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Teradata CTO宝立明:运用分析引擎实现机器学习和深度学习

发布时间:2019-06-18 01:39:49 所属栏目:教程 来源:查士加
导读:副标题#e# 【51CTO.com原创稿件】近几年,机器学习、深度学习以及大数据分析一直是热门话题,人工智能在金融、营销、软件开发、战略决策等领域的应用也越来越普遍。 数据智能技术供应商Teradata天睿公司于去年推出下一代分析平台Teradata Vantage,提供描述

某全球大型制造商的生产设备位于世界各地,这些机器都处于7×24小时连续工作的状态,为了进行部件故障检测、防止意外停机,该公司通过软件对多个设备传感器和性能数据进行监测,通过日志分析、广义线性模型以及各类分析引擎,将停机事件传感器路径与稳定运行事件传感器路径进行对比,隔离性能瓶颈的关键指标,预测即将发生问题的设备,实现前瞻性维护,降低停机时间,节约成本。

零售业:多渠道整合

对于大型零售商而言,往往有众多销售渠道,但是零售商很难清楚地判断哪种销售渠道的影响力更大,更难了解客户在不同渠道、对不同商品的各种互动行为,更无法将线上及线下的渠道打通,进行联合销售,提升客户体验。为了解决这些困扰,某大型零售商运用Teradata Vantage进行多渠道整合,形成完整的客户购买商品的路径,并通过不断测量新渠道活动,确保客户在最短的时间内以最低的成本购买商品,跟踪客户对商品的评论,不断提高客户的满意度指数。

金融业:多渠道监测

如何减少账户关闭事件,是全球银行业共同关注的指标。过去,客户账户关闭与客户满意度模型需要不断地手动调整和干预,有了Vantage平台的高级分析能力,能够结合网银、呼叫中心、ATM机等多渠道数据,自动化的进行分析,从账户关闭的时间点向前分析,找出与账户关闭相关的20余个行为,评估这些行为的风险,进行干预,从而大幅降低账户关闭情况。

总结:

随着机器学习、大数据的不断发展,各类的分析引擎、分析语言、分析工具层出不穷,Teradata Vantage则整合了主流的商业和开源的分析工具,化繁为简,落地各个行业,结合行业的属性与需求,甄选最受行业欢迎的行业分析工具,不仅帮助企业管理数据,更能提供出色的分析能力,提升数据分析师与数据科学家们的用户体验。

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(编辑:广州站长网)

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