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World File Search System历史数据
大数据和分析课程代码DIS508
最终任务：最终任务是专门设计的，旨在封装整个课程中获得的知识和技能。工作的通用是开发交互式应用程序（仪表板），该应用程序允许实时的信息传输和基本的在线分析处理（OLAP）实时执行。学生被要求对历史数据进行描述性和预测性分析，并参与撰写简短但全面的业务报告，总结和解释他们的发现，并将其介绍给感兴趣的各方（例如C级套件）。
水晶客舱 - 亚洲航空
预测未来是愚蠢的游戏，这就是为什么航空业长期以来一直依赖历史数据来规划未来，无论是航空公司调整其夏季或冬季航班时刻表，还是波音或空客等制造商预测未来 20 年航空公司将需要多少架飞机。在新冠疫情期间，依赖历史数据的做法不复存在。边境的开放和关闭似乎是随机的，或者是由任何政府迫于公众压力要将可能被感染的“外国人”拒之门外。航空公司将数千架飞机存放在澳大利亚或美国的沙漠中（其中许多飞机将永远不会再离开地面），数百万业内人士失去了工作。请放心，航空业现在已经将另一场未来的疫情纳入了规划流程，但即使旅行人数惊人地恢复，数百万人乘坐飞机出行，因为不再需要进行飞行前 PCR 检测等，全球航空业仍面临着一系列挑战，这些挑战很可能不会很快得到解决。这些挑战包括人员问题，因为该行业解雇了数十万名飞行员、空乘人员、地勤人员和 MRO 技术人员。另一个挑战是飞机短缺，因为数千架飞机被存放或退役。零部件供应链错综复杂（正如我们在本期报道中所描述的那样），机票价格仍然居高不下，这是航空公司喜欢的，但最近几天却出现了
利用机器学习以提早发现和预测霍乱
摘要霍乱仍然是尼日利亚的重大公共卫生挑战，每年造成许多死亡。本研究旨在开发一种基于机器学习的预测模型，用于尼日利亚的霍乱暴发的早期检测和预测。通过整合包括环境，社会经济和健康数据在内的各种数据集，该模型为公共卫生官员提供了可行的见解，从而及时进行了干预和资源分配。该研究利用各种机器学习算法来分析历史数据，随机森林的出现是最有效的。该模型的预测已针对实际爆发数据验证，证明了其显着增强爆发准备和响应策略的潜力。1。引言霍乱是摄入恐怖恐怖症状霍利氏症引起的急性腹泻疾病，一直是尼日利亚的复发公共卫生问题。该疾病的特征是迅速发作严重的水性腹泻，如果未治疗，可能导致脱水和死亡。尽管卫生和清洁水的通道有所改善，但霍乱的爆发仍会因规律而令人震惊，尤其是在基础设施不良且医疗保健有限的地区。霍乱暴发的主要驱动因素包括降雨，温度和水污染等环境因素，以及人口密度，卫生实践和医疗保健可及性等社会经济状况。传统的爆发预测方法通常依赖于历史数据和专家判断，虽然有价值，但它们的预测准确性和及时性可能受到限制。
AI/ML不仅是Chatgpt
在本节中的描述中，我们将解释什么是机器学习（ML），其用途以及如何属于人工智能（AI），数据科学和计算机科学的学科。我们还将概述ChatGpt的工作原理，以及使用Autodesk Construction Cloud，构建信息建模（BIM）或我们的任何Autodesk Services和API的数据，可以使用哪些其他类型的ML应用程序和模型来解决问题。本次会议将使所有希望使团队能够从历史数据中获得洞察力，加快学习速度并创造更敏捷的协作环境的人有益。
Alinta Energy 凭借基于云的数据仓库和人工智能注入分析技术不断前进
我们从根本上看到了以下能力：第一，捕获大量历史数据，并将其用于机器学习和 AI。第二，拥有一个基于云的平台，可以获取内部和外部数据，从天气和能源市场到内部交易，这样我们不仅可以拥有完整的数据历史，还可以快速应用实时数据，以便模型可以运行。第三部分是在我们的处理中拥有可扩展性，以便我们可以实时运行模型，推动实时决策，而不仅仅是进行历史或趋势分析。” Brad Walker，Alinta Energy 数据和分析总经理
Anaplan PlanIQ™
企业领导者面临着越来越多的挑战，包括快速发展业务、准确预测未来需求以及预测不可预见的市场情况。随着整个组织的数据量不断增加，决策者可能很难集中精力获取必要的数据并推断出正确的见解，从而对规划周期和结果产生积极影响。为了进一步加剧这一问题，许多分析工具主要利用高级历史数据，一旦出现不可预见的市场变化，决策者就必须从头开始重新预测。
AI增强库存和需求预测：使用AI优化库存管理并预测客户需求
人工智能（AI）的出现已经迎来了各个行业的效率和准确性的新时代，库存管理和需求预测处于这些进步的最前沿。传统库存管理技术通常依赖于历史数据和简单的统计模型，在解决当代市场的动态和复杂性方面缺乏（Chopra＆Meindl，2016年）。AI具有先进的算法和机器学习能力，为这些关键业务功能提供了一种变革性的方法。本文探讨了AI技术在优化库存管理和预测客户需求方面的集成。AI增强库存管理涉及应用各种AI技术，例如机器学习，自然语言处理（NLP），计算机视觉和机器人技术工艺自动化（RPA）（RPA）（Ivanov等，2017）。机器学习算法分析了大量的历史数据，以识别模式和趋势，从而可以在库存水平上进行更准确的预测和调整。NLP流程从社交媒体和客户评论等来源提供非结构化数据，以更深入了解市场趋势和客户偏好（Cambria＆White，2014年）。计算机视觉技术有助于实时监视库存水平并通过视觉数据识别差异，而RPA自动化了重复的任务，例如订单处理和库存跟踪，从而降低了人为错误和提高效率（Aguirre＆Rodriguez，2017年）。本文重点介绍了通过AI实施实现的预测准确性和库存周转率的重大改善，并讨论了对供应链管理的未来影响。
通过 Exponential AI 开启您的 AI-First 企业之旅
组织将其用于预测建模和洞察、数据挖掘推理和建议。其中大部分都是回顾性的。您可以查看历史数据，训练算法，然后查看算法的建议。但是，要将这些建议转化为行动，仍然需要人类采取这些行动，解释建议的数量并采取行动。我们支持在实时交易中应用 AI。我们不仅限于数据挖掘以获得建议，还利用 AI 准确且情境化地应用建议，以便自主做出常规和复杂的决策，即代表人类采取行动。