Matlab：用于预测性分析（Predictive Analytics） ( matlabpredanalytics | 21 hours )

• 使用Matlab的经验
• 不需有数据科学的经验

预测性分析是使用数据分析来预测未来的过程。此过程使用数据以及数据挖掘、统计和机器学习技术创建可用来预测未来事件的预测模型。

在这一由讲师引导的现场培训中，参与者将学习如何使用Matlab建立预测模型，并将其应用于大样本数据集，以根据数据预测未来事件。

在培训结束后，参与者将能够：

• 创建预测模型来分析历史和交易数据中的规律
• 使用预测建模来识别风险和机会
• 建立捕捉重要趋势的数学模型
• 使用来自设备和业务系统的数据来减少浪费、节省时间或降低成本

受众

• 开发人员
• 工程师
• 领域专家

课程形式

• 部分讲座、部分讨论、练习和大量实操

介绍

• 预测分析在金融、医疗保健、制药、汽车、航空航天和制造业中的应用

大数据概念概述

从不同来源捕获数据

什么是数据驱动的预测模型？

统计与机器学习技术概述

案例研究：预测性维护与资源规划

在 Hadoop 和 Spark 中对大数据集应用算法

预测分析工作流程

访问与探索数据

数据预处理

开发预测模型

训练、测试和验证数据集

应用不同的机器学习方法（时间序列回归、线性回归等）

将模型集成到现有的 Web 应用程序、移动设备、嵌入式系统等

MATLAB 和 Simulink 与嵌入式系统及企业 IT 工作流的集成

将 MATLAB 代码生成可移植的 C 和 C++ 代码

将预测应用程序部署到大规模生产系统、集群和云

基于分析结果采取行动

下一步：使用处方分析 (Prescriptive Analytics) 自动响应发现结果

总结与结束语