Avancerad analys är en samlingsterm som omfattar ett brett spektrum av analystekniker och verktyg som samarbetar mestadels på ett prediktivt sätt. Ordet hänvisar oftast till data mining, maskininlärning, preskriptiv analys, stordataanalys , prediktiv analys, prognostisering och att upptäcka mönster i data i allmänhet. Under detta paraply inkluderar vissa yrkesverksamma mer avancerade tekniker som AI, neurala nätverk och relaterade metoder som datavisualisering.
Avancerad analys, datavetenskap, business intelligence , dataanalys , maskininlärning, data mining, prediktiv analys ... alla dessa fraser används synonymt inom big data och analys. Det är förståeligt. Dessa aktiviteter är alla sammanlänkade, men de är inte samma sak.
När vi pratar med företag om att utveckla avancerade analysmetoder och -team upptäcker vi ofta att människor har olika uppfattningar om vad avancerad analys innebär. Vissa överväger att automatisera manuella affärsanalysmetoder, medan andra implementerar maskininlärningsinitiativ.
Avancerad analys ger djupare och mer avancerad insikt i dolda mönster, trender och teman i data. Detta gör det möjligt för företag att bättre förstå sina kunder, prognostisera framtida resultat, minska risker och mer.
Begreppet avancerad analys hänvisar i stort sett till alla analystekniker som går utöver gränserna för business intelligence och har prognos- och prediktiva syften. Flera vanliga avancerade analystekniker diskuteras nedan. Listan är dock inte uttömmande.
7 steg för att bygga ett datadrivet företag
Förstå varför och hur man bygger ett datadrivet företag med hjälp av bästa praxis.
Läs mer om avancerad analys Den mest välkända typen av avancerad analys är utan tvekan prediktiv analys. Som namnet antyder försöker denna typ av analys besvara frågan: "Vad kommer sannolikt att hända i framtiden?" Prediktiv analys går utöver att berätta för organisationer vad som hände tidigare och varför genom att förutsäga framtida händelser med hjälp av historiska data och sannolikhet.
Preskriptiv analys inkluderar funktioner från både business intelligence och prediktiv analys. Baserat på historisk data försöker denna teknik förutsäga den optimala handlingsplanen för framtiden. När ett företag vill avgöra vilken lösning som är bäst lämpad för en viss affärsutmaning använder de preskriptiv analys.
Data mining är processen att identifiera korrelationer, sekvenser och avvikelser i massiva rådata med hjälp av datavetenskap och statistik. Data mining inkluderar även funktioner för databas- och dataadministration, samt dataförbehandling. Det övergripande syftet med data mining är att extrahera information från en datakälla och omvandla den till en användbar struktur.
Maskininlärning använder datoriserade metoder för att upptäcka mönster och slutsatser i data och för att automatiskt generera statistiska modeller för att producera tillförlitliga resultat med minimal mänsklig interaktion.
Maskininlärning kännetecknas av den enorma mängd data den innehåller, vilket inkluderar siffror, fraser, fotografier, klick och allt annat som kan registreras digitalt. Tillämpningar inom artificiell intelligens drivs generellt av maskininlärningstekniker.
Datavetenskap är studiet av många typer av data, såsom strukturerad, semistrukturerad och ostrukturerad data i alla former eller format, för att extrahera information. När avancerad analys börjar införliva sofistikerade tekniker som djupinlärning, maskininlärning och artificiell intelligens kallas detta för "datavetenskap". Datavetenskap handlar om att analysera olika typer av befintlig data för att extrahera användbar information och insikter.
LÄS MER: Avancerad analys 7 steg för att bygga datadrivna företag