在牛郎星知识工作室中替换缺失值

作为Altair数据分析聚光灯系列的一部分，我们讨论了您组织的数据管理现代化，以便您可以解锁Analytics和AI的全部价值。如果您有兴趣开发可访问的可信数据架构，可集中，并且策略性地设计以实现可扩展性和更智能的决策，那么该网络研讨会非常适合您。在此网络研讨会期间，我们讨论如何： - 集中静坐数据的存储 - 提高数据正常化平台的数据完整性 - 分析所有数据以获得更深的预测洞察力

简单来说，辛普森的悖论发生在子组中出现的趋势而是消失或者当子组被组合成单个数据集时颠倒。知识工作室支持检测这种统计现象。在此视频中，您将看到Simpson的悖论如何表明自己以及如何使用知识工作室自动检测其存在的示例。

大多数机器学习算法假设源数据中的每个类别存在相同数量的示例。许多数据集包含基本上不同数量的重要类记录 - 导致课程问题不平衡。未能正确处理这种情况，可在具有较差的预测性能方面导致模型。知识工作室有一个专门构建的节点以处理不平衡的类问题。在此视频中，您将学习如何识别不平衡的类问题，并使用软件的句柄类不平衡节点来纠正它。参考Imbalanced-Learn文档网站了解有关与使用不平衡的课程相关的挑战

在机器学习应用程序的上下文中，GLM模型允许使用不遵循正常分布的依赖变bob电竞官方量。此视频显示使用知识工作室的GLM节点利用这种高级统计技术来构建更准确的机器学习模型是多么容易。

信息孤岛对重型设备OEM表示重大挑战。仿真模型在产品生命周期中的差异不良，程序之间的重复使用有限，以及各种工程学科的建模成熟度的变化导致缺乏可追溯性，最终妨碍了开发效率和产品性能。使用系统建模和以资产为中心的数据分析解决方案有助于开发和协调一致模型，以增加决策信心和速度。

人力资源(HR)的任务是招聘最优秀的人才，保持企业文化的前沿，同时保持在工资、绩效和许多其他职责的顶端。如果您可以节省完成这些任务的时间，同时您的人力资本领先于曲线以满足您的组织的业务目标，那会怎么样呢?

在一个世界上一切越来越联系的世界中，家电的领导者Mabe正在利用产品连接来燃料，以促进消费者通过其解决方案和服务提供最佳体验的数字化策略。了解如何使用大数据，AI和分析来揭示洞察力，创造新的商业机会，并告知产品开发。Mabe高级设计工程师Martin Ortega的演示，在未来播出了。2021年6月，略高于17分钟。了解建立智能产品的内容 - 以及从哪里开始。下载我们的免费eguide。查看所有未来.AI 2021演示

安全性和可靠性是航空发动机开发工作的首要目标。全面的动态仿真和测试，确保产品安全可靠。然而，随着功率密度需求的增加，新的设计架构需要在更短的时间尺度内开发。在概念设计的早期，健壮的结构动力学是需要解决的一个关键目标。今天的分析工具需要在系统级别上做出准确的动态预测，这需要花费很长时间，因为需要进行大量的设计迭代和健壮性评估。提出了一种将Altair SimSolid与基于频率的耦合和数据科学思想相结合的方法来解决这一困境。劳斯莱斯混合动力飞行演示项目工程师Carsten Buchholz的演示在Future上播出。在2021年6月的人工智能，几乎有13分钟长。准备好看贵公司如何通过AI动力设计推动创新？今天联系我们的解决方案专家。查看所有未来.AI 2021演示

cio和cfo在管理IT支出方面面临的挑战之一是获取能够帮助优化支出的准确数据。在牵牛星，我们理解您的需求，我们希望成为您的每一步的合作伙伴。了解我们如何为Aptiv的IT财务团队提供最全面的数据分析解决方案，帮助减少运营时间，并自动化计算全球IT支出准确管理报告的过程。由牵牛星专业服务和客户支持总监Ripan Barot所作的介绍在Future上播出。2021年6月的人工智能，长度超过22分钟。请参阅Altair的预测分析解决方案如何支持计算准确。联系我们。查看所有未来.AI 2021演示

探索抵押贷款，运营和维修组如何利用数据分析解决方案来自动化流程，应用预测和规范分析，并在视觉上监控资产。加入我们，看看数据提取，内容管理，预测信用违约和视觉分析的示范。介绍，由高级解决方案专家Alyson Kelley，以及来自Altair的主题专家Joe Lovati，在未来播出。2021年6月，近44分钟。准备探索预测分析和过程自动化？联系我们！查看所有未来.AI 2021演示

随着越来越多的远程医疗和零售商扩展到医疗保健交付，患者对访问和方便的需求仍然发展。许多组织仍然依赖电子表格进行关键报告和数据管理功能，但使用电子表格管理医疗保健数据所需的手动流程是麻烦的并且容易出错。将数据迅速转换为Insight不再是可选的，医疗保健提供者必须使用更高效的数据处理工作流程进行响应。在本次会议中，我们将解释医疗保健组织如何优化其运营，提高患者体验，并使用Monarch和高级数据转换软件与电子表格一起降低成本。解决方案专家John Strazdins的演示文稿，以及Altair Paige Jankowski的医疗保健垂直总监，在未来播出.2021年6月，长度超过28分钟。探索医疗保健的Altair数据分析查看所有未来.AI 2021演示

零售行业的数据科学家和业务分析师使用Altair从他们的数据中生成可操作的见解。在这一节中，我们将探索易于使用的机器学习和预测分析工具如何使您快速分析数据，并快速产生可解释的结果-不需要一行代码。解决方案专家杰克·林奇和Altair州、地方和教育垂直总监马克·伯恩斯的报告在《未来》上播出。2021年6月的人工智能，时长超过21分钟。查看所有未来.AI 2021演示

采矿业面临着大量挑战，仍然在高压下控制成本，提高运营效率，以及会议更严格的环境法规。创新和技术的使用在解决这些和塑造采矿的未来方面发挥着关键作用。该网络研讨会将探讨如何模拟和先进技术，如数字双胞胎，机器学习和物联网（物联网）可以帮助矿业提高生产率，降低成本，提高安全性。您将从Altair的解决方案如何用于高效的开发和运营，从行业领导者和技术专家听到。

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几个OEM目前由于产品生命周期跨越模型的不良整合而面临信息筒仓的挑战。此外，节目之间的模型和各种工程学科的建模成熟度变化的重用有限的重复使用导致缺乏可追溯性。在这简短的演示中，我们将研究解决方案和工作流程，该解决方案和工作流程利用系统模型作为通信的共同语言，同时促进各种类型的实时仪表板和可视化，以帮助理解和优化整个机电系统性能。

在2021年5月在ATCX重型设备上提出。

扬声器：Keshav Sundaresh，全球总监 - 智能系统和机电一体化，Altair

期间：20分钟

使用Altair Knowledge Studio了解将机器学习引入数据策略的好处和易用性。这个网络研讨会是完美的任何人加快实施和使用ML/AI -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:-开始学习机器学习(ML)和人工智能(AI)和最佳实践-应用和自动化无代码ML建模-理解负责任的、可解释的人工智能(XAI)能力-从预测分析到规范分析，以做出更智能的商业决策

Anthony Mc Loughlin VP销售数据分析，EMEA呈现如何授权工程来制作数据和AI工作。

Marco Fliesser技术总监数据分析EMEA介绍了“智能工厂中数据分析的价值”。

制造业工程师可以花费多达50％的时间获取和综合执行其日常角色所需的数据。我们确信，工程师擅长使用AI工具，占据减少屏障的关键，以在各种复杂的制造问题上成功地描述数据集 - 从产品设计和新的开发到持续的维护。这些技能不仅能够实现快速，数据驱动的决策并显着提高生产力，而且还赋予工程师，以满足对AI熟练劳动力的不断增长的需求。参加下一步解锁即时机会为您的制造业务。观看我们深入的会话，深度潜水：工程师的实用AI和数据科学。

我们如何从当前的流程中退一步，用新的机器学习工具来改进它们，或者仅仅是巧妙的报告?在本次会议中，我们的内部解决方案专家Alyson Kelley讨论了如何将您当前的流程货币化:-了解当前数据分析的趋势-在组织内创建战略联盟-利用与现有供应商的合作关系

无论是受雇于外部审计公司，还是属于内部审计团队，审计人员都面临着降低支出的巨大压力。实现具有成本效益的审计要求组织用更少的钱做更多的事，同时保持或提高审计质量。要想成功，审计师不仅需要正确的专业知识和流程，还需要正确的数据分析工具。

探索Altair如何通过自助数据分析和机器学习解决方案，使企业能够在整个数据生命周期(从车间到顶层)利用运营数据。

欺诈影响着每个人——从个人消费者到大公司。传统的基于规则的系统在过去识别欺诈行为时可能是有效的，但当诈骗者学会如何绕过这些规则时，它们就变得无效和陈旧。由于需要处理和检查大量的数据来检测欺诈行为，加上不断变化的欺诈策略——这些活动通常隐藏在大量的数据中，这就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)的进步，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，可以在日常活动中不断捕获的数据中识别欺诈行为模式。此外，解决与诈骗者改变其策略相关的挑战也是可行的。

Microsoft Excel和其他电子表格应用程序普遍存在，灵活，并为用户bob电竞官方提供开发复杂宏和公式驱动应用程序的权力。然而，下行的是，电子表格容易出错，难以编程，产生易于误解的结果，不容易处理来自多个不同源的数据，并且由于它们的尺寸增加而极难维护和调试。君主可以大大减少错误，节省时间，并支持最复杂的要求。

数据科学和AI是工程和制造公司的游戏改变技术。为了拥抱今天和未来为制造中的自助数据科学和分析的需求，我们需要更多的数据工程师来使其成为可能。
在Altair，我们设想了未来工程师的设备，以应用数据科学技术来推导强大的预测性分析，以改变它们的运行方式。制造业数据科学普遍存在的应用 - 从产品设计，供bob电竞官方应链优化和故障预测，以及预防性维护需求预测，质量保证。通过弥合数据科学家和工程角色之间的差距，您的组织可以击穿数据孤岛，并提取可操作的见解来驱动真正的商业价值。
这个运动刚刚开始。观看我们的按需网络研讨会了解更多信息。

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。

不要浪费时间在电子表格中重复相同的手工数据准备任务。体验Altair Monarch是如何实现快速、自动、无错误的数据转换的解决方案。

不断变化的制造世界和数据分析现在正在融合 - 这种交叉路口很快就会大大影响过程管理和质量工程。然而，在各级，优质的专业人士正在努力与集成数据分析的内容和如何进行争夺。Altair Data Analytics最近与ASQ合作，为您带来了关于数据分析的前瞻性讨论，包括来自Altair的特殊嘉宾（技术总监 - 东北）和Tom Zougas博士（VP全球数据分析服务）。
倾听他们讨论重要的问题和定义：

• “质量和制造中的数据分析”是什么？
• 什么是智能制造或行业4.0？
• 从预防到预测的转变将如何影响质量专业人员?
• 数据分析如何影响异常检测，根本原因分析，预测性维护和保修分析？

分析成熟度模型已经有15年的历史了，被全球各行业的分析公司和企业使用。但是，组织究竟将自己置于连续体的哪个位置仍然令人困惑。全球数据分析解决方案专家副总裁Chris Long(他是提出分析成熟度模型想法的SAS原始团队的成员)分享了他对该模型的多次迭代以及2021年及以后的应用的宝贵观点。以内部人士的视角来审视那些需要回答的问题，才能真正弄清你的立场:关于分析成熟度模型最常见的误解是什么?-如何验证你在模型上的位置?我们看到客户为了升级模型采取了哪些行动?

机器学习技术利用安装在生产设备上的传感器以及plc、SCADA和其他来源的历史和实时数据，可以准确地标记整个机器和/或关键部件的潜在故障，在它们导致停机之前。

机器学习（ML）和流处理技术是剩余使用寿命（RUL）分析的强大解决方案。制造商可以使用传感器产生的大量数据，结合成品的人体检查，以培训ML算法。然后，当工具接近其生命结束时，ML工具可以主动警告操作员，使其能够安排更换的方便时间。流处理算法还可以处理由任何数量的生产机器生成的所有传感器数据，以与历史数据为单位的比较，并提高ML算法的准确性。此解决方案传单解释了ML工具的智能选择和应用与清洁的可用性相结合，有助于制造商优化其维护和佩戴部件更换时间表。

大多数制造商必须处理大量与各种产品和组件相关的保修索赔。消费品制造商每年索赔的数量很容易达到数百万。索赔数据中的模式可能表明正在出现的质量或设计问题;因此，确定需要高度优先应对的问题并确定其优先次序对提高质量和减少索赔的财务影响至关重要。该解决方案展示了先进的数据分析工具如何使团队能够从任何一组存储库中清理和组织数据，并应用机器学习技术来识别出现的质量或设计问题。

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

使用传感器数据识别机器组件中的异常行为或模式可以防止小故障创造主要的操作问题。

我们将通过知识工作室，这是一个市场领先的机器学习和预测分析解决方案，可快速可视化数据，因为它快速生成可解释的结果 - 无需单行代码。知识工作室是一个完美的契合，以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。从医疗保健到金融服务，电信到产品保修声明，知识工作室使分析团队能够获得其数据的有用，可操作的洞察力。技术人员将通过：代码交互式自动ML可解释的AI模型堆叠谁应该参加？此活动非常适合与其组织一起使用和分析复杂数据的人。

通过从数据中提取真实价值，制造商可以准确预测组件寿命、更换要求、能源效率、利用率和其他直接影响生产能力、产量、质量、销售、客户接受度和整体效率的因素。

金融欺诈采取无数形式，涉及许多不同的业务方面，包括;保险和政府福利索赔，零售回报，信用卡购买，税收信息下和误报，以及抵押贷款和消费贷款申请。bob电竞官方

预测性维护提供了一个主动解决设备健康和预测失败的解决方案。它使组织能够避免机器故障和计划计划的停机，增加设备和生产线生产力，降低维护成本（包括硬组件更换成本和相关人员时间），并提高输出质量。

根本原因分析对于任何制造产品的持续成功令人统称至关重要。尽早检测设计缺陷，原料问题，建立问题，质量控制缺口，促进了持续的产品改进，增加可靠性和性能，并允许公司保持对产品品牌的强烈声誉。