Big Data and Artificial Intelligence
大数据智能技术组
Big Data and Artificial Intelligence Group

数据智能分析处理技术

内容简介:

   面向行业数据,提供数据智能分析和处理技术,挖掘行业数据中蕴含的大量有价值信息,将数据转化为知识。从而帮助专业人员和决策者更好的解读数据,进行业务需求分析、风险评估、趋势预测、故障预警和诊断、科学管理等决策。 数据智能分析处理技术融合人工智能、模式识别、机器学习、统计分析等领域思想,通过降维、分类、聚类、回归、关联分析、可视化等手段,高度自动化地分析企业的数据,做出归纳性的推理,从中挖掘出潜在的知识。

主要研究内容:

a1. 领域数据特征提取

   根据领域知识,对海量的复杂数据特别是时间序列数据,经过一些变换对数据进行重新描述,将复杂数据转换成可以涵盖有效数据信息的特征数据。

2. 数据清洗、去噪、规约

   去除数据中存在的噪声数据、对某些空缺数据进行数据填补、剔除重复数据。

3. 高维数据降维处理

   通过非线性方法经过特征变换降低数据维度,使其更直观反映出数据本质。

4. 分类

   有监督学习算法,通过对已知类别训练集的分析,从中发现分类规律,以此预测新数据的类别。

5. 聚类

   无监督学习算法,由算法自动找出数据间相似性,并以此将数据集分成不同组别的子集,以发现数据中存在的潜在规律。

6. 回归分析

   基于观测数据建立变量间适当的依赖关系,以分析数据内在规律,可用于预报、控制等问题。

7. 关联分析

   用于发现隐藏在大型数据集中有意义的数据联系。
应用范围:
   制造业中生产数据的智能分析和处理;    
   金融行业数据的智能分析和处理。     
   人工智能技术的研究与应用。     






 

       

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