19、多领域数据分析与决策支持技术解析

多领域数据分析与决策支持技术解析

在当今数字化时代，数据分析技术在多个领域发挥着至关重要的作用，涵盖欺诈与洗钱检测、多站点打印店作业路由、能源数据分析以及航天数据探索等多个方面。下面将详细探讨这些领域的关键技术和应用。

欺诈与洗钱检测

欺诈与洗钱检测是保障金融安全的重要环节。目前，在欺诈检测方面，需要将犯罪学和应用心理学的知识融入到数据驱动的知识模型中，以提升检测的准确性和有效性。

在实际操作中，构建欺诈检测模型时，可参考以下操作步骤：
1. 数据融合与模型完善 ：将传统数据驱动的知识模型与从犯罪学和应用心理学中获取的知识相结合。例如，分析犯罪行为的心理特征和常见模式，将其转化为可量化的指标，融入到现有的数据模型中。
2. 检测准确性评估优化 ：
- 明确欺诈控制过程有效性的实际“端到端”衡量指标，如定罪率、回收率，并使这些指标与更标准的检测衡量指标（如正确案例百分比和AUROC）建立正式联系。
- 设计分析算法时，以最大化回收率为目标。例如，通过对历史欺诈案例的分析，找出影响回收率的关键因素，将这些因素纳入算法的设计考量。
3. 新型欺诈类型应对 ：随着新产品（如新型汽车保险政策）和新技术（如比特币）的出现，新型欺诈类型不断涌现。这需要对商业产品和流程的脆弱性概念进行正式建模，预测可能出现的欺诈类型。例如，通过分析新产品的特点和潜在风险，建立相应的风险模型，提前制定应对策略。

多站点打印店作业路由

在多站点打印店环境中，作业路由决策对于提高生产效率和降低成本至关重要。传统的作业路由决策往往依赖于企业经理或运营经理的经验，缺乏自动化和优化。下面介绍一种新的系统，以协助企业进行高效的作业路由决策。

系统概述

该系统的目标是为每个通过网络接口到达的打印作业，找到一个能够以最小成本生产和运输，并按时交付给客户的打印店。具体操作如下：
1. 开发离散事件模拟框架 ：计算并显示每个作业的周转时间（TAT，包括处理时间、等待时间和运输时间）和成本（包括设备成本、操作员成本和运输成本）。
2. 采用自动化路由算法 ：根据不同打印店的TAT和成本，对传入的作业进行路由决策。
3. 支持多种操作模式 ：系统提供手动、自动和半自动三种操作模式，以满足不同用户的需求。

下面是三种操作模式的详细说明：
|操作模式|说明|
| ---- | ---- |
|手动模式|作业逐个处理，运行相应的模拟计算处理时间。若为首个分配给该店的作业，从模拟中计算TAT和释放时间；若店内已有作业和作业队列，通过模拟计算处理时间和当前作业的等待时间，根据当前负载计算等待时间并确定释放时间，将该作业在各店的TAT显示给用户，用户通过比较各店的TAT和成本来决定作业路由。流程如下：
1. 处理首个作业
2. 计算TAT和释放时间
3. 若有作业队列，计算等待时间
4. 显示TAT给用户
5. 用户决策路由|
|自动模式| - 最小成本店决策：系统为用户提供成本效益高的作业分配方案，计算并显示最优的店铺分配。仅考虑具有可行TAT的店铺，显示成本最低的店铺作为决策。
- 最小TAT店决策：显示TAT最短的店铺，不考虑成本进行路由决策。|
|半自动模式|采用多目标决策框架，用户或企业经理为TAT和成本分配不同的权重（w，取值范围为0到1）。计算每个店铺的加权成本：加权成本 = w * 成本 + (1 - w) * TAT。根据用户输入的权重进行模拟，显示加权成本最低的店铺。|

graph LR
    classDef startend fill:#F5EBFF,stroke:#BE8FED,stroke-width:2px;
    classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px;
    classDef decision fill:#FFF6CC,stroke:#FFBC52,stroke-width:2px;

    A([开始]):::startend --> B(选择操作模式):::process
    B --> C{手动模式?}:::decision
    C -->|是| D(逐个处理作业):::process
    D --> E(计算首个作业TAT和释放时间):::process
    E --> F{有作业队列?}:::decision
    F -->|是| G(计算等待时间):::process
    F -->|否| H(显示TAT给用户):::process
    G --> H
    H --> I(用户决策路由):::process
    C -->|否| J{自动模式?}:::decision
    J -->|是| K{最小成本店决策?}:::decision
    K -->|是| L(计算并显示最小成本店):::process
    K -->|否| M(显示最小TAT店):::process
    J -->|否| N(半自动模式):::process
    N --> O(用户输入权重w):::process
    O --> P(计算加权成本):::process
    P --> Q(显示最小加权成本店):::process
    I --> R([结束]):::startend
    L --> R
    M --> R
    Q --> R

通过以上系统和操作模式，企业可以根据自身需求和实际情况，灵活选择合适的作业路由决策方式，提高多站点打印店的运营效率和经济效益。

能源数据分析

能源数据分析对于工业和商业消费者实现能源高效运营至关重要。传统上，消费者只能通过每月的电费账单获取能源消耗数据，这些数据缺乏细节，难以用于优化运营和降低能耗。而现在，智能电表的出现改变了这一局面。

系统架构

Zenatix公司为帮助企业优化能源消耗，构建了一套系统，其架构如下：
1. 安装智能设备 ：与客户合作，在合适的位置安装智能电表和其他提供与优化能源消耗相关信息（如温度、湿度或光照）的传感器。
2. 数据收集 ：使用名为zSmart的网关设备收集传感器数据。zSmart控制器具有以下特点：
- 可与多种供应商的智能电表（如施耐德电气、Secure、ElMeasure、Trinity等）接口。
- 通过以太网、WiFi或GSM接口将数据传输到云服务器。
- 具备本地存储功能，可存储超过一年的数据，以应对间歇性网络连接问题。
- 能在同一循环内以不同速率对电表进行采样。
- 使用https进行安全通信。
- 可与各种传感器接口，并通过多种接口（如Modbus、1 - wire、I2C、模拟和数字IO）收集数据。
- 可使用标准BACnet接口集成任何楼宇管理系统（BMS）进行高级分析。
- 基于Linux系统，允许远程访问和轻松配置。
3. 数据存储与管理 ：将zSmart收集的数据推送到Zenatix云服务器，并存储在针对时间序列数据优化的readingDB数据库中。可以使用简单的查询语言对数据进行查询。
4. 数据分析与可视化 ：在数据存储之上构建分析层，并与前端交互，为设施经理提供有用的可视化界面，以方便他们理解数据。

应用案例

以下是不同客户通过对收集的数据进行简单分析，识别低效运营并降低能源消耗的案例：
|客户类型|Zenatix提供的价值|客户收益|
| ---- | ---- | ---- |
|IT公司|将AHU的启动时间推迟1小时，同时不影响舒适度；确保在DG运行时按政策关闭AC；识别不应在夜间和周末运行的死负载；延迟（优化）AC的启动时间|每年节省超过50万卢比；能源消耗节省超过6%|
|大学校园|重新安排非关键负载（如ETP和地下水泵）的运行时间，以利用分时定价；优化冷水机组的调度；根据负载 - 效率曲线优化UPS的负载|每月能源支出减少10%|
|制造单位|监控班次的开始/停止时间，并优化午餐/茶歇期间的能源消耗；识别并优化公用事业供应恢复后DG运行造成的损失|提高运营透明度；每月节省超过3万卢比（超过3%）|

graph LR
    classDef startend fill:#F5EBFF,stroke:#BE8FED,stroke-width:2px;
    classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px;

    A([开始]):::startend --> B(安装智能电表和传感器):::process
    B --> C(zSmart收集数据):::process
    C --> D(数据传输到云服务器):::process
    D --> E(存储在readingDB数据库):::process
    E --> F(数据分析):::process
    F --> G(可视化展示):::process
    G --> H(识别低效运营):::process
    H --> I(制定优化策略):::process
    I --> J(实施优化措施):::process
    J --> K([结束]):::startend

航天数据探索

航天数据的有效探索和利用对于推动科学研究具有重要意义。以日本宇宙航空研究开发机构（JAXA）的Kaguya月球探测器为例，其产生了大量的科学数据，下面介绍如何对这些数据进行探索。

Kaguya数据概述

Kaguya月球探测器在约一年半的任务期间，使用各种仪器生成了88种数据产品，包括二氧化碳读数、海拔、图像、温度等。这些数据基于位置和时间，原始数据已公开可供下载。

数据搜索与可视化系统

为了支持对Kaguya数据的探索和可视化，开发了一个基于月球位置的搜索系统“Moon Seeker”。该系统的操作步骤如下：
1. 支持多种搜索方式 ：可以使用查询示例方法，通过月球特征、经度/纬度、直径、种族和地理特征名称进行搜索。
2. 高级复合检索 ：支持高级复合检索，如“查找距离上一次搜索结果位置100公里以内的位置”或“查找与上一次搜索结果位置重叠的位置”。
3. 可视化展示 ：使用Google Earth API，将搜索结果可视化，就像将其映射到月球地理信息系统（GIS）上一样，方便用户直观地查看检索到的位置。

与NASA提供的类似数据存档相比，“Moon Seeker”提供了更强大的查询语言支持，用户可以更灵活地进行查询。

综上所述，不同领域的数据分析技术都有其独特的应用场景和操作方法。通过合理运用这些技术，可以提高各领域的运营效率、降低成本、保障安全以及推动科学研究的发展。无论是金融领域的欺诈与洗钱检测，还是工业和商业的能源管理，亦或是航天数据的探索，数据分析都发挥着不可替代的作用。