NEC的“異構混合學習技術”不僅能發現潛藏于海量數據中的多個關聯性，也能以自動化取代以往必須依賴高度專業分析人員進行人為操作的過程，實現高速、高精確度的大數據分析。
近來，大數據的高速分析技術以及相關預測技術都備受關注，NEC于2012年獨自開發可實現高精確度大數據分析的“異構混合學習技術”。
“異構混合學習技術”能夠發現混合存在于大數據中的多個關聯性，同時將所發現的關聯性分解為多個簡單式，并針對分析目標，組合相關變量后進行分析，實現高度預測與判斷。
以往“依條件篩選數據”與“多項變量的組合”，都必須依靠具備專業知識的分析人員手動操作。例如，在進行零售業的銷售預測時，統計分析不同門店的銷售趨勢后，以一星期7天、不同天氣等條件為分析基礎，都必須由分析人員反復依靠條件篩選數據。此外，對于某一商品而言，重要的變量分析組合，可能為不同種類的商品銷售帶來哪些影響，在調查此類情形時，分析人員也必須事先針對各項商品提出假設，而后進行評價。
NEC的“異構混合學習技術”，則針對上述需求，將“依條件篩選數據”與“多項變量的組合”的過程予以自動化，可應用在流通領域進行數百萬種商品的銷售預測，以及能源需求預測等，實現以往人為不易達成、可組合眾多條件的數據分析。
NEC異構混合學習技術的分析方式特長如下：
1.“依條件篩選數據”進行高速處理
在進行數據處理時，NEC開發出以往依賴人為操作、現在則能夠以高效且自動化的方式依條件篩選數據的技術。對隱藏于海量數據中的多個關聯性(組合復數變量所呈現的關系式)，及其成立的條件同時分析，從大量的條件選項中，迅速抽出最合適的分類條件。
2.自動抽出最適于預知?預測的必要變量組合
“依條件篩選數據”與“多項變量的組合”能夠從分析數據的大量變量選項中，自動抽出最適用于預知?預測的必要變量的組合。因此，能夠分析以往人為操作不易達成的變量組合，實現高精確度的預測。
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