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时间:2022-01-14 09:20:01|来源:魄力云|编辑:魄力云|点击:

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预测性分析、人工智能和机器学习的新趋势正在对许多传统流程提出质疑,其中包括在组织内部提供商业智能。

请与我和SAP分析传播者Andy Bitter一起讨论这些趋势、最大的挑战和潜在的使用案例在2018年2月7日,太平洋时间上午8点(CET时间下午5点),作为Facebook上的"askSAP实时聊天"的一部分。请带上你的问题!

以下是我们将要探讨的一些领域:

为什么在成为分析领域的"下一件大事"至少20年之后,医疗物联网,预测分析和机器学习现在是如此热门的行业趋势。机器学习是如何实现"自动驾驶"过程的,这一过程自动化了迄今为止只有人类才能完成的各种复杂的重复性决策。这些技术在当今组织中的最大新机遇。企业如何开始机器学习。

特别是,我们将讨论机器学习可以给传统分析带来什么,包括:

更智能的数据准备。超过90%的一般商业智能项目涉及收集、清理和连接来自不同来源的数据。算法可以帮助自动化一些工作,如何用大数据,特别是对于更随意的商业用户。

自然语言接口。BI接口通过语音或聊天正确解释用户日常语言中的问题,例如"与上月相比,每个客户本月的收入是多少?"并能以句子形式提供数据,如"交易值比企业细分市场平均值低20%"

自动异常值检测。算法可以自动发现异常和不寻常的事件,例如:"西部地区的未完成销售天数目前比过去六个月的平均水平高出90%"。这有助于实现真正的异常驱动管理的长期梦想。

智能细分。统计技术可以根据数据自动创建有意义的组和段,而不是任意定义的阈值。例如,通过自动将犯罪数据分割为符合真实世界趋势的年龄范围,例如0-14、14-23、23-35等,大数据前景,而不是0-10、20-30等

因果关系和显著性检测。我们可以使用算法来确定影响盈利能力的关键因素,淘客网,或者检查销售增长是否是一个真正的拐点,而不仅仅是随机变化。

高级数据共享。正如亚马逊根据我们过去阅读的内容推荐购书一样,一元云购下载,算法可以帮助识别我们可能感兴趣的报告和数据——"像你这样的人也喜欢这个仪表板"。

会话的互动性越强越好。我们期待听到并回答您真正的问题(而不是猜测您可能感兴趣的内容!)-请告诉我们,如果你可以通过点击"去"或"感兴趣"在这个页面上!

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