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数据驱动着我们社会的重要元素, 以及捕捉的能力, 解释, 利用关键数据是OPE电子的核心区别之一. 而Altair的数据分析工具应用于涉及生产效率的复杂问题, 产品设计, 过程自动化, 和证券交易, 它们在各种更常见的商业智能应用程序中也很有用, too. 探索机器学习如何推动电动汽车采用洞察-点击这里. OPE电子团队利用OPE电子Knowledge Studio®机器学习(ML)软件和OPE电子Panopticon™数据可视化工具开展了一个项目，研究了一个当今值得关注的话题:电动汽车的采用水平, 包括纯电动车和插电式混合动力车, 在美国的县级. 本指南解释了团队的发现以及他们用来得出结论的过程.
任何生产大量商品的行业，如制药业, food, 化学物质, 或者化妆品, 在寻求持续生产这些产品的同时，减少浪费和停机时间等成本因素. 由于工艺制造的性质, 多种成分混合在一起, coated, 或排序, 因此，了解这些过程的行为对制造商来说至关重要. 通过运用仿真建模和智能制造原理, 制造商现在能够优化这些过程, 提高生产力和盈利能力.
通过从他们的数据中提取真正的价值, 制造商可以准确预测零件的寿命, 更换要求, 能源效率, 利用, (五)对生产能力有直接影响的其他因素, 吞吐量, 质量, sales, 客户验收, 和整体效率.
Financial fraud takes countless forms and involves many different aspects of business including; insurance and government benefit claims, 零售回报, 信用卡购买, 漏报税务资料, 以及抵押贷款和消费贷款申请.