使用数据自动化和预测分析在Covid-19时代重新评估风险

银行和信用合作社如何利用数据自动化和预测分析来重新评估与COVID相关的失业风险?

加入Altair Bank和Credit Union团队主任Dylan Tancill,在最近举行的第5届年度基金虚拟峰会2020年举行的热闹讨论。

所有相关的报告

结合系统建模和数据优化重型设备产品性能

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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月的ATCx重型设备上展示。

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

期间:20分钟

介绍
工程师将使AI工作

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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。

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智能工厂中数据分析的价值

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Marco Fliesser技术总监Data Analytics EMEA介绍“数据分析在智能工厂中的价值”。

ATC演示文稿,演示文稿
通过协作将数据分析性能货币化

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我们如何从目前的流程中退回并通过新的机器学习工具来改进它们,或者只是聪明的报告?在本次会议中,我们的内部解决方案专家Alyson Kelley讨论了如何通过以下方式通过以下方式将您的流程(关于数据分析)的当前趋势 - 了解组织内的战略联盟 - 利用当前供应商的合作伙伴关系

介绍
Genworth抵押机器学习经验与Altair知识工作室

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Genworth Global Mortgage Insurance (GMI)用Altair Knowledge Studio和Text Mining概述了他们的机器学习之旅。

介绍
“牵牛星”

牵牛星2020数据分析峰会

James R. Scapa拥有超过35年的工程经验,担任Altair的董事长兼首席执行官,自该公司1985年成立以来,他一直担任该职位。通过Scapa的领导,该公司现在是一家全球性的技术公司,在产品开发、高性能计算(HPC)和数据分析领域提供软件和云解决方案。如今,该公司在25个国家拥有超过86个办事处,拥有超过3000名工程师、科学家和创意人员。Altair软件在全球拥有11000多家客户,可帮助客户提高产品性能、压缩开发时间和降低成本。他获得了Columbia University的机械工程学士学位和University of Michigan的工商管理硕士学位。

介绍
5个关键领域,以实现更智能的决策

5个关键领域,以实现更智能的决策

探讨了五个需要投资的关键领域,以便对数据作出更明智的决策。

介绍
Altair的未来

Altair数据分析解决方案的未来

Altair Solver技术有助于释放创造性思维的无限潜力。我们通过我们的技术来激励和赋予人们解决最大的工程挑战。2020软件释放进一步前进,从概念到跨越多学科的概念进行仿真和优化的前瞻性技术,包括结构,流体,热管理,电磁和电子产品。对于我们的多物理求解器组合进行了主要的补充,我们更接近能够可靠地预测设计性能。

介绍
攀登数据山脉

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你在山上还是在山谷?了解Fauquier Bank如何使用其数据资产来减少费用,提高流程效率,并通过自动化和可重复的数据模型提高数据治理。有几个例子将易于从各种位置带来数据,例如冷库,数据仓库和公司网络。

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数据支持的欺骗:错误的见解

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ML和AI正在在使用范围和应用范围内经历革命。bob电竞官方ML模型开发过程中的常见和频繁步骤是使用数据来提取关于正在建模和优化的过程的见解。但是,基于数据的见解通常可能显示不真实的趋势和关系。

介绍
Sam Mahalingam和Dr. Carsten Bange炉边聊天

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加入Sam Mahalingam和Carsten Bange博士,讨论影响数据分析世界的最新趋势。

介绍
推进数据分析策略增加业务价值

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利用企业数据解决方案的全部好处并非一蹴而就。在Altair,我们了解到运营分析是一个旅程,我们希望成为您的合作伙伴的每一步。了解我们如何通过全面的企业数据分析解决方案、灵活的许可模式和专业的全球支持服务为您提供最大价值。

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解锁和转换困难数据

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知情决策开始与可信,准确的数据开始。发现如何使用Altair的无代码数据准备使用可重复的任务无缝连接和轻松地转换不同的数据。

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利用机器学习的力量,同时利用可解释分析建立信任

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探索商业分析师和数据科学家如何在所有技能水平下利用数据科学建模,而无需代码。快速构建可以轻松解释和量化您数据中发现的洞察力的预测和规范性模型。

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下一级运营商业智能:制作每个纳秒的数据计数

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寻求竞争优势来推动更好的商业决策?体验实时流处理和可视化的力量,在那些最接近行动的人的手中,在快速变化的环境中更聪明的战术和战略决策。

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将您的业务转换为数据驱动的企业

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Altair汇集了一个强大的专业知识,可视化,可视化和机器学习,提供完全集成的端到端云本机和内部部署数据分析平台。这是您有机会查看功能的功能以及如何使用可扩展,开放和低代码平台构建和运营数据分析应用程序的功能。bob电竞官方

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在零售、保险和电信领域利用数据和分析

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了解Altair的数据分析平台如何帮助您吸收和准备大量不同的数据,允许您识别客户,可能是最可能流失使用我们的预测分析解决方案。

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了解如何Panopticon, Altair的实时运行分析平台,可以实时监控客户交易活动,帮助您主动解决执行问题,最大化客户订单流和增加交易盈利能力。

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医院和卫生系统的虚拟医疗访问正在大幅增加,预计这一趋势将持续下去。了解如何最好地利用远程保健需要一种协调的分析方法。了解医疗保健组织如何利用现有数据和预测分析来提高医疗质量、优化患者依从性并通过远程医疗参与减少住院和再入院率。

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通过识别制造资产中未来停机时间的隐藏指标,提高车间效率。探索Altair如何使企业能够在从车间到顶层的整个数据生命周期中利用运营数据,从而提高价值并降低风险。

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探索Altair的自助式数据分析平台如何使人们所有技能级别访问,生成和使用智能数据以使富有洞察力的,知情的决策。我们将通过我们的解决方案专家加入,看看如何轻松转换不同联邦政府数据集,包括维护分析数据,会计数据和刑事侦查数据,以及自动化的业务流程。

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注册准确性和学生保留对于任何大学的生存至关重要。加入我们探索如何利用现有数据,没有代码预测模型,以信心 - 即使在强烈的压力下也会产生战略决策。

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了解银行和信用工会每年使用Altair Monarch如何节省数百小时,以自动确定日常借记卡调节过程中的例外情况。我们将演示我们如何从核心银行系统和借方处理解决方案中提取和转换数据,并使用过滤和计算的字段来识别需要调查的事务。

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基本数据准备将涵盖从报告设计中提取数据后可以进行的最简单更改。一旦数据进入准备窗口,就可以在创建可重复和有效的过程的同时进一步操纵。掌握基本数据准备将允许用户改进他们想要专注的信息。

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这节课将全面概述什么是机器学习,以及它如何为你的业务增加价值。对术语的定义和有哪些类型的预测分析的概述,以及从业务角度来看需要什么来利用这些预测技术。与会者将给出模型的例子,并介绍如何获取历史数据,构建模型和创建一个可重用的工作流。

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使用Altair知识工作室的高级分析

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在介绍课上构建,本次会议将在特定的建模示例中将与会者携带,例如如何验证这些模型,最后分析和测试这些模型。

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使用Monarch的高级数据准备

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通过简单的专栏操作和转换带您,高级数据准备模块将探索如何以可重复的方式重建复杂的手动任务。熟悉这些技能将允许用户解决复杂的数据转换挑战并建立列级操作和表格级变换之间的关系。

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释放智能企业运营数据的力量 - 金融,营销,人力资源等等

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从金融到营销到人力资源 - 数据不仅仅是数字 - 这是等待被发现的业务价值。探索Altair的自助式数据分析平台如何为团队提供解决问题并创造机会的工具。利用30年的数据准备和无代码机学习经验,我们解决了法规和报告和解等共同挑战,涉及多个数据来源,人才保留和客户细分。对于具有机器人流程自动化解决方案的大型企业,Altair炼制了这些架构并自动从数据提取物中转换。

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连续智能和智能工厂

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演示文稿将经历一个智能工厂的场景(沿着行业4.0倡议的行业),制药公司内的化学过程产生了对生产药物的产生至关重要的物质。

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牵牛星2020及以后

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James R. Scapa拥有超过35年的工程经验,担任Altair的董事长兼首席执行官,自该公司1985年成立以来,他一直担任该职位。

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在“新正常”下的决策

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“牵牛星通过在整个产品生命周期中应用模拟、机器学习和优化来改变设计和决策。”我们设想并完善我们的平台,帮助我们的客户通过数字化转型之旅,实现业务转型。

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牛郎星驾到30周年

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交互式演示展示了30年与Altair Monarch的数据分析创新。

介绍
使用Altair Data Analytics追踪欺诈活动

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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。

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