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数据分析

数据分析使用AI和ML来发现数据中的模式,以改进EDA和半制造的流程。
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描述

从工业到汽车再到智能手机,无处不在的传感器正在产生大量的数据。大部分数据是无用的,但在这些数据中也有模式,或模式的片段,并不总是明显的。

发现这些模式,并有效地使用它们,是数据分析的工作。在本世纪初,人们关注的重点是数据挖掘,以寻找特定的数据,如财务报告或增长趋势。分析是该技术的下一个发展方向,将人工智能或机器学习算法应用于数据以检测模式。例如,在半导体制造中,这些模式可以显示为什么在特定时间成品率很低,或者为什么器件在现场失败,远远低于其预期寿命。

在更大的范围内,数据可以与其他来源的更多数据相结合,以发现气候变化或全球贸易的模式。数据分析技术对于识别所有这些问题至关重要,并有助于解释过去被归类为随机错误或意外事件的问题。因此,它可以作为一种指南,用于修补全球供应链中的不规范现象,或识别以前未被注意到的制造业弱点。

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