Расширенная аналитика

Использование расширенной аналитики

Расширенная аналитика данных используется во всех отраслях промышленности для прогнозирования будущих событий. Маркетинговые команды используют его, чтобы предсказать вероятность того, что определенные веб-пользователи нажмут на ссылку; медицинские работники используют предписывающую аналитику для выявления пациентов, которые могут получить пользу от конкретного лечения; а провайдеры сотовых сетей используют диагностическую аналитику для прогнозирования возможных сбоев сети, что позволяет им проводить профилактическое обслуживание.

Методы расширенной аналитики становятся все более распространенными, поскольку предприятия продолжают быстро создавать новые данные. Теперь, когда многие организации имеют доступ к большим хранилищам данных или большим данным, они могут применять методы прогнозной аналитики для более глубокого понимания своих операций.

Продвинутые аналитические методы

Процесс расширенной аналитики включает математические подходы к интерпретации данных. Классические статистические методы, а также более новые, более машинно-управляемые методы, такие как глубокое обучение, используются для определения закономерностей, корреляций и группировок в наборах данных. Исходя из этого, пользователи могут делать прогнозы относительно будущего поведения, независимо от того, какая группа веб-пользователей с наибольшей вероятностью будет заниматься онлайн-рекламой или ростом прибыли в следующем квартале.

Во многих случаях эти сложные предиктивные и предписывающие анализы требуют высококвалифицированного ученого данных. Эти специалисты имеют обширную подготовку по математике; языки компьютерного кодирования, такие как Python и язык R; и опыт работы в определенной сфере бизнеса.

Расширенная эра аналитики стала более распространенной в эпоху больших данных. Модели прогнозирующей аналитики - и, в частности, модели машинного обучения - требуют большого количества обучения для определения закономерностей и корреляций, прежде чем они смогут сделать прогноз. Растущий объем данных, которыми сегодня управляют предприятия, открывает двери для этих передовых методов анализа.

Инструменты расширенной аналитики

На выбор предлагаются различные передовые аналитические инструменты, которые предлагают различные преимущества в зависимости от варианта использования. Они обычно делятся на две категории: с открытым исходным кодом и проприетарные.

Инструменты с открытым исходным кодом стали популярным вариантом для многих ученых, занимающихся машинным обучением и аналитической аналитикой. Они включают в себя языки программирования, а также вычислительные среды, в том числе Hadoop и Spark. Пользователи обычно говорят, что им нравятся инструменты расширенного анализа с открытым исходным кодом, потому что они, как правило, недороги в эксплуатации, предлагают мощную функциональность и поддерживаются сообществом пользователей, которое постоянно обновляет инструменты.

С другой стороны, поставщики, включая Microsoft, IBM и SAS Institute, предлагают расширенные аналитические инструменты. Большинство требует глубоких технических знаний и понимания математических методов.

Однако в последние годы появилось множество инструментов для самообслуживания, чтобы сделать функциональность более доступной для бизнес-пользователей. Табло, в частности, стало распространенным инструментом. Хотя его функциональные возможности более ограничены, чем более глубокие технические инструменты, он позволяет пользователям проводить кластерный анализ и другие расширенные анализы.