近来，大数据的高速分析技术以及相关预测技术都备受关注，NEC于2012年独自开发可实现高精确度大数据分析的“异构混合学习技术”。

　　“异构混合学习技术”能够发现混合存在于大数据中的多个关联性，同时将所发现的关联性分解为多个简单式，并针对分析目标，组合相关变量后进行分析，实现高度预测与判断。

　　以往“依条件筛选数据”与“多项变量的组合”，都必须依靠具备专业知识的分析人员手动操作。例如，在进行零售业的销售预测时，统计分析不同门店的销售趋势后，以一星期7天、不同天气等条件为分析基础，都必须由分析人员反复依靠条件筛选数据。此外，对于某一商品而言，重要的变量分析组合，可能为不同种类的商品销售带来哪些影响，在调查此类情形时，分析人员也必须事先针对各项商品提出假设，而后进行评价。

　　NEC的“异构混合学习技术”，则针对上述需求，将“依条件筛选数据”与“多项变量的组合”的过程予以自动化，可应用在流通领域进行数百万种商品的销售预测，以及能源需求预测等，实现以往人为不易达成、可组合众多条件的数据分析。

　　NEC异构混合学习技术的分析方式特长如下：

　　1.“依条件筛选数据”进行高速处理

　　在进行数据处理时，NEC开发出以往依赖人为操作、现在则能够以高效且自动化的方式依条件筛选数据的技术。对隐藏于海量数据中的多个关联性(组合复数变量所呈现的关系式)，及其成立的条件同时分析，从大量的条件选项中，迅速抽出最合适的分类条件。

　　2.自动抽出最适于预知‧预测的必要变量组合

　　“依条件筛选数据”与“多项变量的组合”能够从分析数据的大量变量选项中，自动抽出最适用于预知‧预测的必要变量的组合。因此，能够分析以往人为操作不易达成的变量组合，实现高精确度的预测。

　　NEC集团在“2015中期经营计划”的指导下，在全球提供安全、安心、高效、公平的社会解决方案。NEC融合先进的ICT技术和经验，为实现更加明亮而丰富的高效智能社会不断努力。

　　责任编辑：Mary