数据分析与应用

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“大数据+工业”是国家的战略目标,盲目的生产只会造成货品的堆积或者是匮乏,而工业大数据分析能够实现智能化的生产,在大数据的严密严控下,企业能够联合各个平台,实现企业的智能化管理。目前工业大数据分析主要有以下三种途径,下面来一一解析。

 

工业大数据

第一种途径:用物联网实现数据统筹

工业大数据分析是建立在系统物联网体系基础之上,企业只有系统的构建了“软件+云服务”的互联网+体系,才能实现大数据的分析与处理。在工业大数据分析工作中,物联网是极其重要的途径,通过物联网可以准确而迅速的采集到工业生产中的各个数据,使得大数据分析结果更科学更准确。

第二种途径:在系统机构中寻找数据模型

工业智能运作管理系统是企业非常重要的管理系统之一,工业大数据分析第二个重用的途径就是在该系统中,将企业数据汇集在一起,建成应用集成总线与平台。由于工业中的系统之间的数据全部统一采集,实现无缝集成和分析。

第三种途径:将先进分析工具与数据平台结合

通过时间序列、图像、视频、机器学习、地理空间、预测模型、优化、模拟和统计过程控制等先进的分析工具与企业内的大数据收集平台结合系统分析,从而洞见尚未显现的情况。将物联网数据与先进的软件分析平台相结合,即能获取软件中强大的存储功能,又能快速实现数据的分析功能。

以上就是工业大数据分析的三种主要的途径,大数据分析工作至关重要,其途径是分析工作的第一步,价格适中的工业大数据分析能够帮助企业实现智能化的管理体系。因此,有需求的企业可以找专业的公司帮助自己完成大数据的分析。比如美林数据的Tempo大数据分析平台,就是一款集数据接入、数据处理、数据挖掘、数据可视化、数据应用于一体的软件产品。它秉持“智能、互动、增值”的设计理念,面向企业级用户提供自助式数据探索与分析能力,为企业提供从BIAI的一体化数据分析与应用解决方案。目前Tempo大数据分析平台已经广泛应用于电力、制造、金融等行业领域,为用户数据价值发现与应用提供强有力的支撑,帮助企业实现基于数据的运营监控、工艺优化、客户分析、精准营销等多种深入业务的智能数据应用,助力企业数字化运营。

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08月
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Tempo数据挖掘模块集成学习(Ensemble Learning)是用训练一系列弱学习器,并基于组合规则整合弱学习器结果构成强学习器,进而获得比单个弱学习器更好效果的机器学习方法。集成学习的核心任务是如何训练多个弱学习器以及如何将这些弱学习器进行组合。

Tempo大数据分析平台之集成学习

 

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