2、数据驱动时代:AWS助力企业数据价值挖掘

数据驱动时代:AWS助力企业数据价值挖掘

1. 数据驱动组织的成功之道

在当今时代,数据无处不在,它驱动着我们生活和工作的方方面面。从日常使用的手机、智能手表,到物联网设备,我们正以前所未有的速度产生着各种类型的数据。企业面临着从这些海量数据中提取有价值信息的挑战,而数据驱动的组织则在这方面表现出色。

数据驱动的组织将数据视为一种资产,不仅让业务用户能够获取数据,还确保所有需要数据来做决策的人都能方便地使用数据,从而做出更明智的决策。这些组织认识到数据的内在价值,以及优质数据对企业及其经济影响的重要性。它们通过数据民主化,让业务决策者能够衡量关键绩效指标(KPIs)。

常见的KPIs包括增长、销售、市场份额、客户数量和客户获取成本等,也有特定领域的指标,如销售转化率、产能利用率、邮件退订率或购物车放弃率等。一个好的KPI应该是具体、可衡量的,并且对整体业务目标有影响。

例如,一家制造商在收购一家电动工具公司后,由于IT团队将数据集成到核心企业资源规划(ERP)系统中,才得以看清业务发展方向,就像打开了一盏明灯。

此外,许多成功的数据驱动型公司都有一个共同特点,即数据民主化和将洞察置于决策者手中。以下是一些例子:
- 道琼斯(Dow Jones) :作为全球新闻提供商,通过使用分析工具并使数据易于访问,将邮件通信的响应率提高了50%至100%。
- 麦哲伦制药(Magellan Rx) :对其数据仓库进行了现代化改造,能够更快地将药物推向市场,改善患者治疗效果,并将运营成本降低了20%。
- 莫德纳(Moderna) <

内容概要:本文介绍了基于Koopman算子理论的模型预测控制(MPC)方法,用于非线性受控动力系统的状态估计与预测。通过将非线性系统近似为线性系统,利用数据驱动的方式构建Koopman观测器,实现对系统动态行为的有效建模与预测,并结合Matlab代码实现具体仿真案例,展示了该方法在处理复杂非线性系统中的可行性与优势。文中强调了状态估计在控制系统中的关键作用,特别是面对不确定性因素时,Koopman-MPC框架能够提供更为精确的预测性能。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研【状态估计】非线性受控动力系统的线性预测器——Koopman模型预测MPC(Matlab代码实现)究生、科研人员及从事自动化、电气工程、机械电子等相关领域的工程师;熟悉非线性系统建模与控制、对先进控制算法如MPC、状态估计感兴趣的技术人员。; 使用场景及目标:①应用于非线性系统的建模与预测控制设计,如机器人、航空航天、能源系统等领域;②用于提升含不确定性因素的动力系统状态估计精度;③为研究数据驱动型控制方法提供可复现的Matlab实现方案,促进理论与实际结合。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注Koopman算子的构造、观测器设计及MPC优化求解部分,同时可参考文中提及的其他相关技术(如卡尔曼滤波、深度学习等)进行横向对比研究,以深化对该方法优势与局限性的认识。
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