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大数据分析与预测技术

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大数据时代背景

半个世纪以来,随着计算机技术全面融入社会生活,
信息爆炸已经积累到了一个开始引发变革的程度。
它不仅使世界充斥着比以往更多的信息,
而且其增长速度也在加快。
互联网(社交、搜索、电商)、
移动互联网(微博)、物联网(传感器,智慧地球)、
车联网、GPS、医学影像、安全监控、
金融(银行、股市、保险)、电信(通话、短信)
都在疯狂产生着数据。

 

全球每秒钟发送 2.9 百万封电子邮件。
每天会有 2.88 万个小时的视频上传。
微信上每天发布 5380亿条消息。
每天天猫上产生 6.3 百万笔订单…
每个月网民在微信上要花费7 千亿分钟。
百度上每天需要处理24PB 的数据…

 

这些由我们创造的信息背后产生的这些数据早已经远远超越了目前人力所能处理的范畴。
大数据是需要新处理模式才能具有更强的决策力、
洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
从大数据中可以获得更多价值,但是难度越来越高。

 
为了一点金子,需要保存全部沙子。


技术优势

 

借助人工智能技术,让大数据分析加速发展。
大数据分为结构化数据与非结构化数据,
大部分的数据(约85%以上)都是非结构化数据。
进入大数据时代后,
非机构化数据的增长更为惊人。
人工智能技术的出现,提高了可利用数据的广度,
使得传统商业智能 (BI) 向直观理解的更高级的数据分析发展。
借助人工智能技术,让数据预测加速发展。
大数据预测影响着医疗、银行、交通运输、制造等各行各业。

 

 

 

PFU上海在人工智能和大数据领域的国际性权威竞赛中,斩获的奖项。

应用场景

贸易行业
 

销售,库存预测
根据过去一定期间的历史数据,
来预测未来的销售,库存趋势。
PFU上海的实绩:Kaggle Top 8% (840/10563)
通过对过去2年10个月的历史销售数据智能分析,
预测下一个月42家商店,5100件商品的月度销售额。


汽车行业
 

价格预测
根据过去一定期间的历史数据,
来预测未来的价格变化趋势。
为企业提供决策参考信息。
PFU上海的实绩:天池 Top 2% (182/10164)
给定15万条二手车的车辆信息和价格信息,
通过人工智能模型训练,预测5万条只有车辆信息的二手车的价格。


金融行业
 

给信用评估提供参考。
通过客户的个人、家庭信息,历史交易信息等来估算其信用水平,
进而为是否放贷等金融操作提供参考依据。
PFU上海的实绩:天池 Top 2% (108/5699)
通过贷款人的收入信息,历史贷款信息,贷款目的,
近一年的消费记录等信息,来预测该贷款人是否可能违约。


制造行业
 

工业指标预测
通过传感器获得的数据,
预测工业生产中的各项指标,
为异常预警,产能控制等提供参考依据。
PFU上海的实绩:天池 Top 1% (71/8164)
通过锅炉传感器采集的数据,
根据锅炉的工况,预测产生的蒸汽量。

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