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复杂数据分析技术 OntoSpace™
OntoSpace 是世界领先的基于数据的复杂系统分析和脆弱性评价技术,它能够从繁杂的数据中抽取有价值的信息和知识,清晰、完整地呈现数据背后所隐含的多元系统结构,辨识关键参数和风险点,进而为预测复杂系统的脆弱性和危机提供科学依据。OntoSpace广泛用于企业风险管理、工程设计优化、生产控制监测、科学试验探索、金融危机预警等等,在金融、交通、能源、电子、医疗、军工等领域拥有众多知名客户。
真实全面地抽取繁杂数据中的信息和知识,用模型无关(Model Free)的方法弥补现有统计方法的不足,帮助人们更全面、深入地洞察看似无关的参数之间潜在的规律和关系,提升对现有数据资产的利用能力。
清晰地呈现复杂系统整体结构, 辨识复杂系统的核心参数(Hub)以及脆弱点和风险点,提升对复杂系统的分析、诊断、优化和管理的能力。
量化地评价复杂系统的稳健性和健康度,从系统结构的耦合度(Structure Interdependency)和不确定性( 熵 Entropy)两个角度综合评价系统复杂度,提升对复杂系统脆弱性和危机的研判和预警能力。

全面综合分析多元系统的不确定性、非线性依赖和系统结构
用简洁和清晰的方式表达关联规则,便于用户整体分析系统的结构,并辨识核心参数
量化地揭示系统复杂性、脆弱性的来源,为系统监测诊断、设计优化、控制管理、危机预警提供科学依据
不对数据分布和形态做主观假设,力图真实分析非线性、随机性、不平稳的数据
开放的接口方便与各种ERP, CRM, PDM系统结合,形成系统复杂性、脆弱性监测评价的完整解决方案
一元统计信息分析:信息熵测量不确定性、K-S距离测量病态性,比单纯使用标准差、均值等指标更全面
二元非线性相关性:采用互信息测度分析两个随机变量中隐含的信息,能够很好地量化线性和非线性的相关性,分析的精确性优于Pearson、Spearman等级相关系数和Kendall(肯德尔)的tau相关系数
多元系统结构分析:通过对系统所有参数之间的关系挖掘,形成系统结构认知,从整体上把握数据内在的规律,并辨识关键参数
复杂性量化评价:综合系统总熵和系统关联规则,形成对数据复杂度的量化评价
脆弱性、健康度评价:通过预测系统临界危险点,评估系统当前的风险,实现五星评级
上市公司经营复杂性分析和稳健性管理(万科企业)
科学地诊断和监测上市公司财务和经营的健康状态,对于经营者防范财务危机、保护投资者和债权人的利益、对于政府管理部门的监管等都具有重大意义。
通过对2002年到2010年每个季度财务报表及股票市场综合数据(共计238个参数),结果表明次贷危机波及到中国之前(2007年)万科经营稳健度最高(79%),对应营业利润同比增长率最高(123%);营业利润同比增长率与复杂度增长率之间显著负相关;股票复权价同比增长率与稳健度增长率之间显著正相关。
信息中心健康监测、预警和诊断(意大利Sondrio人民银行)
汽车碰撞数据分析和稳健性设计(宝马汽车)
空中交通复杂度监测和空管负荷管理(西班牙空管局)
心律信号辨识及手术疗效量化评价(美国波士顿医疗)
阿耳特弥斯绕月飞船稳健性分析和优化(欧洲宇航局)
