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ThingWorx Analytics提供了业内最全面的物联网分析平台，以应对处理物联网数据分析中庞大、高速以及格式多样的数据，同时将精密分析能力轻松添加到ThingWorx支持的解决方案之中。借由ThingWorx Analytics提供的机器学习能力，能为互联产品、服务及业务运营带来基于数据的预测、建议和解决方案。ThingWorx Analytics大大降低了分析业务的复杂性，使客户能够把有意义的数据交付给有需要的人，让他们利用这些信息开展业务、开发产品，并制定经营决策。

主要特征：

1.预测建模 —— 不需要用户具备专业的算法知识，即可将受监督机器学习融入工业物联网解决方案，并利用自动化预测和规范建模，扩展数据科学实践。

2.解释性分析 ——更好地理解工业物联网的数据，提供各种先进的算法发现有用的模式和相关性数据

3.异常检测——监控连续和循环数据流，使用机器学习技术观察与学习“正常”模式，识别行为的变化，进而监控异常

4.预测评分 – 预测未来结果，能够根据ThingWorx中的数据做出相关的基于结果的预测

5.规定评分 – 自动执行模拟以生成优化产品或过程性能的建议，从而提高未来绩效和结果

6.数字仿真 – 使用应用程序中的集成仿真和其它计算工具，在虚拟世界中模拟现实产品的行为

优势：

1.简化了智能连接产品、运营和解决方案的开发。

2.用户友好的界面、工具和应用程序为非数据专家的人员提供了复杂的分析功能。

3.来自“Thing”（物）数据的深入的实时洞察、预测与建议，可以加强运营计划和决策制定

4.可以分析历史数据，并支持问题发生后的数据的取证与调查。

5.能够在边缘、本地部署或云部署进行生产部署