預測性分析是使用數(shù)據分析來預測未來的過程。此過程使用數(shù)據以及數(shù)據挖掘、統(tǒng)計和機器學習技術創(chuàng)建可用來預測未來事件的預測模型。
介紹
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金融、醫(yī)療、制藥、汽車、航空、制造業(yè)的預測分析
大數(shù)據概念概述
從不同的來源獲取數(shù)據
什么是數(shù)據驅動的預測模型？
統(tǒng)計和機器學習技術概述
案例分析：預測性維護和資源規(guī)劃
使用Hadoop和Spark將算法應用于大型數(shù)據集
預測性分析工作流程
訪問和探索數(shù)據
預處理數(shù)據
開發(fā)一個預測模型
培訓、測試、驗證數(shù)據集
應用不同的機器學習方法（時間序列回歸、線性回歸等）
將模型集成到現(xiàn)有的Web應用程序、移動設備、嵌入式系統(tǒng)等
Matlab和Simulink與嵌入式系統(tǒng)和企業(yè)IT工作流程的集成
從MATLAB代碼創(chuàng)建可移植的C和C ++代碼
將預測性應用程序部署到大型生產系統(tǒng)、群集和云
根據您的分析結果采取行動
后續(xù)步驟：使用指導性分析（Prescriptive Analytics）自動響應調查結果
合作伙伴與授權機構
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總部李老師
