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人工智能賦能

大數據分析與預測技術

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大數據時代背景

半個世紀以來,隨著計算機技術全面融入社會生活,
信息爆炸已經積累到了一個開始引發變革的程度。
它不僅使世界充斥著比以往更多的信息,
而且其增長速度也在加快。
互聯網(社交、搜索、電商)、
移動互聯網(微博)、物聯網(傳感器,智慧地球)、
車聯網、GPS、醫學影像、安全監控、
金融(銀行、股市、保險)、電信(通話、短信)
都在瘋狂產生著數據。

 

全球每秒鐘發送 2.9 百萬封電子郵件。
每天會有 2.88 萬個小時的視頻上傳。
微信上每天發布 5380億條消息。
每天天貓上產生 6.3 百萬筆訂單…
每個月網民在微信上要花費7 千億分鐘。
百度上每天需要處理24PB 的數據…

 

這些由我們創造的信息背后產生的這些數據早已經遠遠超越了目前人力所能處理的范疇。
大數據是需要新處理模式才能具有更強的決策力、
洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。
從大數據中可以獲得更多價值,但是難度越來越高。

 
為了一點金子,需要保存全部沙子。


技術優勢

 

借助人工智能技術,讓大數據分析加速發展。
大數據分為結構化數據與非結構化數據,
大部分的數據(約85%以上)都是非結構化數據。
進入大數據時代后,
非機構化數據的增長更為驚人。
人工智能技術的出現,提高了可利用數據的廣度,
使得傳統商業智能 (BI) 向直觀理解的更高級的數據分析發展。
借助人工智能技術,讓數據預測加速發展。
大數據預測影響著醫療、銀行、交通運輸、制造等各行各業。

 

 

 

PFU上海在人工智能和大數據領域的國際性權威競賽中,斬獲的獎項。

應用場景

貿易行業
 

銷售,庫存預測
根據過去一定期間的歷史數據,
來預測未來的銷售,庫存趨勢。
PFU上海的實績:Kaggle Top 8% (840/10563)
通過對過去2年10個月的歷史銷售數據智能分析,
預測下一個月42家商店,5100件商品的月度銷售額。


汽車行業
 

價格預測
根據過去一定期間的歷史數據,
來預測未來的價格變化趨勢。
為企業提供決策參考信息。
PFU上海的實績:天池 Top 2% (182/10164)
給定15萬條二手車的車輛信息和價格信息,
通過人工智能模型訓練,預測5萬條只有車輛信息的二手車的價格。


金融行業
 

給信用評估提供參考。
通過客戶的個人、家庭信息,歷史交易信息等來估算其信用水平,
進而為是否放貸等金融操作提供參考依據。
PFU上海的實績:天池 Top 2% (108/5699)
通過貸款人的收入信息,歷史貸款信息,貸款目的,
近一年的消費記錄等信息,來預測該貸款人是否可能違約。


制造行業
 

工業指標預測
通過傳感器獲得的數據,
預測工業生產中的各項指標,
為異常預警,產能控制等提供參考依據。
PFU上海的實績:天池 Top 1% (71/8164)
通過鍋爐傳感器采集的數據,
根據鍋爐的工況,預測產生的蒸汽量。

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