NEC开发大数据分析新技术,特征量提取时间减至
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  NEC于2015年8月18日宣布,开发出了在大数据预测分析中实施事前数据处理的新技术。该技术可对有助于预测的特征数据、即特征量自动实施提取及评价处理,因此被命名为特征量自动设计技术。

  该技术在利用NEC开发的异种混合学习技术(用于发现大数据中混合的大量规律性)实施分析之前使用。以前,特征量的提取处理是由经验丰富的分析技术人员实施的。例如,在预测啤酒的销售额时,大家都知道当气温超过特定数值时销售额会受到很大影响。数据分析技术人员从销售额与气温数据中发现了关联性,通过对影响销售额的特定气温数据(特征量)实施提取及评价,计算出高精度的分析及预测结果。

  此次的技术可使分析技术人员实施的一系列处理实现自动化。使用该技术进行的验证实验表明,从事前数据处理到利用异种混合学习技术实施分析及预测,整体时间可缩短到原来的约1/3。这样一来,便可为需要实施大量数据分析的零售店迅速、实时地提供各商品种类的预测分析。NEC预定在2015年度内使此次的新技术投入实际使用。

  NEC介绍称,此次的特征量自动设计技术主要有两大特点:(1)开发出了可高速搜寻数据变换组合的高速搜寻算法。该算法可针对待分析的大量数据,从数据变换处理的庞大组合中,高速搜寻出最佳组合。这样便可自动提取出有效的特征量。

  (2)将数据分析技术人员的经验制作成了类库。在特征量提取方面,将标准化、移动平均(时序数据的平均化)等数据分析人员以前通过大量的经验培育的多种数据变化处理制成了类库。通过组合这些类库,便可轻松提取出多种特征量。

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