机器学习(ML)
一切都是为了把点点滴滴串连起来. 你连接的数据越多，你就越能了解什么对你的业务最有利. 我们使企业能够从不同的数据点和不同的数据生成见解. 它既高效又容易使用, 对于业务分析师和数据科学家来说, 支持所有技能级别的数据科学建模，而不必编写代码. 毕竟，数据科学和机器学习并不需要非常复杂才能强大.
综合预测分析
使用各种传统和现代统计模型轻松调查数据, 从决策树到回归模型再到神经网络.
适应你的业务
将业务处理应用于模型，并转移到规定性分析. 战略性地解决复杂问题，而不需要统计学博士学位.
将ML扩展到您现有的基础架构中
简单的代码生成意味着您可以快速构建机器学习模型，并将其扩展到整个企业.
结合编程语言
使用适合该工作的最佳编程语言编写以数据为中心的应用程序, 在单个程序中混合来自不同语言的语法. 我们的代码和无代码工具使您能够进行创建, 使用Python维护和运行模型和程序, R, SQL, 和SAS语言. 利用一个应用程序，将所有这些语言混合到一个可执行程序或工作流中，在SAS7BDAT之间无缝传输数据, 熊猫, 和R数据帧.
那些在使用SAS语言开发IP方面投入了多年人力的组织使用我们的工具来继续维护和运行他们现有的SAS语言程序，而不需要任何其他第三方产品.
在这里开始你的机器学习之旅
为不同技能的人设计的, 我们基于桌面的预测分析和机器学习解决方案将帮助您从数据中快速生成可操作的见解. 快速建立预测和规范的模型，可以很容易 解释和量化在你的数据中发现的见解.
我们基于服务器的解决方案将所有数据挖掘计算从桌面移动到服务器, 利用更强大的CPU和内存资源以及更大更快的存储. 对于用户来说，这意味着更高效的数据分析而不妥协 关于分析的深度. 为它, 这意味着对部署有更多的控制, 安全, 用户管理(应用程序和文件访问的权限)由服务器的操作系统控制.
大数据与ML
我们的行业首选平台可以管理和处理大量数据, 包括在内存中处理超大数据集的能力，这就是为什么Altair被包括在大数据架构中. 我们提供了一个集成了分布式数据结构(如Hadoop HDFS)的数据科学生产力工具, Amazon S3等大型分布式文件系统. 分析可以很容易地在具有数千列和数百万行的数据集上完成.
特色资源
使用Altair数据分析来估计和可视化电动汽车采用的指南
Data drives vital elements of our society, 而且 the ability to capture, interpret, 而且 leverage critical data is one of Altair’s core differentiators. While Altair’s data analytics tools are applied to complex problems involving manufacturing efficiency, product design, process automation, 而且 securities trading, they’re also useful in a variety of more common business intelligence applications, too. Explore how machine learning drives EV adoption insights - click here. An Altair team undertook a project utilizing Altair Knowledge Studio® machine learning (ML) software 而且 Altair Panopticon™ data visualization tools to investigate a newsworthy topic of interest today: the adoption level of electric vehicles, including both BEVs 而且 PHEVs, in the United States at the county level. This guide explains the team’s findings 而且 the process they used to arrive at their conclusions.
