制造业的工程师可能要花费多达50%的时间来获取和合成日常工作所需的数据。我们相信，熟练使用AI工具集的工程师是降低成功利用数据集的障碍的关键，这些数据集涉及广泛的复杂制造问题，从产品设计、新开发到持续维护。这些技能不仅能帮助工程师快速做出数据驱动的决策，并显著提高生产率，还能帮助工程师满足对具有人工智能技能的劳动力不断增长的需求。采取下一步，为您的制造业务解锁立即的机会。观看我们的深度会议:工程师的实用人工智能和数据科学。
采矿业面临着许多挑战，在控制成本、提高运营效率以及满足更严格的环境法规方面仍面临巨大压力。创新和技术的使用在解决这些问题和塑造采矿业未来方面发挥着关键作用。本次网络研讨会将探讨模拟和先进技术（如数字双胞胎、机器学习和物联网）如何帮助矿山提高生产率、降低成本和提高安全性。您将从行业领导者和技术专家那里了解如何使用Altair的解决方案进行高效的开发和操作。
了解数据转换工具如何完美地恭维RPA流程以释放人力资本，防止损失收入，最终最大限度地提高您的投资。如果您使用大量数据并有兴趣了解更多关于RPA的信息，或者您目前拥有RPA过程，那么这个网络研讨会非常适合您。与Amdosoft系统合作，我们展示了： - 如何组合数据准备和RPA以提高生产力和敏捷性 - 如何清除和格式化您的数据以获得最大化的机器人消耗 - 我们的解决方案如何消除恐怖使用和错误的手动任务
通过Altair Knowledge Studio发现将机器学习纳入您的数据策略的好处和便捷性。本次网络研讨会适合任何掌握ML/AI实现和使用的人-无论技能水平或行业。在本次网络研讨会中，我们涵盖了以下内容:-机器学习(ML)和人工智能(AI)和最佳实践-应用和自动化无代码的ML建模-理解负责任的、可解释的AI (XAI)能力-从预测到规范分析，以做出更明智的商业决策
欺诈影响着从个人消费者到大公司的每一个人。传统的基于规则的系统在过去可能在识别欺诈方面是有效的，但当诈骗者学会如何绕过这些规则时，它们就变得无效和过时了。由于需要处理和检查大量数据以检测欺诈行为，加上不断变化的欺诈策略——这些活动通常隐藏在大量数据中，因此这变得更加具有挑战性。随着数据系统(如大数据、流数据)和计算系统(如高性能计算、GPU)的发展，最近开发的机器学习技术在检测欺诈方面越来越有效。bob官网 bob体育下载因此，可以在不断从日常活动中捕获的数据中识别出欺诈行为模式。此外，解决与诈骗者改变其策略相关的挑战是可行的。
对于工程和制造公司来说，数据科学和人工智能是改变游戏规则的技术。为了满足当今和未来制造业对自助数据科学和分析的需求，我们需要更多的数据工程师使这一切成为可能。在Altair，我们设想了一个未来，工程师们将充分利用数据科学技术，得出强大的预测分析，从而改变他们的工作方式。数据科学在制造业中有大量的应用——从产品设计、供应链优化、故障预测、预防性维护到需求预测和质量保证。通过弥合数据科学家和工程人员角色之间的差距，您的组织可以分解数据孤岛，并提取可操作的见解来推动真正的业务价值。bob电竞官方运动才刚刚开始。观看我们的点播网络研讨会了解更多。
授权您的分析师和组织与Monarch优化审计准备过程。准备和执行审计可能是一个劳动密集型、繁琐且容易出错的过程。但是，不需要这样。通过利用Monarch，分析人员和组织可以在无代码环境中利用其完全不同的数据源来优化审计就绪性。
使用黑骑士的抵押贷款服务器面临着快速，经济有效地访问贷款和预付风险的重大挑战。抵押贷款服务机构依靠客户和交易数据来评估预付款风险并在投资者报告，损失分析和服务转移方面执行。在像黑骑士MSP这样的平台上，该数据被捕获在静态报告中或通过昂贵的加载项等访问，如BDE。Altair抵押套房通过将报告转换为表格数据，应用机器学习，以视觉，易于解释的方式呈现数据，作为抵押维修平台的补充。通过两十年的抵押贷款服务，加入我们的内部专家，以便于维修乔Lovati学习Altair抵押套房如何为您的流程带来效率。
用更少的努力从Excel中获得更多。作为Excel的用户，我们理解Excel处理我们想要做的分析的能力可能会有一些挫折。最近，《福布斯》(Forbes)和《华尔街日报》(Wall Street Journal)等出版物都发表了文章，评论Excel的不足之处。请关注我们的内部专家Llewellyn Wells，他将向您展示如何通过自助数据准备来克服这些限制。
不断变化的制造业和数据分析领域正在融合，这种融合将很快对流程管理和质量工程产生重大影响。然而，在各个层面上，高质量的专业人员都在努力解决整合数据分析的内容和方式。Altair Data Analytics最近与ASQ合作，为您带来关于数据分析的前瞻性讨论，特别嘉宾有来自Altair的Sony Pauly（东北技术总监）和Tom Zougas博士（全球数据分析服务副总裁）。听他们讨论重要的问题和定义:
分析成熟度模型已经存在了15年，被全球各行业的分析公司和企业所使用。但是，组织在连续统一体中的位置仍然令人困惑。Chris Long，全球数据分析解决方案专家的副总裁——他是SAS最初提出分析成熟度模型想法的团队的一员——分享了他对该模型的多次迭代和2021年及以后的应用的宝贵观点。从内部人士的角度来看待需要问的问题，以真正弄清楚你的立场:关于分析成熟度模型最常见的误解是什么?你如何验证你在模型上的位置?-我们看到客户采取了哪些行动来提升模型?
制定一个可实现的数字化转型战略往往受到数据质量差或无法访问或无法访问关键数据源的阻碍。Altair的创新分析方法有助于避免在尝试操作大量不同数据以解决复杂问题时通常遇到的广泛陷阱。Mike Rowley，数据分析解决方案营销部高级总监，主持了一场关于数字转型相关的常见分析限制和机遇的生动讨论。本次网络研讨会将规划数据和数字化转型之旅，并突出重点领域以获得最佳结果：-2021年数字化转型世界的新发展-当今数据转型最常见的挑战-集中和管理经策划和审核的数据集-可跟踪，数据模型和工作流中的透明更改
你如何利用今年的中断和教训，对你与数据的关系做出有意义的改变?正如我们今年所经历的那样，改变的催化剂可能是不稳定的。低效流程内就可以被放大的工作条件的变化,而不是寻求现状或回到事情的方式,我们可以利用这段时间为契机,改善流程或需要补充分析已有的流程介绍进入2021年比2020年更健康吗?在本次网络研讨会中，我们将讨论:-识别现有的制约因素，包括有形的和可感知的-集中的和分散的过程:我们如何确保敏捷性和治理?-行业数据趋势的进攻性和防御性策略以及如何取得领先
发现2020年发布的知识工作室的新功能，以保持工具随着科学演变而快速移动。对于某些行业而言，2020年是一种缓慢而复杂的一年，但不是技术。技术继续快速发展，也应该支持的解决方案。知识工作室在2020年增加了一些惊人的功能，以跟上数据科学的趋势。观看我们对以下新功能的热闹讨论：-Explainable AI功能为黑匣子模型 - 用于分析师的分析师的机器学习 - 没有数据科学家 - 模型堆叠，以组合来自许多模型的学习 - 通过编码在工具中保持工作- 其他新能力
我们将带您通过Knowledge Studio，这是一个市场领先的易于使用的机器学习和预测分析解决方案，快速可视化数据，因为它快速生成可解释的结果-不需要一行代码。Knowledge Studio是帮助管理信用和欺诈风险、营销分析、产品生命周期设计、客户忠诚度计划和供应链的完美选择。从医疗保健到金融服务，从电信到产品保修，Knowledge Studio使分析团队能够从他们的数据中获得有用的、可操作的见解。代码交互自动ML可解释AI模型堆叠谁应该参加?这个活动非常适合在自己的组织中处理和分析复杂数据的人。
观看此ondemand数据分析网络研讨会，了解Altair Monarch如何帮助采购和财务团队提高数据效率并自动化其数据准备。
任何数据准备过程的第一步都是访问数据本身，但并非所有数据都是容易获得的。了解Monarch如何加速从几乎任何数据源、从表数据库到本地驱动器的数据提取过程，以及如何获得一致的结果。各种各样的数据带来了各种各样的挑战。Monarch能够满足每个数据源所呈现的各种挑战，方法是迎合这种类型，并让最终用户选择他们想要如何与之交互。一旦您的数据被导入和清理，您将了解如何管理您的导出，以准确地将数据以所需的格式推送到它需要的位置。
帝王的最新版本使得它更容易使用我们的数据准备工作室构建或调整模型。从我们改进的发动机版本自动将凌乱数据自动对齐至我们的点击地图并报告验证，以确保正确捕获数据，具有DPS的建筑模型从未如此简单。Data Prep Studio不仅改进了最终用户现在捕获数据的方式，而且还改变了对建模的方法以及如何考虑建模。具有DPS完全集成的手段您可以花费更少的时间捕获数据和更多时间从中获得洞察力。我们的专家向您展示了一些我们改进了该Monarch Spotlight系列会话中的数据捕获过程的方法。
在后COVID-19时代，随着我们驾驭新常态，银行和贷款无疑将发生变化。随着经济危机的蔓延，金融公司正在努力应对来自消费者和企业客户的大量救济请求。我们的小组成员讨论了现代技术、先进的分析和数据驱动的方法是否能够成为确保银行和金融科技领导者在信贷危机迅速发展的情况下继续扩大规模的关键。
以令人羡慕的阵容为特色，包括;Frederic de Sibert，高盛投资银行服务策略师全球主管，Paul Downes, Autovista Group首席运营官，Kerem Talih, Doğuş Otomotiv总经理/CFO, Mamdouh Refaat博士，Altair首席数据科学家。这场长达一小时的网络研讨会充满了来自处于数据分析旅程不同阶段的全球企业的见解、指导和建议。
来自SNCF的数据主管David Huguet和Inchcape plc的欧洲大陆首席财务官Martijn van Baardwijk的著名专家小组的意见。当我们专注;
增强分析被吹捧为人工智能发展的下一个前沿，高德纳将其定义为“使用机器学习和人工智能等技术来协助数据准备、洞察力生成和洞察力解释，以增强人们探索和分析数据的方式”。
营销人员需要更好地了解更改的偏好和转换需求，因此它们可以个性化他们的互动。Altair数据分析解决方案通过混合和分析所有渠道的数据，帮助客户提供更深入，更快的客户和潜在客户洞察力，而无需任何编码或IT依赖性。
并非所有数据都是相同的 - 了解如何利用Monarch的计算字段功能以创建动态功能以应用于整个数据集。我们的解决方案专家Joseph Alvarez向您展示了一些关于如何获得最大数据的提示和技巧。
随着越来越多的企业使用机器人过程自动化(RPA)作为一种简化操作和评估效率差距的手段，在充分实现其好处方面存在障碍。例如，对于RPA进程来说，处理现有数据通常是一项挑战。研究表明，在没有一个好的解决方案的情况下，RPA 80%的时间都花在了数据准备上。了解如何使用正确的数据分析堆栈增强您的正在进行的RPA投资。
数据分析是通过数字化转型推动业务价值的核心。模型构建和解释模型结果的透明度导致了自信的决策。了解Altair Knowledge Studio如何适应组织的数据驱动方法来解决复杂的业务问题。
减少欺诈需要的技术和业务流程在结构上灵活，易于参与欺诈预防的所有人理解，并且足够敏捷，能够适应新的攻击，而不需要从头开始重新构建。必须包括来自所有业务单位和职能部门的数据，以建立欺诈业务成功的整体视图。经典审计技术和预测机器学习模型中发现的洞察力，再加上欺诈分析师的专业知识，可以培养一种基于证据的方法，以快速应对新的金融犯罪。
孤立的数据不必保持这种状态。将几乎任何位置或格式的数据集与Monarch结合起来，创建统一、一致的输出，以便进行分析。连接是在一个地方创建所有数据的统一视图的一个组成部分。使用Monarch，我们将向您展示如何执行标准联接、查找和负联接，以创建所需的输出，而无需编写代码或脚本。
30多年来，Monarch一直是自助数据准备领域的领导者。通过我们的最新版本，我们已经使您最困难的数据准备挑战甚至更简单。通过包含工作表设计，我们现在可以使用结构化、格式化的电子表格（例如，Microsoft Excel或Google Sheets），只需单击几下即可简化数据提取。我们还升级了我们的PDF引擎，使得即使是最不规则的PDF也能很快被捕获。
这个演讲是关于如何使机器学习模型及其决策具有可解释性，以及为什么它的重要性和价值。
在本次网络研讨会中，我们将讨论分析日内交易风险和表现的好处，等待收盘报告的缺点，以及与构建和使用风险遵从性仪表盘相关的挑战，交易员和遵从性经理可以有效地使用这些仪表盘来为交易决策提供信息。我们还将演示复杂实时分析系统的无代码开发方法，可以定制，以适应公司，办公桌或交易员的独特需求。
什么是预测建模？为什么有用？您如何在实际意义上为您的业务利用预测建模？用户在结束本课程时将更好地了解如何将预测性建模应用于他们自己的潜在用例。在本次网络研讨会中，我们将探讨预测建模简介、业务和分析用户如何最佳利用预测建模工具的实用帮助、挑战和测试预测模型以确保对性能的信心的方法，以及如何部署预测建模结果的最佳实践示例。
基本数据准备涵盖了从报表设计中提取数据后可以进行的最简单的更改。一旦数据进入prepare窗口，就可以进一步操作它，同时创建一个可重复和有效的过程。掌握基础数据准备将允许用户细化他们想要关注的信息。
Advanced Trapping将涵盖使用半结构化的.txt和. pdf报告时最难解决的挑战。并不是每个报告都很整洁，格式足够允许标准的陷阱，这就是为什么了解可用的工具和技术是如此重要。掌握高级捕获将允许用户解决在一致的基础上捕获数据时最困难的挑战。
在基本的补漏白课程中，我们讨论了使用半结构化.txt和.PDF报告时最直接的挑战。对于在整个报告中遵循一致结构的文档，标准捕获方法将提供可靠且可重复的解决方案。掌握基本的捕获方法将允许最终用户在一致的基础上捕获数据时解决所有的基本挑战。
使用Altair数据分析软件的CAE应用的机器学习技术。bob电竞官方
世界经济的深刻变化意味着企业将更多地依靠分析来预测特定置信区间内的行为。收入流的损失和降低其他风险凸显了使用数据来推动旨在维持收入、降低成本和应对其他挑战的战略决策的重要性。
Altair Data Analytics通过智能数据准备和预测性分析，帮助情报界实现并优化高级互操作性，使安全分析师能够快速访问、清理来自不同来源的困难数据，并将其转换为可利用的共享资产，以实现高效的报告。在最近举行的Intelligence Analytics虚拟峰会（Intelligence Analytics Virtual Summit）上的20分钟会议期间，我们讨论了如何利用数据准备和预测性分析来自动化与访问和协调数据相关的重复、易出错的过程，消除了手工工作，并促进了全面的智能决策。
本视频探讨了Altair数据分析软件在金融服务环境中的多种应用方式。学习如何提高数据准备、机器学习和数据可视化方面的技能。