使用Data Analytics保留您的业务的高价值

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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通过Altair知识工作室发现采用机器学习的优惠和易于使用Altair知识工作室。这款网络研讨会非常适合任何人在实现和使用ML / AI上实现速度的人 - 无论技能水平还是行业。在这个网络研讨会期间，我们涉及以下内容： - 使用机器学习（ML）和人工智能（AI）以及最佳实践以及申请和自动化无代码ML建模的最佳实践 - 了解负责，可解释的AI（XAI）能力 - 从预测到对规定的分析进行更智能的商业决策

制造行业的工程师可能要花费50%的时间来获取和合成日常工作所需的数据。我们相信，熟练使用人工智能工具集的工程师是降低从产品设计、新开发到持续维护等一系列复杂制造问题中成功利用数据集的障碍的关键。这些技能不仅能使快速、数据驱动的决策和显著提高生产率，还能使工程师满足对人工智能技术劳动力日益增长的需求。采取下一步行动，立即为您的制造业务解锁机会。观看我们的深入会议，深度潜水:工程师的实用人工智能和数据科学。

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。

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。
在牵牛星，我们展望未来，工程师们将充分利用数据科学技术，获得强大的预测分析，从而改变他们的操作方式。从产品设计、供应链优化、故障预测、预防性维护到需bob电竞官方求预测和质量保证，数据科学在制造业中有大量的应用。通过弥合数据科学家和工程角色之间的鸿沟，您的组织可以分解数据竖井，并提取可操作的见解，以驱动真正的业务价值。
这场运动才刚刚开始。观看我们的点播网络研讨会了解更多。

使用黑骑士的抵押贷款服务公司面临着快速、低成本地获取贷款和提前还款风险的重大挑战。抵押贷款服务公司依靠客户和交易数据来评估预付风险，并执行投资者报告、损失分析和服务转移。在Black Knight MSP等平台上，这些数据要么被困在静态报告中，要么通过BDE等昂贵的附加组件访问。Altair抵押贷款套件作为抵押贷款服务平台的补充，将报告转换为表格数据，应用机器学习，并以可视化的、易于解释的方式呈现数据。加入我们的内部专家Joe Lovati在抵押服务20年的经验，了解如何Altair抵押套件可以为您的流程带来效率。

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）。
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？
• 什么是智能制造或工业4.0?
• 如何从预防性转向预测影响质量专业人员？
• 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存在15年，由全球各界公司和商业人士使用。但困惑仍然是关于组织在连续统一体上的究竟。Chris Long，全球数据分析解决方案的副总裁 - 谁是SAS的原始团队的一部分，其中包含了分析成熟度模型的想法 - 分享了他对许多迭代的宝贵观点，以及其在2021年及以后的应用。聘请内幕看看需要被要求真正弄清楚你站立的问题： - 关于分析成熟度模型的最常见的误解是什么？- 你能验证你在模型上的位置吗？- 我们看到客户在模型上升级的操作是什么？

了解Knowledge Studio在2020年发布的新功能，以保持工具的发展速度与科学发展一样快。2020年对一些行业来说是缓慢而复杂的一年，但对技术行业来说不是。技术继续以快速的速度发展，支持技术的解决方案也应该如此。Knowledge Studio在2020年增加了一些惊人的功能，以跟上数据科学的趋势。请观看我们对以下新功能的生动讨论:可解释的黑盒模型人工智能能力;为非数据科学家的分析师提供的自动机器学习能力;从许多模型中结合学习的模型堆叠

我们将带您了解Knowledge Studio，这是一款市场领先的易于使用的机器学习和预测分析解决方案，它可以快速可视化数据，因为它可以快速生成可解释的结果，而不需要任何一行代码。Knowledge Studio非常适合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，从电信到产品保修索赔，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。我们将向你介绍的技术:代码交互自动ML可解释的人工智能模型堆叠谁应该参加?对于任何在组织中处理和分析复杂数据的人来说，这个活动都是完美的。

您可以从包括David Huguet，SNCF的数据领导，Plus Martijn Van Baardwijk，CFO - 欧洲欧洲大陆欧洲欧洲欧洲欧洲欧洲欧洲欧洲欧洲大陆欧洲欧洲欧洲欧洲大陆欧洲欧洲大陆欧洲欧洲欧洲欧洲大陆欧盟我们专注于;

• 如何使公司内外的数据民主化;
• 如何管理与数据民主化相关的安全和风险;
• 统一访问数据带来的改进。

POST COVID-19，当我们导航新的正常 - 银行和贷款时无疑会改变。随着经济的辐射差价，金融公司正在努力，消费者和商业客户的重大涌入。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可以将钥匙持有确保银行和金融技术领导者尽管这种快速发展的信贷危机，但仍然不断扩大。

具有令人羡慕的阵容包括;高盛投资银行服务策略师全球主管Frederic de Sibert, Autovista Group首席运营官Paul Downes, Doğuş Otomotiv总经理/首席财务官Kerem Talih，以及Altair首席数据科学家Mamdouh Refaat博士。这个长达一小时的网络研讨会充满了来自全球企业的见解、指导和建议，这些企业处于他们的数据分析旅程的不同阶段。

Augmented Analytics is being touted as the next frontier in AI’s Evolution with Gartner defining it as “the use of enabling technologies such as machine learning and AI to assist with data preparation, insight generation, and insight explanation to augment how people explore and analyze data”.

营销人员需要更好地理解不断变化的偏好和需求，这样他们才能个性化他们的互动。Altair Data Analytics解决方案通过混合和分析所有渠道的数据，帮助客户获得更深入、更快的客户和前景洞察，而不需要任何编码或IT依赖。

数据分析是通过数字转换驾驶业务价值的核心。模型建设和解释模型结果的透明度导致自信地决策。了解Altair知识工作室如何符合组织的数据驱动方法来解决复杂的业务问题。

欺诈减轻需要在其构建体中灵活的技术和业务流程，所有参与欺诈预防的人都很容易理解，并且足以适应新的攻击，而无需从头开始重建。
必须包括来自所有业务单位和功能孤岛的数据，以创建欺诈行为成功的整体视图。古典审计技术和预测机器学习模型中的见解与欺诈分析师的专业知识相结合，可以促进基于证明的方法，以便快速应对新的金融罪行。

这次演讲的主题是让机器学习模型和它们的决策具有可解释性，以及为什么它很重要和有价值。

什么是预测建模？为什么它有用？您如何利用对您的业务的实际意义上的预测建模？用户将以更好的了解它们如何将预测建模应用于自己的潜在用例，更好地结束本次会话。在这个网络研讨会上，我们探讨了预测建模的简介，对业务和分析用户如何最好地利用预测性建模工具，挑战和测试预测模型的方法，以确保如何对性能的信心，以及如何实现如何实现的从预测部署结果。

使用Altair数据分析软件的CAE应用机器学习技术。bob电竞官方

Altair Data Analytics通过智能数据准备和预测分析，帮助情报社区实现和简化高级互操作性，允许安全分析师快速访问、清理和转换来自不同来源的困难数据，为有效报告的可杠杆的共享资产。在最近举行的智能分析虚拟峰会(Intelligence Analytics Virtual Summit)上，我们讨论了如何利用数据准备和预测分析，自动化与访问和协调数据相关的重复性、易出错的过程，消除手工工作，并促进全面的智能决策。

此视频探讨了Altair数据分析软件可用于金融服务环境的许多方式。了解如何提高数据准备，机器学习和数据可视化中的技能。

了解如何在金融服务环境中应用实时数据可视化和流处理技术，以识别盈利机会并避免合规风险。

来自主要金融机构的最新研究表明，金融欺诈继续以惊人的速度增长。Experian的数据显示，2019年上半年，信用卡和借记卡欺诈增加了60%以上。虽然千禧一代是高目标(80%的可能性成为欺诈目标)，但没有人能免于犯罪活动。基于内部专业知识和观察的本土欺诈规则通常用于打击欺诈攻击以及反洗钱等其他金融犯罪。Altair提供了一种行业领先的方法来根据实际的分析模型来扩充/调整这些规则。人们认识到的好处是，欺诈分析人员可以更新规则，而不需要求助于数据科学家等高度利用的资源。

Altair Data Analytics工具支持数据准备、数据预测和数据可视化。在本次网络研讨会中，我们将介绍Knowledge Studio产品的机器学习能力。本次网络研讨会包括:简要介绍机器学习的概念，使用预测性维护方法解决一个问题，将机器学习算法转化为实际利润的现场演示

结合其市场领先的数据可视化方法，用于建立，探索和分区数据，以及建立可解释的预测模型，Apache Spark＆Tradel的Altair知识工作室使数据科学团队能够从位于分布式文件系统中的数据构建机器学习模型，而无需代码。数据准备和分析允许简单的数据提取和操作。知识工作室有效地利用计算资源，特别是在云环境中，缩短了处理周期并降低了成本。可以有效地开采数十亿行和数千列的大型数据集以获得更好的决策智能。

在不确定时期，如何定义风险并将其最小化?记分卡的简单、透明和易于解释的建模技术可以帮助支持信贷决策，如对新的贷款申请、信贷限额的更改、交易的超额审批等进行评分。bob电竞官方在当今快速发展的世界中，能够在几分钟内刷新和重用计分卡开发工作流的解决方案至关重要，而不需要编写代码。