功能強大！帶你走近Smartbi增強分析模組

Smartbi的增強分析模組擁有比較強大的認知和預測功能；利用大資料，機器通過各種演算法對資料進行深入的統計分析；通過簡單的操作視覺化，獲得了歸納、推理和決策能力。

1.概述

預測分析利用機器學習技術從大量資料中挖掘有價值的資訊。與傳統的資料分析相比，預測分析揭示了資料之間的未知關係，可以進行準確的營銷、銷售預測、客戶流失預警等預測分析。

預測分析內部設定了較為豐富的功能元件，包括資料來源訪問、資料預處理、統計分析、特徵工程、機器學習演算法、文字分析等。預測分析還可以結合Smartbi顯示模型結果，並與BI平臺完美整合。

 

不僅如此，預測分析還支援各種高效實用的機器學習演算法，包括成熟的機器學習演算法，包括分類迴歸、聚類、預測和關聯。同時它還內建各種訓練模型：邏輯迴歸、決策樹、隨機森林、簡單貝葉斯，支援向量機、線性迴歸、K平均值、高斯混合模型。

 

2.定位

解鎖未來的資料探勘是從商業資料中提取大量的商業資料、轉換、分析以及從其他模型處理中提取能夠輔助商業決策的關鍵資訊的過程；資料探勘揭示了未知的資料關係。資料探勘的知識領域涵蓋了資料庫技術、統計知識、機器學習、視覺化設計等多學科領域只是的綜合應用。

3、特點

(1) 專業演算法能力預測和分析內建50+種類的挖掘元件，豐富機器學習成熟演算法，支援文字分析和處理，還支援Python擴充套件挖掘演算法和SQL擴充套件資料處理能力。

(2) 簡單易用

業務人員還可以高度參與資料探勘產品，並分析整個過程的視覺化。

 

 

(3) 能滿足大型企業資料探勘需求

利用分散式雲端計算技術，能支援一鍵挖掘模型，知識庫再利用，減少重複投資，支援跨庫查詢，統一控制資料訪問許可權，培訓自動化。

4.目標群體。

(1)有金融、電網、電信、電商、零售、交通等產品+服務需求；

(2)需要建立大資料平臺或資料中心等數字化轉型和傳統企業；

(3)有明確的挖掘業務需求，希望利用挖掘解決銀行等具體業務問題；5、適用場景

預測分析能做到在大量資料裡面，發現資料的規律並且揭示資料之間的關係，從而對以後的業務趨勢進行預測，可以應用到下面各種應用場景：

 

5.分析架構。

下圖為預測分析技術架構。主要包括：資料接入層、處理引擎層、模型應用層、訪問層。

 

以上就是關於Smartbi的增強分析模組的詳細介紹，隨著Smartbi V10.5新版本的推出，還有更多功能上線，現在官網個人版還能免費長期試用，快去試試吧！