高级分析

什么是先进的分析？

高级分析是一种使用的数据分析方法预测建模那机器学习算法，深度学习那业务流程自动化和其他统计方法分析来自各种数据源的业务信息。

高级分析使用数据科学除了传统的商业智能（BI）以预测模式和估计未来事件的可能性的方法。这反过来可以帮助组织更响应，并显着提高其在决策中的准确性。

经常使用数据科学家，高级分析工具既组合和扩展规定性分析和预测分析同时为增强的可视化和预测模型添加各种选项。

为什么高级分析重要？

高级分析是企业的宝贵资源，因为它使组织能够从其数据资产中获得更大的功能，而不管数据存储在哪里或它的格式。高级分析也可以帮助解决传统的一些复杂的业务问题。BI报告不能。

例如，为了创建一个上下文营销引擎，消费者包装的商品制造商可能需要提出以下问题：

• 客户什么时候可能会耗尽他们的物品供应？
• 他们最容易营销广告的一天或一周的时间？
• 当时营销时，可以实现哪些盈利能力？
• 他们最有可能在什么价格点购买？

通过组合消费模型历史数据和人工智能（AI），高级分析可以帮助组织确定这些问题的精确答案。

高级分析有哪些好处？

除了能够更大地利用数据资产并为数据准确性提供更大信心的决策者，高级分析提供以下优惠：

• 准确的预测。使用高级分析可以确认或反驳预测和预测模型，比传统的BI工具仍然具有不确定元素的传统BI工具。
• 更快的决策。通过预测，具有高度准确度的预测，高管可以更快地行动，自信他们的业务决策将实现所需的结果，并且可以重复有利的结果。
• 更深入的洞察力。高级分析提供了从数据的更深层次的可操作洞察力，包括客户偏好，市场趋势和主要业务流程，使利益相关者能够进行数据驱动的决策，这些决策可以直接影响其战略。
• 改善风险管理。通过高级分析预测提供的更高级别的准确性可以帮助企业降低成本错误的风险。
• 预计问题和机会。高级分析使用统计模型来揭示业务当前轨迹的潜在问题，或确定新的机会，因此利益相关者可以迅速改变课程并实现更好的结果。

什么是先进的分析技术？

高级分析可以帮助提供具有竞争优势的组织。一些常用的高级分析技术包括以下内容：

• 数据挖掘。该过程通过大型数据集进行排序，以识别模式并通过数据分析建立以解决问题的关系。
• 情绪分析。这种技术使用自然语言处理，文本分析和生物识别学，以识别文本身体背后的情绪调。
• 聚类分析。此过程基于它们之间的相似性匹配非结构化数据。
• 复杂的事件处理。该技术使用技术来预测可能由特定的低级因素集产生的高级事件。
• 大数据分析。这是检查大量结构化，半结构化和非结构化数据的过程，以发现隐藏的模式，相关性，市场趋势和客户偏好等信息。
• 机器学习。机器学习的开发大大增加了可以处理和分析数据的速度，促进预测分析等学科。
• 数据可视化。此过程以图形格式呈现数据使数据分析和共享更可访问。

高级分析的一些用例是什么？

以下是可以从高级分析软件中受益的商业流程的一些示例。

• 营销指标。通过先进的分析，营销组织可以创建定制，有针对性的营销活动，并避免浪费资金无效的策略。分析未来的结果也可以帮助组织确定上售出的机会，并优化营销漏斗。
• 供应链优化。高级分析可以帮助组织因素需求，成本波动和更改消费者偏好，以创建可以快速适应不断变化的市场条件的敏捷供应链。
• 风险管理。通过实时检查特定数据集和数据流，高级分析可以帮助数据科学家识别可能表明风险高度风险的模式，例如通过识别可能的支付欺诈或保险负债。
• 商业运作。高级分析可以帮助组织简化其运营，并使其适应更好地遵守更改市场状况或趋势的预测，并最终增加收入。

评估高级分析工具

有许多高级分析平台可用。每个都提供不同的优点，具体取决于用例。这些工具可以分为两类：开源和专有。

开源工具

开源工具已成为机器学习和规范分析的许多数据科学家的进一步选择。它们包括编程语言，以及计算环境，包括Hadoop.和火花。用户通常表示，它们喜欢开源高级分析工具，因为它们通常便宜运行，提供强大的功能，并由用户社区延长，不断创新工具。

专有工具

在专有方面，包括Microsoft，IBM和SAS研究所在内的供应商都提供高级分析工具。大多数都需要深入的技术背景和对数学技术的理解。

然而，近年来，一系列作物自助分析工具已经成熟，使企业用户更能访问功能。画报特别是已成为一个共同的工具。虽然其功能更受限于更深的技术工具，但它使用户能够进行集群分析和其他高级分析。

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