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本规划指南旨在帮助组织导航购买高级分析和机器学习解决方案的过程。
了解高级分析和机器学习领域
本规划指南强调无监督预测解决方案和认知机器学习技术，将为当今行业提供思考分析的有用方法。它将阐明从企业到边缘的不同分析模式。这份报告将:
- 解释引导购买过程所需的关键概念
- 帮助您了解如何选择适合您业务的解决方案
- 详细介绍最近进入市场的公司
- 对传统技术供应商的市场定位提供洞察
建立业务用例共识
在工业环境中应用分析是一项复杂的工作。为了帮助你建立内部共识，同时避免不必要的成本和错误的开始，指南回答了以下关键问题:
- 分析模式是什么?它们有何不同?
- 需要什么样的角色和职责?
- 非结构化数据对预测分析有多重要?
- 如何使用边缘数据?
- 具有物联网服务的工业平台在分析中适合什么位置?
高级分析和机器学习规划指南目录
高级分析和机器学习规划指南目录
执行概要
采用的策略
分析类别
工业分析模式
- 工具箱模式
- 平台模式
- 应用程序模式
分布分析
- 云只
- 当地的边缘
- 边只
- 雾
利用数据进行预测方法
- 过程历史局限性
- 结构化和非结构化数据
与购买过程相关的关键概念
- 监督学习和非监督学习
- 数据科学和主题专业知识
- 艺术、科学和算法
- 数据模型的发展
- 管理漂移
- 可视化
- 预测分析与规定性分析
在工业环境中应用分析
认知分析机器学习供应商简介
包括最近进入该市场的供应商的概况。
的更多信息
有关本规划指南的更多信息或讨论我们如何能帮助您，请联系我们．
我们还提供:
- ARC高级分析工作坊：从arc引导的发现研讨会中获得组织的支持和知识。可在您的网站或ARC办公室获取。
- ARC STAR选择过程：在ARC分析师的领导下，您可以利用ARC的分析选择标准和工具来定义需求，比较提供者，并执行信息请求(RFI)建议。我们还提供对个别解决方案提供者的评估。