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什么是高级分析

高级分析采用了超越传统分析能力的预测建模、统计方法、机器学习和过程自动化技术商业智能(BI) 工具来分析数据或业务信息。它利用数据科学这涉及成熟的分析方法,以预测未来趋势并预测潜在事件的可能性。高级分析提供了更广泛的功能集来应对传统后视 BI 无法应对的挑战,从而为未来制定更强有力的战略决策。

一、什么是高级分析

高级分析采用了超越传统分析能力的预测建模、统计方法、机器学习和过程自动化技术商业智能(BI) 工具来分析数据或业务信息。它利用数据科学这涉及成熟的分析方法,以预测未来趋势并预测潜在事件的可能性。虽然基本的 BI 和分析可以提供业务的快照,但高级分析提供了预测未来趋势或结果的能力,以便更深入地了解业务。高级分析提供了更广泛的功能集来应对传统后视 BI 无法应对的挑战,从而为未来制定更强有力的战略决策。

作为一门学科,高级分析包含并扩展了预测分析和规范分析。具有预测建模功能的分析软件通常包括内置于用户体验中的统计分析功能。这些功能可能包括计算列、在可视化中插入表达式的能力,以及其他高级统计功能。借助高级分析,公司可以创建预测模型并将其嵌入到用户友好的界面中,从而将其应用到业务中。

二、高级分析的重要性

高级分析为企业提供了一种操作数据资产并从中获取更多价值的方法。它可以包括使用预测分析或推荐引擎。它代表了许多企业从数据中提取价值的潜在方式,无论是存储在数据仓库中的数据还是业务运营生成的实时数据。采用高级分析工具的企业能够以知识发现为基础来告知未来事件的可能性,从而为更可重复的业务结果提供更大的信心。高级分析解决了传统后视 BI 报告无法解决的更复杂的业务问题。

一些经常与高级分析一起使用的技术包括数据挖掘、机器学习、数据可视化, 情绪分析, 网络和聚类分析, 预测, 模式匹配,复杂事件处理, 和更多。所有或部分这些技术可用于探索和建模公司的数据,以根据可操作的见解改进业务。

虽然传统的 BI 工具过去对大多数公司来说已经足够了,但高管们现在正在转向高级分析以获得更高的 BI 投资回报 (ROI)。

每天都会产生大量数据,企业正在寻找新的方法来利用所有这些数据。高级分析可帮助公司做到这一点。它使公司能够优化运营和创新以获得竞争优势。通过更好的客户分析、预测分析和统计建模,高级分析正在帮助公司改进决策并跟上竞争激烈、瞬息万变的市场的步伐。在传统分析和 BI 工具无法支撑的地方,高级分析使公司走向未来的成功。

三、高级分析的类型

以下功能包含在高级分析中:

1、预测分析

数据分析用于根据历史数据并使用统计建模(回归模型)和机器学习 (ML) 技术对未来的业务成果进行预测。

2、聚类

数据聚类是根据组中事物之间的相似性将事物分组在一起的过程。

3、计算

不同的计算工具,如可视化、表达式等的聚合,可用于高级分析。

4、统计特征

拥有统计特征以执行高级分析非常重要,包括聚类、箱形图、比较圆和分类变量之间的关系(卡方)。

5、机器学习

机器学习算法从数据中学习以生成详细的模型,这些模型可以识别复杂的模式并做出高度准确的预测。它们非常适合微细分、个性化、复杂流程的根本原因分析、欺诈检测和客户流失等用例。

以上就是关于什么是高级分析、高级分析的重要性、高级分析的类型的全部内容了,希望对你有所帮助。

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