NLP是什么意思，增强分析？

什么是nlp？

据Gartner称，NLP.根据适当的本体，将“文本或音频语音”转变为编码，结构化信息。“

增强的分析使用了两个NLP的亚型，这是自然语言理解（NLU）和自然语言生成（NLG）。NLU使平台能够了解用户的查询，而NLG“叙述”数据视觉效果。

nlu适用于文本和音频。然而，由于几个原因，键入的查询比语音查询更常见，最值得注意的是，因为前者是一个更容易解决的问题。在这两种情况下，增强分析平台必须了解用户试图通信的内容。由于人类并不总是说出它们的意思，因此增强的分析必须了解用户的意图。

这样做的一种方法是提供前瞻性的帮助，例如在谷歌搜索中使用的帮助。Qlik有一个关联分析引擎，该引擎曲面与用户问题相关的多个见解。例如，如果用户的查询表示，“伦敦的Q1销售是什么？”结果不仅仅是一个数字或图表。相反，见解可能包括伦敦销售与世界其他地区的销售的比较或与与伦敦相关的团队或个人的销售。

“我们的目标是提供外围愿景，以便我们可以帮助您询问您没有考虑的问题，并具有更多”AHA！时刻“的数据，”QLIK的创新和设计副总裁eLIF Tutuk，VP说。

NLP是否有利于复杂的用户？

虽然增强分析点该平台还可以帮助民主化分析，也有利于数据科学家和数据分析师。

“它是[拯救]复杂的用户从事世俗，让数据科学家专注于更高级别的任务，”思想家首席数据战略官员Cindi豪森说。“它还加速了在模型上进行协作的时间。”

例如，如果思考指数为企业用户提供了洞察力，例如窗口小部件的销售额在一个邮政编码中比另一个邮政编码的销售额高达300％，则商业用户可以使用该洞察力来解释数据科学家应将其努力的努力。

NLP是否有助于分析的复杂用户思考？

只是因为增强的分析易于使用并不意味着用户知道如何在分析上进行思考。

“在许多实现中，您将必须学习如何提出问题，以获得您要找的答案的正确方法，”Anexinet应用智能解决方案总监Brian Atkiss表示。“其中一些确实需要培训和理解如何使用该技术，但我认为这是一个问题随着时间的推移会消失。随着工具变得更好，他们将能够使用更多的自然语言，所以需要使用更多的自然语言培训会消失。“

思想标准的豪森同意。

“我一直相信培训的价值，但是我们要求任何想要被数据驱动的人去为为期两天的课程而被驾驶的日子都走了大见绌。”豪森说。“[平台]真的应该在上下文中学习，降低到达那里所需的技能。我们仍然需要专家，但对于群众来说，这是关于去除培训要求。”

Microsoft的ULAG表示，NLP与探索性用户体验配对允许用户充分利用这两个世界。一旦回答问题，可以使用生成的显示器与页面上的其他视觉器交互，帮助用户发现关键洞察力。

前方的路

语音激活的查询可能最终替换文本查询。但是，在过渡期间，两者都将与提供安全网的文本共存。这样，如果nlu无法理解语音查询，则用户可以简单地键入查询。

下一个进化可能是增强现实。例如，全球专业服务公司Genpact和一些消费者包装的商品客户正在尝试技术，因此用户可以“参见”产品库存水平在商店中，或者可以发现三个特定商店相关三个产品类别。与其他形式的增强分析一样，洞察援助决策和促进数据驱动的协作。目前，随着增强的分析特征，增强现实是在实验阶段，但Genpact SVP Amaresh Tripathy和其他人认为这是市场正在进行的地方。