行业资讯

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10月
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今天小编要给大家分享的是10年后50%的工作将被AI取代,我们如何在未来的AI时代不被取代和淘汰。

 

近日,创新工场董事长兼CEO李开复在北京举办《AI·未来》新书发布会,发布会上,他以多年来在科研、产品、市场、投资全方面观察人工智能的经历,阐述了对于未来15AI发展的预测。并认为在15年内,人工智能和自动化将具备取代40-50%岗位的技术能力。

 人工智能

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09月
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在生产中引入大数据分析,是技术的进步也是企业发展的新机遇。深受顾客喜爱的工业大数据分析不仅仅是数据的简单罗列,更重要的从中形成智能化的生产管理机制,将一切不可控因素扼杀在摇篮中。那么工业大数据分析要注意些什么呢?

工业大数据分析

第一、注意保证数据质量

数据是工业大数据分析的血液。数据通常来自企业内部,如客户交易数据和生产过程中的各项数据,但企业还需要补充外部数据源,如行业市场调研数据、目标客户群体社交网络数据等相关数据,将这些多维度的数据纳入大数据分析中,分析结果会更具参考价值。数据中的变量是否有助于有效预测才是关键所在。总之,数据相关度和质量越高,大数据分析的结果就越具有参考价值。

第二、专业的数据分析师

数据分析师必须理解业务需求和业务目标,审视数据,并围绕业务目标建立预测分析规则,如何增加产品的销售额、保持生产线的正常运转、防止库存短缺等。数据分析师需要拥有数学、统计学等多个领域的知识。因此工业大数据分析过程中,须用到经验丰富的数据分析师。

第三、利用先进的预测分析软件

在工业大数据分析中,数据分析师须借助专业的数据分析软件来搭建分析模型和规则,分析软件通过整合数据统计分析和机器学习算法发挥作用,还需要一些专门的大数据处理平台(如Hadoop)或数据库分析机(如OracleExadata)等来完成。在这里给大家安利一款数据分析工具——Tempo大数据分析平台,它是一款集数据接入、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。

以上就是工业大数据分析分析应该注意的几点事项,想要获得更有参考价值的数据分析结论,三个方面缺一不可。很多企业经常会有“工业大数据分析哪家产品好”的困惑,在选择数据分析产品时,要重点的考察采集数据的工具,以及大数据工程师与数据分析工具是否专业。这样就能选择到您心仪的数据分析产品供应商了。

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