數據科學平臺—體驗強大的數據挖掘和預測分析能力

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數據科學平臺是慧都提供的數據挖掘、預測分析解決方案，平臺擁有簡單的圖形界面和高級分析能力，利用強大的建模、評估和自動化功能發現結構化和非結構化數據中的趨勢，使得企業和分析師增加生產力，分析大數據以獲取預測性洞察，制定有效的業務戰略。數據科學平臺可按照企業實際需求完全定制。

主要算法（并不僅限于本案例）

1.Logistic回歸

Logistic回歸是一種廣義線性回歸（generalized linear model），因此與多重線性回歸分析有很多相同之處。

優點：計算代價不高，易于理解和實現；

缺點：容易欠擬合，分類精度可能不高。

適用數據類型：數值型和標稱型數據。

適用情景：LR的好處是輸出值自然地落在0到1之間，并且有概率意義，但處理不好特征之間相關的情況。雖然效果一般，卻勝在模型清晰，背后的概率學經得住推敲。它擬合出來的參數就代表了每一個特征對結果的影響，是一個理解數據的好工具。

2.決策樹（decision tree）

決策樹是一個樹結構（可以是二叉樹或非二叉樹）。其每個非葉節點表示一個特征屬性上的測試，每個分支代表這個特征屬性在某個值域上的輸出，而每個葉節點存放一個類別。

優點：容易解釋，非參數型

缺點：趨向過擬合，可能或陷于局部最小值中，沒有在線學習。

適用情景：數據分析師希望更好的理解手上的數據的時候往往可以使用決策樹。同時它抗噪聲的能力較低，換句話說，它很容易被“臟數據”影響的分類器。因為決策樹最終在底層判斷是基于單個條件的，往往只要有一小部分“臟數據”就可以影響學習效果。受限于它的簡單性，決策樹更大的用處是作為一些更有用的算法的基石。

3.隨機森林

隨機森林顧名思義，是用隨機的方式建立一個森林，森林里面有很多的決策樹組成，隨機森林的每一棵決策樹之間是沒有關聯的。

優點：不會過擬合，能夠展現變量的權重，具有很好的抗干擾能力

缺點：可能由于疊加掩蓋真實的結果，對小數據或者低維數據分類效果差，學習效率慢。

適用情景：數據維度相對低（幾十維），同時對準確性有較高要求時。因為不需要很多參數調整就可以達到不錯的效果，不知道用什么方法的時候都可以先試一下隨機森林。

4.支持向量機（SVM）

支持向量機是建立在統計學習理論的VC維理論和結構風險最小原理基礎上的，根據有限的樣本信息在模型的復雜性（即對特定訓練樣本的學習精度）和學習能力（即無錯誤地識別任意樣本的能力）之間尋求最佳折中，以求獲得最好的推廣能力 。

優點：在非線性可分問題上表現優秀

缺點：非常難以訓練，很難解釋

適用情景：SVM在很多數據集上都有優秀的表現。相對來說，SVM盡量保持與樣本間距離的性質導致它抗攻擊的能力更強。和隨機森林一樣，這也是一個拿到數據就可以先嘗試一下的算法。

5.樸素貝葉斯（Naive Bayes）

在機器學習中，樸素貝葉斯分類器是一個基于貝葉斯定理的比較簡單的概率分類器，其中樸素是指的對于模型中各個特征有強獨立性的假設，并未將 feature 間的相關性納入考慮中。

優點：快速、易于訓練、給出了它們所需的資源能帶來良好的表現

缺點：如果輸入變量是相關的，則會出現問題

適用情景：需要一個比較容易解釋，而且不同維度之間相關性較小的模型的時候。可以高效處理高維數據，雖然結果可能不盡如人意。

6.KNN

kNN算法又稱為k近鄰分類(k-nearest neighbor classification)算法，是從訓練集中找到和新數據最接近的k條記錄，然后根據他們的主要分類來決定新數據的類別。該算法涉及3個主要因素：訓練集、距離或相似的衡量、k的大小。

優點：簡單，易于理解，易于實現，無需估計參數，無需訓練

缺點：懶惰算法，對測試樣本分類時的計算量大，可解釋性較差。

適用情景：適合對稀有事件進行分類（例如當流失率很低時，比如低于0.5%，構造流失預測模型）。特別適合于多分類問題(multi-modal,對象具有多個類別標簽)，例如根據基因特征來判斷其功能分類

7.線性回歸

線性回歸是最為人熟知的建模技術之一，通常也是預測模型的首選技術之一。在這種技術中，因變量是連續的，自變量可以是連續的也可以是離散的，回歸線的性質是線性的。

優點：適合多因素模型，簡單，方便，計算結果唯一，可以準確地計量各個因素之間的相關程度與回歸擬合程度的高低。

缺點：需要選擇合適的輸入變量，且輸入變量不能有相關性，且有較高的局限性（響應變量和預測變量必須存在線性關系才能使用線性回歸）。

適用情景：如果輸入數據符合回歸模型的假設條件時，此種方法為最簡單明了，預測效果最佳的方法。任何數據質量不高或者數據模型選取不當的行為，都會導致學習的結果異常。

汽車制造企業案例：設備運維預測

案例客戶為國內一家汽車制造企業，旗下暢銷車型銷量一直位列國內同級別前三位，工廠各產線常年處于全負荷運轉的狀態。此外，工廠擁有數量眾多的現代化生產設備，如沖壓設備、焊裝設備、涂裝設備、總裝設備等，企業設備管理科對各種設備維護檢修壓力巨大，設備配件的備件工作也始終是困擾客戶的難題。

經過多次去客戶現場實地考察以及和設備管理人員的深入溝通，慧都為客戶量身定制了設備運維預測分析平臺解決方案，方案依托于數據科學平臺打造，基于客戶的業務目標，利用機器學習算法，結合業務對象模型對特征值（采集的設備各參數）進行數據探究和特征項的預處理，通過不斷迭代的過程構建設備維護及故障預測模型，再結合測試數據集對構建的模型進行評估。

預測平臺的誕生，使得設備的維護不再像此前只是遵循固定的維護時間表，而是用預測模型判斷設備實際的運行狀況是否需要維護，有效降低維護的頻率，從而減少工廠設備維護的支出，設備配件備件人員也可按照預測情況進行科學的備件。除此之外，平臺還可根據歷史數據對設備的突發故障進行預測和預警，降低設備宕機的風險。

設備參數類型截圖：

經過對工廠設備數據的分析及考證，設備故障率隨時間變化趨勢如下：

平臺截圖如下：

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