Kartik Patel作者吴金笛校对WANGWEILI翻译

高级分析是否将超越自助式商业智能?(附资料)

本文简单介绍了高级分析工具提供的辅助式预测模型、智能数据可视化、自助数据准备功能在商业中的应用。

许多机构已经对他们的商业智能方案感到满意,因此很难证明高级分析的必要性。实际上高级分析的优势是多方面的,这些优势基于进一步促进业务、提升用户采用率(以及用户授权和责任性)的能力,最重要的是提高预测的基准和准确度,这将决定企业未来的成功。

高级分析和商业智能的区别是什么?

简单来说,商业智能使用历史数据描述商业业务,管理者使用这些数据来预测竞争反应,并发现客户购买行为和销售中的变化。高级分析超越了历史,它利用预测分析帮助企业洞察未来,并允许在无风险的环境下测试理论和假设,使企业能够计划、预测商品定价变化、新地点、客户购买行为变化、竞争反应等。

目前的高级分析工具(相关资料:https://www.dataversity.net/what-is-advanced-analytics-and-what-are-the-benefits-of-advanced-analytics/),允许企业用户使用以下功能,包括自助数据准备、智能数据可视化和辅助预测建模功能。这些工具通过自助推荐和建议,通过提供的各种选项来引导用户实现最佳可视化效果和最好的预测效果。

平均水平以上的企业用户能够通过高级分析工具,探索和共享数据,并以更好、更清晰的结果生成报告(这些并不需要数据分析师或数据科学家的技能与知识)。这些增强的分析工具使用复杂的算法和分析技术,结合了自然语言处理(NLP),因此用户可以以正常的人类语言与之交互,以人类语言提出问题并得到结果。这种功能(Clickless Search Analytics)的增加,让企业很容易获得高级分析能力,并让商业用户对用户采纳充满信心。

一个综合的、自助式高级分析解决方案将计算语言学、分析算法和数据挖掘结合到自助式环境中,并为快速、准确的数据分析提供易于使用的NLP搜索功能。它使组织能够洞察以前隐藏的数据,从而能够探索和“发现”关键的模式、趋势、问题和机会,从而提高整个组织的生产力和改进决策制定。

自助高级分析的构成

高级分析工具通过其底层复杂的算法和易于使用的交互环境,为企业和用户带来了超越BI(商业智能)工具的综合功能。

  • 辅助预测模型通过自动推荐和建议的指导提供预测分析能力,使得用户可以针对任何业务案例,应用预测分析功能实现预测、回归、分类、聚类等模型,以分析大量实际案例,并分析解释客户目标、交叉销售机会,报价、定价、风险评估、促销目标和购买行为。

  • 智能数据可视化(相关资料:https://www.dataversity.net/smart-data-visualization-can-make-business-users-smarter/)帮助用户查看和分析数据,以确定问题并定位根本原因。并更其轻松地与数据发现工具和分析软件交互,过程中在视觉引导和推荐数据展示功能的辅助下,用户不需要其他帮助或延迟。指导建议是根据数据类型、数据量、维度、模式和属性提供的。

  • 自助数据准备,允许平均水平的用户在没有高级技能的情况下,执行数据准备、转化、变型、降维、整合、探索、清洗样本数据和聚合数据,也就是说,企业用户可以独立地完成数据抽取、转换和加载(ETL)——面向企业用户的ETL。

结合了NLP(相关资料:https://www.dataversity.net/why-is-natural-language-processing-important-to-enterprise-analytics/)的高级分析,为用户提供了类似于谷歌操作界面,使用人类语言输入问题,无需在菜单和导航中滚动鼠标。搜索分析(相关资料:https://www.smarten.com/blog/advanced-analytics-with-natural-language-processing-nlp/),允许用户以自然语言输入查询问题,系统会将问题转译,并以适当的形式(如可视化、表格、数字或描述)以自然语言形式返回结果。

如今,商业市场和竞争的发展速度更快,因此预测和计划未来比以往都更为重要。同样关键的是,团队的每个成员都是重要的商业资产,将结合对业务活动成果的洞察,贡献他们的知识与技能,帮助修正企业的发展方向,并基于清晰、简洁的信息提出建议。高级分析是帮助企业优化投资和实现目标的逻辑工具。

原文标题:

Is Advanced Analytics the Next Logical Step Beyond Self-Serve Business Intelligence?

原文链接:

https://www.dataversity.net/is-advanced-analytics-the-next-logical-step-beyond-self-serve-business-intelligence/#

THU数据派"基于清华,放眼世界",以扎实的理工功底闯荡“数据江湖”。发布全球大数据资讯,定期组织线下活动,分享前沿产业动态。了解清华大数据,敬请关注姐妹号“数据派THU”。

产业商业智能
1
相关数据
数据分析技术

数据分析是一类统计方法,其主要特点是多维性和描述性。有些几何方法有助于揭示不同的数据之间存在的关系,并绘制出统计信息图,以更简洁的解释这些数据中包含的主要信息。其他一些用于收集数据,以便弄清哪些是同质的,从而更好地了解数据。 数据分析可以处理大量数据,并确定这些数据最有用的部分。

基准技术

一种简单的模型或启发法,用作比较模型效果时的参考点。基准有助于模型开发者针对特定问题量化最低预期效果。

数据科学技术

数据科学,又称资料科学,是一门利用数据学习知识的学科,其目标是通过从数据中提取出有价值的部分来生产数据产品。它结合了诸多领域中的理论和技术,包括应用数学、统计、模式识别、机器学习、数据可视化、数据仓库以及高性能计算。数据科学通过运用各种相关的数据来帮助非专业人士理解问题。

商业智能技术

商业智能(Business Intelligence,BI),又称商业智慧或商务智能,指用现代数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术进行数据分析以实现商业价值。

数据挖掘技术

数据挖掘(英语:data mining)是一个跨学科的计算机科学分支 它是用人工智能、机器学习、统计学和数据库的交叉方法在相對較大型的数据集中发现模式的计算过程。 数据挖掘过程的总体目标是从一个数据集中提取信息,并将其转换成可理解的结构,以进一步使用。

逻辑技术

人工智能领域用逻辑来理解智能推理问题;它可以提供用于分析编程语言的技术,也可用作分析、表征知识或编程的工具。目前人们常用的逻辑分支有命题逻辑(Propositional Logic )以及一阶逻辑(FOL)等谓词逻辑。

降维技术

降维算法是将 p+1 个系数的问题简化为 M+1 个系数的问题,其中 M<p。算法执行包括计算变量的 M 个不同线性组合或投射(projection)。然后这 M 个投射作为预测器通过最小二乘法拟合一个线性回归模型。两个主要的方法是主成分回归(principal component regression)和偏最小二乘法(partial least squares)。

查询技术

一般来说,查询是询问的一种形式。它在不同的学科里涵义有所不同。在信息检索领域,查询指的是数据库和信息系统对信息检索的精确要求

自然语言处理技术

自然语言处理(英语:natural language processing,缩写作 NLP)是人工智能和语言学领域的分支学科。此领域探讨如何处理及运用自然语言;自然语言认知则是指让电脑“懂”人类的语言。自然语言生成系统把计算机数据转化为自然语言。自然语言理解系统把自然语言转化为计算机程序更易于处理的形式。

聚类技术

将物理或抽象对象的集合分成由类似的对象组成的多个类的过程被称为聚类。由聚类所生成的簇是一组数据对象的集合,这些对象与同一个簇中的对象彼此相似,与其他簇中的对象相异。“物以类聚,人以群分”,在自然科学和社会科学中,存在着大量的分类问题。聚类分析又称群分析,它是研究(样品或指标)分类问题的一种统计分析方法。聚类分析起源于分类学,但是聚类不等于分类。聚类与分类的不同在于,聚类所要求划分的类是未知的。聚类分析内容非常丰富,有系统聚类法、有序样品聚类法、动态聚类法、模糊聚类法、图论聚类法、聚类预报法等。

数据可视化技术

数据可视化被许多学科视为现代视觉传达的等价物。为了清晰有效地传递信息,数据可视化使用统计图形、图表、信息图和其他工具。数字数据可以使用点、线或条编码,以视觉传达定量消息。有效的可视化帮助用户对数据进行分析和推理。它使复杂的数据更容易理解和使用。用户可以根据特定的分析任务进行数据可视化,例如进行比较或理解因果关系,并且图形的设计原则(即,显示比较或显示因果关系)来进行可视化。表通常用于用户查找特定测量的地方,而各种类型的图表用于显示一个或多个变量的数据中的模式或关系。

语言学技术

每种人类语言都是知识和能力的复合体,语言的使用者能够相互交流,表达想法,假设,情感,欲望以及所有其他需要表达的事物。语言学是对这些知识体系各方面的研究:如何构建这样的知识体系,如何获取,如何在消息的制作和理解中使用它,它是如何随时间变化的?语言学家因此关注语言本质的一些特殊问题。比如: 所有人类语言都有哪些共同属性?语言如何不同,系统的差异程度如何,我们能否在差异中找到模式?孩子如何在短时间内获得如此完整的语言知识?语言随时间变化的方式有哪些,语言变化的局限性是什么?当我们产生和理解语言时,认知过程的本质是什么?语言学研究的就是这些最本质的问题。

推荐文章
暂无评论
暂无评论~