高级分析涉及复杂的现代技术，组织可以使用这些技术做出更好的预测和业务决策。
在这个技术不断进步的世界中，传统的数据分析和商业智能技术对于许多用例而言似乎效率低下。
如今，许多组织正在从传统方法转向现代技术，并且正在利用高级分析的优势。
高级分析中使用的许多技术包括人工智能 (AI)、机器学习 (ML) 等，以各种方式帮助组织。
无论是开展营销活动、寻找新机构政策中的漏洞，还是提高银行系统的安全性，高级分析的使用都在增长。
在本文中，我将讨论高级分析及其对您的业务的重要性。
开始吧！
什么是高级分析？
高级分析是一种数据分析方法，它利用不同的分析工具和技术来预测事件、预测结果、做出更好的决策并获得有价值的见解，以改善业务。
此处使用的分析技术包括 AI、ML 算法、预测建模、业务流程自动化、深度学习等，以学习和分析来自多个来源的业务数据。 高级分析解决方案和工具扩展并结合了规范性和预测性分析，以可视化数据、发现模式并改进决策。
高级分析可用于各种行业和业务，包括数据挖掘、营销、广告和网络安全。 许多企业使用它来洞察业务、查找政策漏洞、预测市场动态、发现新的市场趋势，并将其用于许多其他目的。
许多复杂的方法，如数字文化、聚类分析、复杂事件处理、多元统计、决策智能等，也有望包含在高级分析中。
高级分析保护伞下的方法列表不断增加，并且随着时间的推移，新技术正在被采用。 然而，这种分析方法帮助完成的基本任务是细分、分类、关联、预测和关联。
- 分段有助于组合不同的相似数据
- 分类协助对未分类的物品进行分类
- 相关性是一项识别项目属性之间联系的任务
- 预测任务为企业提供可预测的未来结果
- 该关联有助于企业评估两个数据在原始数据集中可能同时出现的次数。 它还有助于识别规则的推导
高级分析：优势
高级分析是全球许多企业使用的一种强大方法。 它使企业能够访问众多数据分析技术，帮助他们避免业务挑战并发展组织。
高级分析的好处是：
- 准确预测：高级分析吸引大多数企业的主要好处是预测的准确性高。与仍然利用不确定性元素的旧 BI 工具不同，高级分析可以更有效地预测结果并帮助您做出决定您是否应该朝这个方向做出业务决策。
- 更好的风险管理：风险是任何业务的重要组成部分，高级分析是将风险降至最低的最佳解决方案。 高预测准确性有助于组织更好地进行风险管理，并减少发生代价高昂的错误的可能性。 无论您是开始新企业还是推出产品，高级分析都可以帮助您防止潜在损失。
- 深入了解细节：借助高级分析工具，您可以对市场数据有更深入的可操作洞察。 通过分析市场动态和利用预测模型，您可以确定您在市场中下一步业务的潜力。
- 更快的决策：通过高度准确的未来预测，您可以更快地就任何业务战略做出决策。 它可以帮助您支持您预测任何有利结果的任何决定。
- 抑制偏见：实施高级分析的另一个主要好处是它能够抑制可能对任何业务决策产生负面影响的认知偏见。 高级分析使用机器学习和 AI，为您提供更多数据驱动的结果和逻辑决策解决方案。
- 预测机会和问题：通过使用可靠的高级分析工具，企业可以识别市场中的新机会并根据需求采取行动。 此外，它还可以帮助您发现业务方法中的潜在问题并进行相应的更改。
高级分析技术
高级分析涉及多种技术，这些技术协同工作以帮助组织做出预测和业务决策。 以下是一些流行的技术：
- 数据挖掘：数据挖掘是最常用的技术之一，用于识别给定数据集的模式、漏洞和趋势。 它还有助于建立数据集中变量之间的关系以解决潜在问题。 数据挖掘结合了 AI、统计和机器学习以有效地执行任务。
- 情感分析：情感分析是一种现代技术，它利用自然语言处理 (NLP)、生物识别学和文本分析来检查文本是消极的、中性的还是积极的。 它可以帮助企业分析潜在客户的情绪以及他们如何看待品牌或新产品。
- 大数据分析：这是在高级分析中实施的另一种众所周知的技术，用于评估大量非结构化、半结构化和结构化数据。 该技术对于从大量数据中找出市场趋势、实体之间的相关性、隐藏模式、客户喜好和其他隐藏信息非常有用。
- 数据可视化：数据可视化以图形格式呈现数据。 通过图形表示来展示分析和其他信息是业务实体的标准分析实践。 数据可视化不仅仅是图表和流程图； 它显示了更多信息，例如您的业务如何运作以及它的发展方向。
- 聚类分析：高级分析利用聚类分析来分析非结构化数据集并识别相似数据点的聚类。 它是一种常用的分析方法，可以帮助企业对非结构化数据进行分类，并利用它们来查找相关信息。 不仅是相似性，这种技术还有助于发现这些数据点的差异并以视觉方式展示它们。
- 机器学习：毫无疑问，机器学习是一种高度使用的高级分析技术，它从收集的数据源中学习重要信息并生成详细的模型。 这有助于识别复杂的模式并创建有助于确定组织路线图的准确预测。
- 复杂事件处理：复杂事件处理是一种有用的方法，可帮助实时跟踪和分析结构化数据流并预测高度准确的可操作结论。 它利用专门的模式匹配技术来识别任何事件或动作，并提供有关如何响应该事件的所有重要信息。
- 队列分析：这种技术有助于将大量数据分解成相关的数据集，并利用这些洞察力在目标市场上采取下一步行动。
企业使用这种技术根据不同的分析整理大量客户信息，然后将它们分成相关的组。 它通常用于检验基于样本数据的不同假设的假设的准确性。
- 预测建模：预测建模被企业广泛使用，因为它可以帮助他们预测业务战略的未来结果。 预测基于历史数据，该技术使用机器学习和统计建模来预测结果。 通过预测，企业可以相应地决定下一步行动，同时最大限度地降低风险。
- 模拟分析：模拟分析对企业有益，因为这种技术可以帮助您预测可能在决策实施期间、之前或之后发生的替代结果。
- 多元统计：这是一种非常先进的技术，涉及不同的方法来检查数据集中不同变量之间的联系。 它同时识别连接以提供准确的结果。
- 流分析：流分析是一种现代先进技术，可以持续评估高带宽流数据，而且也是实时的。 许多经营在线商店的企业经常利用这种技术来了解与销售和客户行为相关的不同信息。
- 规范分析：组织经常使用规范分析，因为它结合了预测分析和商业智能的属性。 此技术可帮助组织决定下一步行动并根据过去的记录铺平道路。 当组织对其方法持怀疑态度并想知道哪种方法会给他们带来更好的业务结果时，它特别有用。
商业智能与高级分析
商业智能 (BI) 和高级分析是商业组织最常用的两种选择，可帮助他们做出高度准确的数据驱动决策。 尽管它们的目标是类似的任务，但它们之间存在许多差异。
高级分析商业智能定义高级分析使用各种现代技术和建模策略来预测未来并做出相应的决策。
它主要面向未来事件。BI 使用以前的性能和历史数据来帮助组织改进其业务。
它主要面向过去和现在的事件。 主要目的其主要目的是找出业务中的复杂问题并据此决定行动方案。它有助于深入了解历史数据并解决小问题。涉及的主要技术技术涉及数据挖掘，机器学习，语义分析，队列分析，模式匹配等等。技术涉及数据挖掘，报告和查询。大数据使用它经常使用大数据。它几乎经常使用大数据。分析类型它进行高度准确的预测分析。找出根本原因数据模式。数据类型使用高级分析使用非结构化和结构化数据类型。商业智能主要涉及结构化数据类型。方法它采用主动管理方法。它采用反应性业务方法来处理信息。知识生成知识在这种方法中自动生成。知识是手动生成的。用户是业务分析师和数据科学家高级分析的主要用户。它主要由业务分析师和用户使用。
高级分析的用例
高级分析可以在您当前的业务生态系统中以多种方式使用，例如：
- 供应链优化：高级分析可以帮助您的组织评估需求、改变客户偏好、调整成本波动并创建动态供应链。 它使供应链能够适应快速的市场变化，并有助于减少延迟、控制分销成本和简化流程。
- 进行营销分析：它帮助企业进行定制和有针对性的营销活动并销售产品。 这样，您就可以避免无效的策略并减少资金浪费。 通过分析未来的结果，您可以确定向上销售和交叉销售的机会，并增强客户体验。
- 简化业务运营：借助高级分析，您可以简化运营并使其适应不断变化的市场趋势。 与可能无法适当适应不断变化的市场条件的 BI 工具不同，高级分析可以帮助提高组织的绩效、收入和生产力。
- 分析风险向量：通过实施高级分析，企业可以实时分析庞大的数据集和数据流。 这使您能够检测数据中可能给组织带来更大风险的模式。 从支付欺诈和政策漏洞到保险责任和监控客户声誉，高级分析可以帮助降低风险并节省资金。
一些高级分析工具
#1。 县
Countly 是一种高效的高级分析工具，可以帮助您从您的应用程序中更深入地了解您的业务。 它可以在私有云上使用，也可以自行托管。 它使您可以跟踪产品的性能以及客户在桌面、Web 和移动应用程序上的行为和旅程。
特点和好处：
- 完整的数据所有权和控制权
- 它可以在插件的帮助下扩展
- 通过可定制的仪表板更轻松地访问数据
- 产品分析
- 支持跟踪策略
- 交互式推送通知
- 电子邮件和崩溃报告
- 通过用户权限提高安全性
- 遵守 HIPAA、GDPR 和 COPPA 等合规性法规，改善数据隐私
在 GitHub 上，它总共获得了 5.1k+ stars 和 949 个 fork。
#2。 阿帕奇超集
Superset 是 Apache 的数据探索和可视化平台。 这种企业就绪的现代商业智能应用程序可以增强或替代许多企业的专有 BI 工具。
特点和好处：
- 您可以使用 Superset 的无代码界面快速构建图表
- 使用基于 Web 的强大 SQL 编辑器执行高级查询
- 使用轻量级语义层快速定义自定义指标和维度
- 开箱即用地支持几乎所有 SQL 数据库
- 数据可视化有许多漂亮的可视化效果，如条形图、地理空间可视化等。
- 安全认证和角色的可扩展选项
- 可配置的轻量级缓存层以简化数据库负载
- 使用 API 进行自定义
它还与多个数据源很好地集成，并具有从头开始构建的云原生架构，以便于扩展。
#3。 远大前程
Great Expectations (GX) 允许数据团队通过更好的分析、文档和质量测试来建立对收集数据的共同理解。 它可以帮助您有效地管理数据管道并快速部署灵活且可扩展的质量测试。
特点和好处：
- 无缝融入当前技术堆栈并与 CI/CD 管道集成
- 加速数据发现，即使对于更大的数据量
- 自动生成的数据文档
- 通过治理和安全程序更好地控制和维护数据
- 警报和通知
- 与许多系统和工具很好地集成，如 AWS S3、GCP 等。
它的文档对于非技术用户和技术用户来说都很容易理解。
学习高级分析的资源
#1。 使用 Python 的高级数据分析
本课程将帮助您通过使用 Python 和解决实时问题来掌握高级分析。
#2。 Advance Analytics with Excel——数据分析工具包/求解器
本课程使用数据分析工具教授 excel 中的高级数据分析，例如用于统计的工具库和用于线性优化的求解器。
#3。 具有 Spark 学习模式的高级分析
这本由四位 Cloudera 数据科学家编写的实用书籍使您能够使用 Spark 执行大规模数据分析。 在这里，您将找到有关如何处理和解决不同分析问题的示例。
#4。 使用 R 和 Python 在 Power BI 中进行高级分析
作者 Ryan Wade 给出了 Python 和 R 的秘诀，以帮助您将数据分析领域的不同语言应用到您在 MS Power BI 中的工作中。
#5。 使用 Excel 2019 进行高级分析
作者 Manisha Nigam 让您探索复杂分析、整合数据和根据最新趋势进行预测的各种方法和方式。
结论
高级分析可以证明是一种非常有效和高效的业务战略，可以帮助您在降低风险的同时发展和塑造您的目标。 它随着技术的进步而不断发展，增加了更多的频谱并变得更加有用。 大品牌已经在使用高级分析，并且很快就会在其他品牌中普及。
您还可以探索增强分析。
