大数据开放标准和分析使预测性维护解决方案成为可能

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预测分析是我们日常生活中不可或缺的一部分。此时此刻，预测解决方案正忙于工作，监控金融交易是否存在欺诈和滥用行为，推荐电影和其他产品，或者选择您从您最喜欢的商店获得的下一个最佳报价。尽管预测分析已经渗透到我们今天的生活中，但它的应用必然会增加。例如，在大数据和云中经济高效处理的推动下，预测维护应用程序正在变得无处不在。 预测分析是我们日常生活中不可或缺的一部分。此时此刻，预测解决方案正忙于工作，监控金融交易是否存在欺诈和滥用行为，推荐电影和其他产品，或者选择您从您最喜欢的商店获得的下一个最佳报价。尽管预测分析已经渗透到我们今天的生活中，但它的应用必然会增加。例如，在大数据和云中经济高效处理的推动下，预测维护应用程序正在变得无处不在。

预测性维护解决方案基于这样一种理念：人们能够知道机器或设备将要发生故障，并采取主动行动来确保过程的可靠性和安全性。通过使用从旋转设备捕获振动信息的传感器数据，我的团队构建了一个预测性维护解决方案，可以向人员发出重大故障警报。为此，我们使用了统计工具的组合。例如，我们 巴拿马电话号码表  使用 R（一个用于数据分析的开源统计包）、IBM SPSS Statistics 进行分析和模型构建，以及 Zementis ADAPA 平台进行模型部署。由于所有这些系统都支持PMML（预测模型标记语言），我们不必花时间将代码从一个系统翻译到另一个系统，而是能够专注于问题本身并使用我们最信任的工具来完成工作。 PMML 是用于表示预测分析或数据挖掘模型的事实上的标准。通过 PMML，预测解决方案可以在一个系统中构建并部署在另一个系统中，并可以立即投入使用。所有主要分析供应商采用 PMML 证明了他们对互操作性的承诺以及预测分析的进步作为社会进步的关键因素。




PMML 由数据挖掘组 (DMG)开发，该委员会不仅由 IBM、SAS、Zementis、FICO、Salford Systems、Microstrategy、Togaware、KNIME 和 Rapid-I 等商业和开源分析公司组成，而且还由NASA、Visa、圣地亚哥超级计算机中心和 Equifax 等分析用户。 更多阅读 亚马逊定价的预测分析 使用预测分析在亚马逊上获得最优惠的价格 预测分析帮助新的直销业务蓬勃发展 预测分析在资产管理中的巨大优势 阿尔巴尼亚比特币投资者利用预测分析的力量 随着欧元反弹，预测分析可改善交易决策 预测分析和开放标准可以为安全防护操作和确保安全性和过程可靠性提供另一种工具。虽然预测分析可以提供解决方案，在问题实际发生之前向我们发出警报，但 PMML 等开放标准是确保预测维护解决方案的构建和部署独立于应用程序且敏捷和透明的关键要素。 我们最近为 IBM DeveloperWorks 网站撰写了两篇系列文章，涵盖 PMML 和预测性维护。要完整阅读这两篇文章，请参阅以下链接。