分析的未来是增强分析？

么增强分析是趋势?

人工智能和数据分析的概念在近年来已经炒得火热，可以说什么东西都要和大数据、AI扯上关系才显得高大上，那么究竟是什么理由让我们相信增强分析真的是下一个风口，而不是新的韭菜收割机呢?

指数级增长的数据及应用需求和极其短缺的产业工人之间的矛盾。大数据时代，基础数据的维度、数量、类型(结构化和非结构化)更大、更分散，企业要分析和探索的数据越来越复杂。另一方面能兼顾专业数据分析和业务洞察的人才少之又少，增强分析正是解决这一矛盾，让数据分析普惠所有业务用户的良药。

目前应用业务中最普遍的分析工具是自助式分析，通过拖拉拽的图像化界面去探索发现业务中隐藏的洞察，这种分析建立在丰富的业务经验之上且不能适应激增的数据分析需求。在数字化全面普及的将来，“分析孤岛”这一问题将无法被忽视。


 

强分析的应用

智能数据洞察

智能、自动化地实现数据的收集、准备、集成、分析、建模，输出各种洞察，帮助人们发现相关关系、预测和判断趋势，辅助决策。

增强数据准备

业务人员可以快速、容易的访问数据，并链接各种数据源通过统一的、标准化的、可交互的视图展现内容、数据间的关系等。自动数据规约、清洗、智能化分箱、降噪等。

分析层次的提升

描述式分析--诊断式分析--预测式分析--处方式分析。增强型分析可以在提供分析结果的同时给出一些解释，告知用户为什么能得到这样的结果，而不是单纯地停留在一些简单的描述型分析上。

（编辑：阳江站长网）

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