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增强分析的概念与关键技术都有哪些

发布：太原达内教育官网
来源：互联网
时间：2020-06-15 08:35

随着互联网的不断发展，增强分析与人工智能、量子计算、和区块链等技术一起被Gartner评选为十大战略趋势之一，而今天我们就通过案例分析来了解一下，增强分析的概念与关键技术都有哪些。

增强分析的概念与关键技术都有哪些

一、增强分析的概念

增强分析是下一代数据和分析范式，它面向广泛的业务用户、运营人员和民间数据科学家，利用机器学习将数据准备，洞察发现和洞察共享等过程自动化

二、增强分析技术能力

1.增强数据准备

准备数据通常是耗时的工作。这里的数据准备不仅包含所谓的ETL或者ECTL，通常包含有数据探查、数据质量、数据协调、数据模型、数据清洗、数据聚合，元数据管理，以及数据编目等工作，涵盖了数据管理的各个方面，甚至向前延伸到数据集成和数据湖的管理。

增强数据准备通常从两个方向着手加速以上过程：

可视化交互：通过类似Excel的界面以及托拉拽式的操作方式实现可视化的数据配置、数据源的混合以及数据清洗工作，让数据准备变得"无代码化"。

算法辅助：利用机器学习和AI技术来自动化上述的部分流程。例如，自动的查找数据之间的关系，对数据质量进行评估，推荐用于连接、丰富、清洗数据的佳方法，还有自动查找元数据和血缘关系等功能。例如下图中，Paxata平台自动找到了两张表佳的join方式。

2.增强数据分析

与数据准备思路类似，我们也可以将增强数据分析相关的技术按照其业务应用目标划分为了易用和智能两类。易用类技术帮助数据分析的用户无需建模和编写算法，而是通过可视化和对话界面来研究数据，大大提高了数据分析的可用性;而智能类技术在帮助用户自动寻找数据规律，将相关结果自动的转化为可视化表达，提高分析的效率。

3.增强机器学习

既然前面已经谈过了数据准备，这里谈到的机器学习就更加纯粹的关注于模型本身，比如特征工程、模型训练、模型部署、模型解释以及后的模型监控和管理。与增强数据分析相比，增强机器学习面向的更多是数据科学家，通过算法将特征工程、模型选择与超参数优化，以及深度神经网络结构搜索等机器学习过程中的关键步骤自动化，帮助数据科学家更高效的得到满意的模型。

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