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*Source:商业智能推动电力行业数据精准应用联科公司August20100我们在数据挖掘方面的优势联科是少数能同时拥有算法设计及软件工程实施经验的精英团队.联科拥有超过九年在银行、保险、零售、博彩等行业实施商业智能的项目经验,并成功协助多间机构利用商业智能系统了解客户消费模式和制定营销

策略.联科的商业智能团队具有银行、保险、零售、电信等行业的行业知识,这能有助于我们更加迅速和准确地把握用户的需求和特点,并提供个性化的解决方案和实施计划.我们在数据挖掘方面的优势团队成员优势与学术界具有紧密的联系各领域的专家教授和博士自行研发的算法库具备多种广泛应用的算法例如贝叶斯多层感知模型

、支持向量机有利于实现算法优化高性能计算技术对于复杂的算法计算具有充分的支持顾问和定制服务联科凭借为各行业客户服务取得的丰富经验,提供数据挖掘和建模顾问服务,按需求进行定制、定期评估模型、预测准确率和作进一步开发.我们的解决方案为客户提供订制化解决方案科学世

界级建模及分析能力基于真实数据作出精确分析所见即所得(WYSIWYG)我们高级员工全程参与项目中所有阶段可行的建议全面的顾问经验深入了解客户的业务作出清晰及可能的建议实际、清晰及透明的商业分析和可以具体执行的方案.业务建模与数据挖

掘方案市场营销管理分析通过对各种数据的分析和预测,从而提出提高销售量的方案客户服务分析提供合适的服务给不同类型的客户,分析不同客户需要的服务类型成本及利润分析寻找降低生产成本的方法并寻找利润的增长点风险管理分析通过大量的数据计算,分析企业的风险,从而达到控制企业的日常营运风险联科客户

55目录66联科模型特点•有纪律的交易•环球指标•稳定的人工智能系统•快速反应时间市场走势（检测到有环球事件发生）消息灵通的投资者（内幕人员、资金充裕者、有确实消息者）GAL：利用环球指标信息不灵通的交易者信息慢慢流向交易者和其他投资市场模型能在早期识别出交易趋势自动化联科案例（1）：计量对冲基金

GAL7我们的优势•基于AI的一天内全自动交易，并且适应市场状况；•使用环球的，跨投资市场的指标•股价，交易量，订单信息系统•全自动的当天交易和投资组合风险管理•全球分散的资本分配（应用于超过200个系统，20个投资市场）交易表现优胜过环球指数8联科案例（1）：计量对冲基金GAL联科案例（2

）：北美投资银行某大北美投资银行–债券实际收益预测(利率预测)商业目的•将基于债券实际收益模型的线性因素转化为较为复杂的非线性因素解决方案◼使用支持向量机(SupportVectorMachine,SVM)进行因素选择及符合非

线性。我们的网格技术令亦模型速度大大改善优点◼该银行现有一套完备和自动软件，可用以选择「最合适」因素我们帮客户持续调整模型并整合到交易平台9联科案例（3）：某大零售银行做客户行为分析商业目的◼从客户资料库中分辨出客户群购买外汇行为解决方案◼利用贝叶斯多层感知(BMLP)模型及支持向量机(S

VM)进行分析，从而预计出客户的市场资金流向优点◼银行可以针对优质客户群的购买行为订制交易方案贝叶斯多层感知模型(BMLP)及支持向量机(SVM)预测结果10联科案例（4）：英国电视台为英国ITV电视台进行收视预测分析预测模型结果图一日中黄金时间内的预计观众收视结果不同时间的收

视预测不同时间的实际收视实际平均收视平均收视预测11目录1212激发商业洞悉的优势分析联科公司出色的分析能力技术能力•数据仓库•经济计量学•统计学•计算科学•数据库管理•数据挖掘•运营调研熟知的软件•Excel•Access•SAS•SPSS•O

racleERP•OA•HR•...行业知识•生产管理•运营管理•供应链管理•财务分析•合作伙伴亦拥有丰富的电力管理经验•商业智能，数据挖掘•电力系统数学建模•电力预测管理系统的发开与维护我们提供的服务----提高

电厂营运效率13方案1:EAM中备品备件采购优化(1)联科优化过程解决方案-提高了电厂的备品备件的采购效率，加强安全生产，减少运营成本•发电厂的机器设备庞大且备品备件繁多•备品备件的厂商众多•采用经验性质的最低储备数量•备品备件有效采购对电厂的安全生产至关重要

•采购有需要控制成本和时效•备品备件存放需要不断维护问题描述•运用数据挖掘从历史数据中找出最优最低储备数量•数据采集，挖掘关联规则，利用专家系统建立需求预测•建立优化模型，进行供应链管理（SCM），给出采购计划解决方案结

果•数学模型自动调整所有备品备件的最低存备件数量•制定采购计划，争取询价优势，降低运输成本•减少存仓和维护成本•降低运营成本，减少资金浪费，提高资金流动性•减少意外断电发生15联科客户实例:香港大型服装连锁店，以及连锁饮料店方案1:EAM中备品备件采购优化(2)解决方案流程图输入的数据•采购计划采

购数目，价钱和时间运输成本•出入库表单存备件资料存备件质量•维修记录存备件生命周期维修效果•设备存备件属性发电机组•其他交通状况地理位置专家系统(维修记录，存备件属性，发电设备，...)=>最低储备数量优化前后备品备件储存使用采购

预测优化模型神经网络模糊匹配系统决策树模型16回归模型优化模型历史数据051015202530原定额优化后定额??•改善存货水平•加快销售速度商业收益•预测需求，优化每周重新进货的程序•将过剩存货由一间分店重新分配到另一间解决方案•服装连锁店如何决

定店内存货水平•有N间分店及5,000个SKU(最小存货单位)商业目的?联科案例（5）：香港大型服装连锁店减少服装存货量，SKU水平的优化17预测情况与真实销售的对比0501001502002503003503/245/137/28/2110/10我们的模型能够预测销售趋势，准确率达到70

%真实销售预测联科案例（5）：香港大型服装连锁店18零售商联科案例（6）：香港最大的连锁饮料商店根据模型预测每日的销售额，减少50%的存货量商业目的•预测每日销售量历史数据-不同产品的销售数量/销售额-商品的进货/出货时间-商品滞销/脱销数据约束条件-销售目标-天气/店铺位置等因素

-推广费用-销售人员对不同的预测方案进行数学建模解决方案收益•减少了50%的存货量•避免脱销情况，使商品销量最大化•优化存货系统商业收益19方案2:财务管理未来分析提前规划，防范财务风险20•问题：贷款投资建厂，现金流对

生产很重要对利率、电价、煤价、用电量和其他市场因素敏感未来存在众多的不确定因素•目的：展示市场因素变化对公司财务状况未来的影响，对财务管理提供意见•方法：运用建模和预测构建财务状况各个指标在时间上的联动•结果：提前规划在未来的场景中演练有效的防范市

场风险(4)(2)-246百万现金支出收入(4)(2)-246百万现金支出收入(5)-510百万现金支出收入假设明年和今年一样假设明年贷款利率上升假设明年电价上升20联科客户实例:香港大型零售银行去年的销售情况预测今年销售情况总奖金支出3.1m3.7m预

算剩余1.9m1.3m20%最佳员工奖励1.0m1.9m20%最佳员工奖励权重32%38%达到最低标准人数108120总人数125133总人数比例83%90%奖金和表现的相关性96.4%98.20%去年预算5百万港币*预测销售是基于经济预期、人员增长和产品推广来制定的分布有助于管

理人员制定下一年销售目标02468101214160%50%100%150%200%250%SalesHeadCountSalesTargetAchievementSalesPerformanceDistributions*ExistingSalesProj

ectedSales销售业绩的人员分布销售人员数目销售目标的达标程度去年销售预测今年销售零售银行销售人员奖励计划分析联科案例（7）：香港大型零售银行21▪现场访问,察看数据▪准备数据▪清洗数据▪建立特定

的行业知识后进行初步数据挖掘整合数据▪定立性能指标（KPI）▪收集及准备补充数据▪将数据分为内样本和外样本用以建模▪使用内样本数据集进行模型测试▪模型评估及微调▪根据不同模型测试的结果，选择结果最理想的模型数据操作开发模型模型优化持续的反馈及与客户讨论项目执行流

程四个阶段的项目执行流程▪进行最后外样本测试,以确认模型▪提出可行的商机▪提交报告或软件系统给顾客22•美国康奈尔大学博士周信基创办人及首席业务顾问工作经历▪自联科成立伊始，一直担任首席业务顾问，主要负责商务拓展，特别是商业智能在金融行业的项目▪曾带领团队参与荷兰国际集团

，汇丰银行，ITV等商业智能项目▪加入联科前，曾任高盛亚洲定量分析研究部门主管黄忠信商业解决方案专员工作经历▪毕业于美国密歇根大电脑工程系，后于美国矽谷参与企业决策和预测模型构建系统等商业智能科技研发▪曾带领有关技术团

队服务美国花旗银行，汇丰银行等跨国金融服务机构▪加入联科前，曾为美国运通公司作服务网络战略及分析顾问吴秉宗博士高级商务主任工作经历▪工程科学博士毕业后任职麦肯锡咨询机构▪参与多个国际企业决策及战略项目,为银行,房地产,旅游,媒体,零售

业作发展战略及分析顾问▪为港澳区一博彩龙头研究客户行为及扩展客户范围▪为一中国房地产商分析主导住房需求及价格的核心因素,计划全国性的发展重点战略工作经历▪领导联科从一间20人的企业发展成为超过100人。业务覆盖范围囊括欧洲，美洲，亚洲▪成功地为多间大型跨国公司实施项目，提供商业智能

数据挖掘的咨询服务▪在加入联科前，曾任雀巢公司和通用汽车公司的高级顾问•斯坦福大学博士吴秉熹商务总监联科咨询团队简介23•牛津大学博士•美国密歇根大学MBA姚昶软件工程师广州大学学士工作经历▪曾成功实施多个商业智能数据仓库

及OLAP的建设项目▪于中国科学院软件研究所在数据仓库及OLAP建设领域深造一年，参与大型项目，具有丰富的实施经验工作经历▪在商业智能领域有丰富的实践经验，专责数据挖掘、模式发现与时间序列预测▪为荷兰国际集团实施

人工智能，模式识别项目▪为英国某大电视台提供收视率预测，对观众行为进行模式分析▪为多间企业提供商业智能报表分析▪曾任香港中文大学副教授•香港中文大学博士梁健光计算技术主任联科数据挖掘资深工程师团队简介24•香港大学博士•清华大学学士周涛俊计算技术主任工作经历

▪于联科商业智能部门担任计算科学家▪利用决策树预测在产品推广过程中用户的行为模式▪为香港某大时装连锁店研发自动化库存调拨系统▪为中国人寿商业智能项目作重要指导,筹划并领导完成整个作业卢庭硕资深计算科学家香港中文大学博士工作经历▪于联科商业

智能部门担任资深计算科学家，曾为金融，零售业成功实施数据挖掘项目▪精通各种算法，如神经网络，支持向量机，决策树等▪曾任以色列魏茨曼科学研究所客座科学家目录2525CHESS简化集群的使用和管理CHESS(Clustertech高性能计算环境软件包)CHESS包括两大模块组和多个子模块，

涵盖了通用高性能计算集群所需要的端到端软件解决方案，为用户提供了一个完备、稳定、易管理、可定制、可扩展的软件环境。拥有了CHESS就拥有了集群的实施、管理、培训、调优和维护的专业服务。CHESS不仅仅只是CHESS！！！Web管理中心CHESS管

理中心（GUI/CL）•节点管理（按节点角色进行管理）•用户管理（查看/添加/删除）•文件管理（文件共享）•作业管理（作业提交/查看/删除，任务调度和负载均衡）•服务管理（NIS、NFS、NTP、DHCP、DNS等服务）•应用管理（图形化界面处理和提交任务）*Sou

rce:谢谢！联科公司August201028