公司还使用预测分析来创建更准确的预测,例如预测电网的电力需求。这些预测可以更有效地进行资源规划(例如,各种发电厂的调度)。
提取价值大数据,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,就有必要使用工具来获取见解和趋势。机器学习技术用于发现数据中的模式并构建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。万博1manbetx
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,以创建关于未来的定量预测。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?)或者估计一个概率(该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。万博1manbetx
我们都熟悉天气预报的预测模型。预测模型的一个重要工业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遵循以下基本步骤:
贝克休斯卡车配备了正排量泵,将水和沙子的混合物注入深井。在150万美元的卡车总成本中,水泵约占10万美元,贝克休斯需要确定水泵何时会出现故障。他们以每秒50000个样本的速度处理和分析了10辆卡车上安装的传感器采集的高达1 TB的数据,并训练了一个神经网络,以使用传感器数据预测泵故障。该软件预计将减少30-40%的维护成本,或超过1000万美元。
大型商业建筑中的供暖、通风和空调(HVAC)系统通常效率低下,因为它们没有考虑天气模式的变化、能源成本的变化或建筑的热特性。Building IQ基于云的软件平台使用高级算法连续处理来自电表、温度计和HVAC压力传感器的千兆字节信息。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。优化用于确定全天每个建筑物的最佳供暖和制冷计划。在正常运行期间,楼宇IQ平台可将大型商业建筑的暖通空调能耗降低10–25%。
在重症监护病房(ICU)中,心电图机和其他患者监护设备的误报警是一个严重问题。来自假警报的噪音扰乱了患者的睡眠,频繁的假警报使临床工作人员对真正的警告失去了敏感性。心脏病生理网络/计算挑战赛的竞争对手被要求开发算法,以区分ICU监测设备记录的信号中的真警报和假警报。捷克科学院的研究人员凭借能够检测QRS波群、区分正常心跳和心室心跳以及过滤由心脏起搏器刺激引起的虚假QRS波群的MATLAB算法,在实时挑战类别中获得第一名。这些算法产生的真阳性率(TPR)和真阴性率(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。
在这个简化视图中,工程数据来自世界各地的传感器、仪器和连接系统。数据收集并存储在内部或云中的文件系统中。
“无论我们的客户在哪个行业,无论他们要求我们分析文本、音频、图像或视频的数据,MATLAB代码都能让我们更快地提供清晰的结果。”
G.Subrahamanya VRK Roo博士,认可
这些数据与来自传统业务系统的数据相结合,如成本数据、销售结果、客户投诉和营销信息。
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。然后,使用统计和机器学习等分析方法生成“分析”模型,即系统的预测模型。
为了有用,该预测模型随后被部署在向实时事务或IT系统(如电子商务站点)提供信息的生产IT环境中,或部署到嵌入式设备(如传感器、控制器或现实世界中的智能系统,如自动车辆)中。
应用MATLAB和万博1manbetx®作为此体系结构的一部分是理想的,因为这些工具可以方便地部署到具有基于模型的设计的嵌入式系统,或者部署到具有应用程序部署产品的IT系统。s manbetx 845
“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,BuildingIQ首席数据科学家