斯图飞腾(stratifyd)与Tableau 达成战略合作!

斯图飞腾(Stratifyd)与Tableau携手,释放非结构化数据潜力
AI大数据分析平台斯图飞腾(Stratifyd)与数据可视化软件Tableau达成合作,打通非结构化数据分析与Tableau界面。此次合作使得用户在Tableau中也能获取非结构化数据的分析结果,强化了非结构化数据的利用。斯图飞腾专注于非结构化数据的价值挖掘,利用AI技术如NLU和NLG,帮助企业解析客户反馈和意图,提升客户体验。Tableau的这一举措顺应了对非结构化数据分析需求的增长趋势,双方合作旨在为企业提供更全面的数据洞察和AI驱动的决策支持。

日前,AI 大数据分析平台斯图飞腾( Stratifyd )与数据可视化分析软件 Tableau 达成战略合作, 本次合作将重点实现斯图飞腾( Stratifyd )平台非结构化数据分析与 Tableau 界面的模块打通。

现在大家不仅可以通过斯图飞腾( Stratifyd )官方平台(点击试用)进行全渠道( Omni-Channel )客户数据分析,也可以在 Tableau 的数据连接界面找到我们,提取非结构化数据分析结果!

斯图飞腾( Stratifyd )释放非结构化数据价值

据 Gartner 评估,企业经营活动中生成的结构化数据仅占全部大数据总量的 20% ,而 80% 以上的数据都是非结构化的,且这类数据每年还以 60% 的比例迅猛增长。正是基于这一巨大潜力和蓝海机遇,斯图飞腾( Stratifyd )将自己的使命定位于深耕非结构化的数据领域,利用AI技术手段让非结构化数据价值落地并赋能各类商业场景。

在斯图飞腾( Stratifyd )服务的众多行业类客户中,非结构化文本数据可以是客服中心的通话内容、聊天/邮件咨询、问卷答案,也可以是电商平台、论坛以及社交媒体上的评论。这些数据蕴含了珍贵的客户反馈和意图,可以帮助企业不断优化产品,提升客户体验( Customer Experience )。

本次的合作中,Tableau 将斯图飞腾( Stratifyd )引入自己的数据界面,正是充分尊重了用户对非结构化数据的分析需求增长趋势而做出的重要布局, “数据可视化”方法可以帮我们找到结构化数据中的规律,但非结构化数据的分析却需要很多复杂的AI 算法。斯图飞腾( Stratifyd )所擅长的的非监督自然语言理解( NLU )模块可以帮助企业轻松完成这些困难的非结构化数据分析任务,充分释放非结构化数据的价值。

斯图飞腾( Stratifyd )提供的核心价值是 AI

在自然语言处理和理解( NLU & NLP )领域,斯图飞腾( Stratifyd )利用 AI 算法可以帮助企业快速进行非结构化数据( Unstructured Data )分析;
后续通过自然语言生成( NLG )技术从海量的客户反馈中提炼出流行话题;
结合情感分析引擎,企业可以轻松掌握客户对产品/服务的评价态度,找到很多未曾发现的客户痛点与市场趋势。

在这里插入图片描述

此外,斯图飞腾( Stratifyd )本身也提供一整套 AI 建模和应用框架,哪怕不是数据科学背景出身的数据分析师也可以在界面中轻松地使用业界经典的机器学习算法,构建属于企业自己的定制化AI 预测模型。

这些都包含在 斯图飞腾( Stratifyd )的「AI 工作流」理念中:企业可以在 斯图飞腾( Stratifyd )平台上高效利用AI 算法完成结构化数据、非结构化数据以及AI 模型构建等分析任务,并将其有机地结合,完成分析流程的自动化,给企业带来AI 驱动的高效决策。

本次合作 Tableau 接通斯图飞腾( Stratifyd )的非结构化数据分析结果,也正是契合这一理念,让更多用户享受前沿 AI 算法带来的技术红利,全方位提高企业价值。

跟网型逆变器小干扰稳定性分析控制策略优化研究(Simulink仿真实现)内容概要:本文围绕跟网型逆变器的小干扰稳定性展开分析,重点研究其在电力系统中的动态响应特性及控制策略优化问题。通过构建基于Simulink的仿真模型,对逆变器在不同工况下的小信号稳定性进行建模分析,识别系统可能存在的振荡风险,并提出相应的控制优化方法以提升系统稳定性和动态性能。研究内容涵盖数学建模、稳定性判据分析、控制器设计参数优化,并结合仿真验证所提策略的有效性,为新能源并网系统的稳定运行提供理论支持和技术参考。; 适合人群:具备电力电子、自动控制或电力系统相关背景,熟悉Matlab/Simulink仿真工具,从事新能源并网、微电网或电力系统稳定性研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:① 分析跟网型逆变器在弱电网条件下的小干扰稳定性问题;② 设计并优化逆变器外环内环控制器以提升系统阻尼特性;③ 利用Simulink搭建仿真模型验证理论分析控制策略的有效性;④ 支持科研论文撰写、课题研究或工程项目中的稳定性评估改进。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Simulink仿真模型,深入理解状态空间建模、特征值分析及控制器设计过程,重点关注控制参数变化对系统极点分布的影响,并通过动手仿真加深对小干扰稳定性机理的认识。
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