13商业智能推动电力行业数据精准应用

* Source: 商业智能推进电力行业数据精准运用联科公司August20210我们在数据发掘方面的优势联科是少数能同时拥有算法设计及软件工程实施阅历的精英团队.联科拥有超越九年在银行、保险、零售、博彩等行业实施商业智能的工程阅历,并胜利协助多间机构利用商业智能系统了解客户消费方式和制定营销战略.联科的商业智能团队具有银行、保险、零售、电信等行业的行业知识,这能有助于我们更加迅速和准确地把握用户的需求和特点,并提供个性化的处理方案和实施方案.我们在数据发掘方面的优势团队成员优势与学术界具有严密的联络各领域的专家教授和博士自行研发的算法库具备多种广泛运用的算法例如贝叶斯多层感知模型、支持向量机有利于实现算法优化高性能计算技术对于复杂的算法计算具有充分的支持顾问和定制效力 联科凭仗为各行业客户效力获得的丰富阅历,提供数据发掘和建模顾问服 务,按需求进展定制、定期评价模型、预测准确率和作进一步开发.我们的处理方案为客户提供订制化处理方案科学世界级建模及分析才干基于真实数据作出准确分析所见即所得(WYSIWYG)‏我们高级员工全程参与工程中一切阶段可行的建议全面的顾问阅历深化了解客户的业务作出明晰及能够的建议实践、明晰及透明的商业分析和可以详细执行的方案.业务建模与数据发掘方案市场营销管理分析 经过对各种数据的分析和预测,从而提出提高销售量的方案客户效力分析 提供适宜的效力给不同类型的客户,分析不同客户需求的效力类型本钱及利润分析 寻觅降低消费本钱的方法并寻觅利润的增长点风险管理分析 经过大量的数据计算,分析企业的风险,从而到达控制企业的日常营运风险联科客户55目录66联科模型特点有纪律的买卖环球目的稳定的人工智能系统快速反响时间市场走势〔检测到有环球事件发生〕音讯灵通的投资者〔内幕人员、资金富余者、有确实音讯者〕GAL：利用环球目的信息不灵通的买卖者信息渐渐流向买卖者和其他投资市场模型能在早期识别出买卖趋势自动化联科案例〔1〕：计量对冲基金GAL7我们的优势基于AI的一天内全自动买卖，并且顺应市场情况；运用环球的，跨投资市场的目的股价，买卖量，订单信息系统全自动的当天买卖和投资组合风险管理全球分散的资本分配〔运用于超越200个系统，20个投资市场〕买卖表现优胜过环球指数8联科案例〔1〕：计量对冲基金GAL联科案例〔2〕：北美投资银行某大北美投资银行–债券实践收益预测(利率预测)商业目的将基于债券实践收益模型的线性要素转化为较为复杂的非线性要素处理方案运用支持向量机(SupportVectorMachine,SVM)进展要素选择及符合非线性。我们的网格技术令亦模型速度大大改善优点该银行现有一套完备和自动软件，可用以选择「最适宜」要素我们帮客户继续调整模型并整合到买卖平台9联科案例〔3〕：某大零售银行做客户行为分析商业目的从客户资料库中分辨出客户群购买外汇行为处理方案利用贝叶斯多层感知(BMLP)模型及支持向量机(SVM)进展分析，从而估计出客户的市场资金流向优点银行可以针对优质客户群的购买行为订制买卖方案贝叶斯多层感知模型(BMLP)及支持向量机(SVM)预测结果10联科案例〔4〕：英国电视台为英国ITV电视台进展收视预测分析预测模型结果图一日中黄金时间内的估计观众收视结果不同时间的收视预测不同时间的实践收视实践平均收视平均收视预测11目录1212激发商业洞悉的优势分析751联科公司出色的分析才干技术才干数据仓库经济计量学统计学计算科学数据库管理数据发掘运营调研熟知的软件ExcelAccessSASSPSSOracleERPOAHR...行业知识消费管理运营管理供应链管理财务分析协作同伴亦拥有丰富的电力管理阅历商业智能，数据发掘电力系统数学建模电力预测管理系统的发开与维护我们提供的效力----提高电厂营运效率13方案1:EAM中备品备件采购优化(0)物资方案基于消费厂家建议和同类电厂的阅历，给出的一个最低库存采购方案人员决议数量，时间，和采购方法领用耗费有详细的领用记录和销毁记录备品备件的质量影响维修效果采购集团集中采购，本钱相对较低，但是相对周期较长电厂自己直接采购，本钱相对较高，但是时效较好库存有出入库有详细的记录长期库存需求维护占用资金，影响现金流备品备件采购管理流程14方案1:EAM中备品备件采购优化(1)联科优化过程处理方案-提高了电厂的备品备件的采购效率，加强平安消费，减少运营本钱发电厂的机器设备庞大且备品备件繁多备品备件的厂商众多采用阅历性质的最低贮藏数量备品备件有效采购对电厂的平安消费至关重要采购有需求控制本钱和时效备品备件存放需求不断维护问题描画运用数据发掘从历史数据中找出最优最低贮藏数量数据采集，发掘关联规那么，利用专家系统建立需求预测建立优化模型，进展供应链管理〔SCM〕，给出采购方案处理方案结果数学模型自动调整一切备品备件的最低存备件数量制定采购方案，争取询价优势，降低运输本钱减少存仓和维护本钱降低运营本钱，减少资金浪费，提高资金流动性减少不测断电发生15联科客户实例:香港大型服装连锁店，以及连锁饮料店方案1:EAM中备品备件采购优化(2)处理方案流程图输入的数据采购方案采购数目，价钱和时间运输本钱出入库表单存备件资料存备件质量维修记录存备件生命周期维修效果设备存备件属性发电机组其他交通情况地理位置专家系统(维修记录，存备件属性，发电设备，...)=>最低贮藏数量优化前后备品备件储存运用采购预测优化模型神经网络模糊匹配系统决策树模型16回归模型优化模型历史数据原定额优化后定额??改善存货程度加快销售速度商业收益预测需求，优化每周重新进货的程序将过剩存货由一间分店重新分配到另一间处理方案服装连锁店如何决议店内存货程度有N间分店及5,000个SKU(最小存货单位)商业目的?联科案例〔5〕：香港大型服装连锁店减少服装存货量，SKU程度的优化17预测情况与真实销售的对比我们的模型可以预测销售趋势，准确率到达70%真实销售预测联科案例〔5〕：香港大型服装连锁店18零售商联科案例〔6〕：香港最大的连锁饮料商店根据模型预测每日的销售额，减少50%的存货量商业目的预测每日销售量历史数据-不同产品的销售数量/销售额-商品的进货/出货时间-商品滞销/脱销数据约束条件-销售目的-天气/店铺位置等要素-推行费用-销售人员对不同的预测方案进展数学建模处理方案收益减少了50%的存货量防止脱销情况，使商品销量最大化优化存货系统商业收益19方案2:财务管理未来分析提早规划，防备财务风险20问题：贷款投资建厂，现金流对消费很重要对利率、电价、煤价、用电量和其他市场要素敏感未来存在众多的不确定要素目的：展现市场要素变化对公司财务情况未来的影响，对财务管理提供意见方法：运用建模和预测构建财务情况各个目的在时间上的联动结果：提早规划在未来的场景中演练有效的防备市场风险假设明年和今年一样假设明年贷款利率上升假设明年电价上升20联科客户实例:香港大型零售银行去年的销售情况预测今年销售情况总奖金支出3.1m3.7m预算剩余1.9m1.3m20%最佳员工奖励1.0m1.9m20%最佳员工奖励权重32%38%达到最低标准人数108120总人数125133总人数比例83%90%奖金和表现的相关性96.4%98.20%去年预算5百万港币*预测销售是基于经济预期、人员增长和产品推行来制定的分布有助于管理人员制定下一年销售目的销售业绩的人员分布销售人员数目销售目的的达标程度去年销售预测今年销售零售银行销售人员奖励方案分析联科案例〔7〕：香港大型零售银行21现场访问,察看数据预备数据清洗数据建立特定的行业知识后进展初步数据发掘整合数据定立性能目的〔KPI〕搜集及预备补充数据将数据分为内样本和外样本用以建模运用内样本数据集进展模型测试模型评价及微调根据不同模型测试的结果，选择结果最理想的模型数据操作开发模型模型优化继续的反响及与客户讨论工程执行流程四个阶段的工程执行流程进展最后外样本测试,以确认模型提出可行的商机提交报告或软件系统给顾客22美国康奈尔大学博士周信基

兴办人及首席业务顾问任务阅历自联科成立伊始，不断担任首席业务顾问，主要担任商务拓展，特别是商业智能在金融行业的工程曾带着团队参与荷兰国际集团，汇丰银行，ITV等商业智能工程参与联科前，曾任高盛亚洲定量分析研讨部门主管黄忠信

商业处理方案专员任务阅历毕业于美国密歇根大电脑工程系，后于美国矽谷参与企业决策和预测模型构建系统等商业智能科技研发曾带着有关技术团队效力美国花旗银行，汇丰银行等跨国金融效力机构参与联科前，曾为美国运通公司作效力网络战略及分析顾问吴秉宗博士高级商务主任任务阅历工程科学博士毕业后任职麦肯锡咨询机构参与多个国际企业决策及战略工程,为银行,房地产,旅游,媒体,零售业作开展战略及分析顾问为港澳区一博彩龙头研讨客户行为及扩展客户范围为一中国房地产商分析主导住房需求及价钱的中心要素,方案全国性的开展重点战略任务阅历指点联科从一间20人的企业开展成为超越100人。业务覆盖范围囊括欧洲，美洲，亚洲胜利地为多间大型跨国公司实施工程，提供商业智能数据发掘的咨询效力在参与联科前，曾任雀巢公司和通用汽车公司的高级顾问斯坦福大学博士吴秉熹

商务总监联科咨询团队简介23牛津大学博士美国密歇根大学MBA姚昶软件工程师广州大学学士任务阅历曾胜利实施多个商业智能数据仓库及OLAP的建立工程于中国科学院软件研讨所在数据仓库及OLAP建立领域进修一年，参与大型工程，具有丰富的实施阅历任务阅历在商业智能领域有丰富的实际阅历，专责数据发掘、方式发现与时间序列预测为荷兰国际集团实施人工智能，方式识别工程为英国某大电视台提供收视率预测，对观众行为进展方式分析为多间企业提供商业智能报表分析曾任香港中文大学副教授香港中文大学博士梁健光

计算技术主任联科数据发掘资深工程师团队简介24香港大学博士清华大学学士周涛俊计算技术主任任务阅历于联科商业智能部门担任计算科学家利用决策树预测在产品推行过程中用户的行为方式为香港某大时装连锁店研发自动化库存调拨系统为中国人寿商业智能工程作重要指点,谋划并指点完成整个作业卢庭硕

资深计算科学家香港中文大学博士任务阅历于联科商业智能部门担任资深计算科学家，曾为金融，零售业胜利实施数据发掘工程知晓各种算法，如神经网络，支持向量机，决策树等曾任以色列魏茨曼科学研讨所客座科学家目录2525CHESS简化集群的运用和管理CHESS(Clustertech高性能计算环境软件包)CHESS包括两大模块组和多个子模块，涵盖了通用高性能计算集群所需求的端到端软件处理方案，为用户提供了一个完备、稳定、易管理、可定制、可扩展的软