實時監控與預測數據分析應用

Altair Data Analytics 全週期數據分析平台，是一款完整的數據分析平台，涵蓋數據準備，數據科學與預測及數據可視化。一種市場領先的易於使用的機器學習和預測分析解決方案，可在快速生成可解釋結果的同時快速可視化數據。

高級機器學習和人工智能 數據科學家和業務分析師使用 Altair 從他們的數據中生成可操作的見解。Altair Knowledge Studio 是一種市場領先的易於使用的機器學習和預測分析解決方案，可在快速生成可解釋結果的同時快速可視化數據 - 無需一行代碼。 作為公認的分析領導者，Knowledge Studio 通過 AutoML 和可解釋 AI 等功能為機器學習帶來透明度和自動化，而無需限制模型的配置和調整方式，讓您可以控制模型構建。

 

機器學習 (ML)

Altair Data Analytics 全週期數據分析平台，這都是關於連接點。您連接數據的次數越多，您就越了解什麼最適合您的業務。我們使企業能夠從不同的數據點和不同的數據中產生洞察力。對於業務分析師和數據科學家來說，它高效且易於使用，無需編寫代碼即可支持所有技能水平的數據科學建模。畢竟，數據科學和機器學習不一定要復雜才能強大。

 

•　綜合預測分析

使用各種傳統和現代統計模型輕鬆調查數據，從決策樹到回歸模型再到神經網絡。

 

•　適應您的業務

將業務處理應用於模型並轉向規範性分析。無需統計學博士學位即可戰略性地解決複雜問題。。

 

•　將 ML 擴展到您現有的基礎架構中

輕鬆的代碼生成意味著您可以快速構建機器學習模型並在整個企業中擴展它們。。

 

•　結合編程語言

使用最適合工作的編程語言編寫以數據為中心的應用程序，在單個程序中混合不同語言的語法。我們的代碼和無代碼工具使您能夠使用 Python、R、SQL 和 SAS 語言創建、維護和運行模型和程序。利用將所有這些語言混合到單個可執行程序或工作流中的單個應用程序，在 SAS7BDAT、Pandas 和 R 數據幀之間無縫傳輸數據。 在使用 SAS 語言開發 IP 方面投入了很多年的組織使用我們的工具來繼續維護和運行他們現有的 SAS 語言程序，而無需任何其他第三方產品。。

 

 

 

應用場景案例
世界各地的公司都使用 Panopticon 流分析平台來提高盈利能力，降低法律和規性成本，減少營運風險，並在影響業務發展之前識別前在錯誤。

 

 

案例一：聯網車輛性能監測

此屏幕顯示來自10000多輛商用車的實時信息。它包含每輛車運行數據（燃油消耗量、  空轉時間、實際速度與顯示速度的比較、事故和路線偏差），這些數據通過實時訊息總線進入系统。系统會自動與歷史數據進行比較，並將每輛車的性能與同級車進行比，以標記異常值。

案例二：電子交易中的行為分析

資本市場使用Panopticon來了解客戶的交易行為。他们審查歷史活動並分析當前異常交易。 Panopticon讓他們從可視化受限的 RFQ流水帳轉移到按名册、設備、客户端、  時間段或這些參數的任意组合來顯示全面的流程圖，並在幾秒內發現問題。

案例三：石油鑽平台傳感器器數據分析

油井配有各種傳感器，用于测量温度、扭矩、摩擦、壓力、位置、產量和渗透率。 這些數據通過實時訊息流匯入中央控制室，工程師可通過Panopticon實時監控數據流處理應用程序會自動將當前數據與最新趨勢及歷史紀錄進行對比，並在停止鑽井發生之前提醒用户潜在的維護問題。