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盘点数据分析的三种不同的方式

西门子新闻内容   查阅次数:6164   更新时间: 2020-03-23 17:32

大家可能经常阅读和听到有关数据分析的文章,它被定义为可以帮助组织降低成本,提高效率,发现新机会并提高其竞争优势的科学技术。

数据分析人员使用数学,统计数据来查找已注册数据的有意义的模式,并将其转变为有意义的结果和可行的见解。尽管分析的概念不是新概念,但是存储和计算技术的最新发展使我们能够大量存储和处理数据,并将数据分析带到了下一步,从而开辟了以前无法想象的可能性。

将分析应用于收集到的数据将帮助我们回答有关事情发生的方式和原因,将来可能发生的事情以及需要采取哪些决策和行动的问题。数据分析可以分为描述性,预测性和规范性三个领域。接下来一起看一下这三方面的详细内容。

描述性分析:这是分析的基础,它依靠收集事实并通过浏览和分类数据总结过去发生的事情。该模型可帮助我们了解操作的方式和原因。几乎所有的管理软件都具有描述性分析的一种形式。如果你一直在博客或管理站点,则肯定有一种描述性分析的感觉。

例如,由ht tp:/ /Wordpr ess.com支持的所有博客和网站中包括的Stats功能就是描述性分析引擎的一个很好的例子。在这里,你可以查看有多少人访问了你的网站,查看了多少页面,查看了哪些页面,从哪些站点将用户引荐到你的站点,地理位置等。在Twitter的分析页面是在社交媒体中使用描述性分析的另一个例子。

描述性分析引擎通常使用图表,图形和表格来显示数据。尽管描述性分析无法为你提供未来的预测,但如果你善加利用,精明的用户可以做很多事情。例如,使用描述性分析,你可以对数据进行细分和分类以更好地理解。

描述性分析的最佳用途之一是A / B测试,你可以在其中比较用户或客户对同一事物的不同版本的反应。例如,当你要决定在网页上的特定位置放置按钮时,只需进行一些编程和适当使用分析工具,即可为你提供有关哪些数据产生了更多点击的精确数据。

预测分析将数据转化为可操作的信息。顾名思义,预测分析将帮助你以可接受的可靠性水平预测未来的概率。这可以通过分析过去的数据,制定统计模型并运行算法来预测行为和事件来完成。机器学习和其他数据用于修订和增强模型。

预测分析有很多很好的用途。在销售和营销领域,它用于优化客户关系管理并预测潜在客户的下一步行动。在保险行业中,它在发布汽车保险单时会考虑潜在的驾驶安全预测因素,例如年龄,性别和驾驶记录。网络安全行业也使用预测分析来发现数据泄露。预测分析还可以用于填补空白并预测不存在的数据。在这方面最普遍的用例是情感评分。

规范分析是其前身的演变。除了收集见识和做出预测之外,规范分析还将回答“该怎么办?”的问题,并就哪些具体行动可以为你从事的具体工作提供最大价值提供建议。规范分析可帮助你制定将利用未来机会或减轻未来风险的决策。规范分析还可以指导你将来决策的潜在影响。通过不断地摄取和处理新数据,规范分析提高了其预测准确性并提供了更好的决策建议。

例如,医疗保健计划可以根据历史数据,说明性分析引擎的预测和建议,评估建立新设施,增加或减少药品生产等的成本效益。

规范分析依靠大数据,业务规则和数学科学来执行其功能。数据可以是结构化的也可以是非结构化的,并且可以来自组织的内部来源或从社交媒体和Web收集。业务规则可以是边界,约束,首选项,策略和最佳实践。规范分析背后的数学包括应用统计,机器学习算法和自然语言处理。

国产OS操作系统迎来春天 麒麟软件计划在5年后发展成为一家规模超过1万人的大型软件公司

2020年,国产OS操作系统的春天来了,除了诚迈科技与深度合并打造的UOS系统之外,中国电子旗下的中标麒麟、天津麒麟也合体为麒麟软件。

3月20日,麒麟软件还宣布了未来5年的发展路线图,推出了“遨天”计划,目标是在5年后发展成为一家规模超过1万人的大型软件公司,为此投资超过100亿元,打造桌面与服务器操作系统、云操作系统、嵌入式操作系统三大产品。

中国电子党组成员、副总经理陈锡明接受记者采访时表态:“中国电子在对中标麒麟和银河麒麟进行整合时,最主要的就是围绕操作系统的核心和关键技术,进行研发力量的整合。把双方的技术人员放在一起,再根据操作系统发展规划重新进行组织,并且按照这个计划增加更多的研发投入。”

根据“遨天”计划,麒麟软件今年的人员规模将达到2000人,3年左右达到5000-6000人,5年后将达到1万人,打造一支国产自主操作系统精英团队。

在此之前,麒麟软件发布了千人招聘广告,招聘最多的是技术类的,包括4名首席科学家,5名首席架构师,10名云平台技术专家,20人桌面操作系统架构师,还有60名桌面系统研发工程师、10名系统设计师等等。

根据官网资料,麒麟软件以安全可信操作系统技术为核心,旗下拥有“中标麒麟”“银河麒麟”两大产品品牌,既面向通用领域打造安全创新操作系统和相应解决方案,又面向国防专用领域打造高安全高可靠操作系统和解决方案。

目前,麒麟软件已形成服务器操作系统、桌面操作系统、嵌入式操作系统、麒麟云等产品,能够同时支持飞腾、龙芯、申威、兆芯、海光、鲲鹏等国产CpU,并坚持开放合作打造产业生态,为客户提供完整的国产化解决方案。

麒麟软件旗下的操作系统系列产品,在党政、国防、金融、电信、能源、交通、教育、医疗等行业获得广泛应用。

根据赛迪顾问统计,麒麟软件旗下操作系统产品,连续8年位列中国Linux市场占有率第一名。

责任编辑:wv

边缘计算对比云计算,哪个更有效

云计算为我们提供了在远程数据服务器上存储,管理和分析信息的机会。同时,该技术具有一些缺点,例如数据处理延迟。因此,在将云计算用于时间紧迫的任务时,我们可能会面临各种困难。幸运的是,边缘计算的发展可能有助于克服这一挑战。

在本文中,我将讨论边缘计算是否会干掉云计算。另外,你将了解每种技术的优缺点。让我们深入探讨边缘计算和云计算的未来,以发现它们的观点以及对IT行业发展的影响。

这项技术的实施可以解决当前一些关键问题。数据从边缘设备传输到服务器进行处理需要大量时间。尽管这种延迟似乎并不严重,但每个毫秒都很重要。另外,有必要减少施加在带宽上的压力。在另一种情况下,高流量和长距离可能会大大降低网络速度。不幸的是,云计算目前无法解决这些问题。

这就是为什么毫无疑问边缘计算比云计算具有更多优势的原因。首先,你可以使用它来处理对时间敏感的数据。该技术可将关键数据处理重新定位到网络边缘,因此可以减少信息处理的延迟。由于此功能,边缘计算非常适合需要即时响应的应用。这将使它们更加健壮和快速加载。

此外,边缘计算可能比云计算更受欢迎,因为它可以确保较低的管理成本。在短距离内发送最重要的数据可以节省大量网络和计算资源。同样,如果各种智能设备使用边缘计算而不是云计算,则可能会获得很多好处。该技术将保证立即做出响应,并提供进行准确,快速计算的机会。此功能对于自动驾驶汽车的开发特别有用。

而且,这项技术为所有大型内容提供商提供了新的机遇。这些公司对流技术的发展很感兴趣,边缘计算已成为首选解决方案。这种方法可以使用户更快地访问喜欢的节目。另外,这些公司有机会扩展其服务而无需牺牲当前的性能。与边缘计算不同,如果你使用云计算,则将处理所有数据并将其存储在远程数据中心或服务器中。任何需要访问此信息的设备或应用程序都必须连接到云。

尽管如此,这项技术仍可以为使用标准服务器网络的公司带来很多好处。由于使用了云计算,此类组织可以确保只有授权用户才能访问存储的数据。根据思科的全球研究,预计到2020年,人和机器都将产生约800 ZB的信息。毫无疑问,只有云服务器才能存储如此大量的数据。此外,研究表明,特别是物联网设备将产生80兆字节以上的数据。不幸的是,许多信息将被删除,因为设备没有足够的存储空间来保存接收到的数据。

尽管云计算的主要缺点是缺乏速度,但该技术提供了惊人的处理能力和存储空间。这些功能对于小型企业所有者和不执行时间紧迫任务的人员无疑将继续有用。请记住,有时可能需要同时使用这两种技术才能获得较高的效果。边缘计算和云计算的结合可以为你提供机会,最大限度地发挥其潜力,同时减少其弊端。

遵循这种方法将特别为IT和AI公司开辟新的视野。物联网设备将能够更快地运行并有效地处理数据,而不会损失存储容量和处理能力。当然,现在,边缘计算似乎比云计算具有更多的优势,但是你不应低估后者的优势。如今,网络的未来似乎介于边缘计算和云计算之间。毫无疑问,领先公司将找到一条途径,从这些技术中获得更多收益,并克服其劣势。它将为改善许多服务和推动创新提供可能性。

同时,一些用户预测云计算的终结。但是,许多专家相信这项技术的未来。此外,就目前而言,没有任何分析框架可以证明云计算变得不那么流行。尽管边缘计算为许多挑战提供了解决方案,但是云计算仍然是IT行业的重要组成部分。时至今日,这两种技术仍然很重要,并为各种组织提供了数据分析解决方案。

边缘计算和云计算是彼此之间无法替代,无法替代的不同技术。它们中的每一个对于IT行业都很重要,并且允许利用不同的方法来获得最大的收益。但是,如今,许多公司转向边缘技术,因为与云计算相比,它提供了更多的机会。这些技术之一的决定取决于公司的目标和需求。尝试找出边缘计算是否可以帮助你克服现有的技术难题,并确保它可以为你的业务服务。

请记住,技术在不断变化,公司必须适应新趋势。但是,仍然应该始终只选择那些有助于改善业务的解决方案。此外,你始终可以选择同时使用边缘计算和云计算来实现公司的目标。

网络安全和自动驾驶汽车,二者如何实现连接

21世纪技术的真正衡量标准并不在于其炫酷的设计,创新的水平或它提供的众多功能。取而代之的是,消费者想知道他们是否花费时间和金钱在设备上提供无线连接。人工智能,机器学习,物联网,基于云的平台和智能设备都促使开发人员思考机器以外的问题,并更加关注其移动性。尽管连通性达到了某种程度的成熟水平,但它也为现代世界面临的最大威胁之一-网络攻击提供了催化剂。

随着自动驾驶汽车准备在未来五到十年内充斥市场,制造商必须解决的最大问题是汽车安全性。第二是车辆安全性。只有这一次,问题才来自车内的黑客,而不是车外的小偷。随着每年不断涌现的网络攻击的冲击,驾车者的安全性和隐私性会在道路上受到损害吗?

这正是科技记者安迪·格林伯格在圣路易斯市中心附近以每小时70英里的速度驾驶吉普切诺基时发生的事情。当他在吉普车上行驶时,交流电从通风孔喷出,收音机切换了频道,雨刮器打开,变速箱被切断,加速器发生故障,车辆减速。所有这些都在几分钟之内发生。

无论格林堡试图收回车辆的控制权,两名黑客对吉普的自动驾驶系统进行了数字叛变,使他无能为力。值得庆幸的是,这次黑客入侵只是一个实验,而肇事者也在其中。格林伯格在此之前和之后已经对车辆进行了多次黑客实验,其中许多结论都令人震惊:黑客无需花费很多精力即可破坏AV系统。

由于自动驾驶汽车依赖于软件和连接性,因此容易受到最简单的黑客攻击。自动化技术仍处于起步阶段。因此,没有足够的数据来量化大规模黑客攻击的影响。显而易见的是,潜在的车辆违规行为可能会减慢影音市场的增长,并加剧已经超过70%的消费者表示怀疑的态度。

网络安全专家和黑客之间的猫捉老鼠的动态困扰了数字安全行业多年。因此,有理由认为,AV黑客可能会在AV和自动驾驶卡车中变得司空见惯。这些黑客行为可能会在驾驶车辆时危及驾驶员,并损害其个人信息。制造商目前如何应对迫在眉睫的威胁?目前尚不清楚。

特斯拉在其模型中应对网络威胁的最新努力或多或少都处于试验阶段。领先的电动汽车生产商将向通过pwn2Own竞赛等奖励计划破解汽车AV系统的所有人支付最高的费用。菲亚特克莱斯勒通过其漏洞赏金计划向黑客提供了类似的激励措施。该程序于2016年启动,每次黑客支付1500美元。公开邀请第三方渗透测试似乎违反直觉。但是,它允许汽车制造商识别,分析和纠正其系统中的漏洞。

除了测试和分析之外,汽车公司仍处于评估其系统安全性的早期阶段。部分原因是道路上的汽车数量不足。此外,该技术仍处于beta阶段。结果,路上没有经过测试的模型的真实示例。

早在10月,汽车信息共享与分析中心就举行了年度Auto-ISAC峰会,以促进汽车网络安全方面的共享和协作。峰会讨论了一系列问题,例如车载连接性,车辆生态系统,法规和标准以及教育。该活动是ISAC持续努力的一部分,以促进汽车制造商与网络安全公司之间的合作关系。

成立于2015年的ISAC成员包括一些世界领先的汽车制造商,包括沃尔沃,菲亚特克莱斯勒,三菱,丰田,马自达,宝马,福特,现代,起亚通用汽车和梅赛德斯。此外,它还招募了全球许多顶级网络安全开发商和公司。通过共同努力,组织可以制定一项全球计划,以防止车载网络威胁并提高汽车的安全性。

ISAC的计划包括一项不断发展的计划,以识别关键的网络安全功能并在全行业范围内实施最佳网络安全实践。关注的领域包括安全设计,风险评估,威胁检测,事件响应,治理和意识/教育。

尽管每个人都同意联邦立法将为视听安全提供一条清晰的道路,但立法者对于他们正在立法的内容仍然一无所知。当前的联邦法律禁止在没有驾驶员控制或超控的情况下部署AV。但是,自2017年以来在国会山提出的几乎所有主要法案都已停滞不前。

目前,已有37个州颁布了有关自动驾驶汽车的某种形式的立法。在这37个州中,有13个已授权进行AV的研究和资助。十一个州已授权全面部署。十二个州已授权在没有人工操作的情况下进行部署或测试。当前,有关视音频网络安全的法规为零。在立法者对自动驾驶汽车面临的技术和安全威胁有更好的了解之前,两党制定网络安全法律的努力将继续下去。

在此之前,对车载网络威胁的关注持续增长。这两个国家公路交通安全管理局和运输部正在把步到位采取围绕自主车辆监管。此外,汽车制造商和网络安全机构将继续朝着制造更加安全的汽车迈进。同时,消费者对自动驾驶汽车的信心仍在继续攀升。