先进的分析

什么是高级分析?

高级分析是一种使用预测建模,机器学习算法,深度学习,业务流程自动化以及其他统计方法来分析来自各种数据源的企业信息。

高级分析使用数据科学超越了传统的商业智能(BI)方法来预测模式和估计未来事件的可能性。这反过来可以帮助一个组织更快速地作出反应，并显著地提高决策的准确性。

经常使用的数据科学家，高级分析工具的组合和扩展规范的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。

为什么高级分析很重要?

对于企业来说，高级分析是一种有价值的资源，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以什么格式存储。高级分析还可以帮助解决一些传统BI报告无法解决的更复杂的业务问题。

例如，要创建一个上下文营销引擎，消费品制造商可能需要问以下问题:

• 客户什么时候可能耗尽他们的供应?
• 一天或一周的什么时候他们最容易接受市场广告?
• 在当时的市场营销中，能达到怎样的盈利水平?
• 他们最可能购买的价格是多少?

通过将消费模型与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。

高级分析的好处是什么?

除了能够更好地利用数据资产，并为决策者提供对数据准确性更大的信心外，高级分析还提供了以下好处:

• 准确的预测。与仍然带有不确定性元素的传统BI工具相比，使用高级分析技术可以更准确地确认或反驳预测和预测模型。
• 更快的决策。有了高准确度的预测，高管们可以更快地采取行动，相信他们的商业决策将达到预期的结果，有利的结果可以重复。
• 更深的见解。高级分析提供了从数据中更深入的可操作的见解，包括客户偏好、市场趋势和关键业务流程，这使利益相关者能够做出数据驱动的决策，直接影响他们的战略。
• 改进的风险管理。高级分析预测提供的更高级别的准确性可以帮助企业减少代价高昂的错误风险。
• 预见到问题和机会。高级分析使用统计模型来揭示业务当前轨道上的潜在问题，或识别新的机会，这样利益相关者就可以快速改变路线并获得更好的结果。

有哪些高级分析技术?

高级分析可以帮助组织获得竞争优势。一些常用的高级分析技术包括:

• 数据挖掘。这个过程对大型数据集进行排序，以识别模式，并通过数据分析建立关系来解决问题。
• 情绪分析。这种技术使用自然语言处理通过文本分析和生物识别技术来识别文本背后的情感基调。
• 聚类分析。这个过程根据非结构化数据之间的相似性对它们进行匹配。
• 复杂事件处理。这种技术使用技术来预测可能由特定的低级别因素集导致的高级事件。
• 大数据分析。这是一个检查大量结构化、半结构化和非结构化数据以发现隐藏模式、相关性、市场趋势和客户偏好等信息的过程。
• 机器学习。机器学习的发展极大地提高了数据处理和分析的速度，促进像预测分析这样的学科。
• 数据可视化。这种以图形形式表示数据的过程使数据分析和共享更易于跨组织访问。

高级分析的一些用例是什么?

下面是一些可以从高级分析软件中获益的业务流程示例。

• 营销指标。通过先进的分析，营销组织可以创建定制的、有针对性的营销活动，避免把钱浪费在无效的策略上。分析未来的结果还可以帮助组织确定追加销售的机会，并优化营销渠道。
• 供应链优化。高级分析可以帮助组织考虑需求、成本波动和不断变化的消费者偏好，从而创建一个能够快速适应不断变化的市场条件的敏捷供应链。
• 风险管理。通过实时检查特定的数据集和数据流，高级分析可以帮助数据科学家识别可能表明高风险水平的模式，例如识别可能的支付欺诈或保险责任。
• 业务操作。高级分析可以帮助组织简化他们的运营，并使其更好地适应对不断变化的市场条件或趋势的预测，最终增加收入。

评估高级分析工具

有许多高级的分析平台可用。根据用例的不同，每种方法都有不同的优点。这些工具可以分为两类:开源和专有。

开源工具

开源工具已经成为许多从事机器学习和规范性分析的数据科学家的首选。它们包括编程语言，以及计算环境，包括Hadoop和火花。用户通常会说他们喜欢开源的高级分析工具，因为它们通常操作起来不贵，提供强大的功能，并得到不断创新工具的用户社区的支持。

专用工具

在专有方面，包括微软、IBM和SAS研究所在内的供应商都提供高级分析工具。大多数学生都需要深厚的技术背景和对数学技巧的理解。

然而，近年来，一大批自助服务分析工具已经成熟，可以使业务用户更容易地访问功能。表特别是，它已成为一种常见的工具。虽然它的功能比更深层次的技术工具更有限，但它确实允许用户进行集群分析和其他高级分析。

了解企业是如何实施和受益于高级分析前5个企业高级分析用例。"