自動化分析工作流助力企業(yè)以更多樣的數(shù)據(jù)互動方式進行預測

Oracle分析云(Oracle Analytics Cloud)推出一系列新功能，為所有用戶(不僅限于數(shù)據(jù)專家)提供易于使用的自助分析功能。現(xiàn)在，用戶可以借助地圖、可視化市場購物籃分析(visual market basket analysis)和移動設備更好地與數(shù)據(jù)互動，更快速地識別數(shù)據(jù)模式和關系，并做出精準預測和明智決策。

IDC分析和信息管理集團副總裁Dan Vesset表示：“在分析和商務智能的所有階段中，甲骨文的AI自動化創(chuàng)新在企業(yè)的業(yè)務活動中可提供寶貴的洞察、建議和行動指導，這些都將有效助力企業(yè)更快地實現(xiàn)預期成果。”

Oracle分析云主要創(chuàng)新功能包括：

解釋性機器學習：所有用戶不僅能查看影響機器學習模型輸出特定預測結果的因素，亦可通過調整影響因素與機器學習模型互動，對預測結果進行調優(yōu)。例如，在導致銀行貸款申請被拒絕的所有因素中，用戶可快速查看主要的決定性因素。

自動化數(shù)據(jù)準備：數(shù)據(jù)分析引擎可對數(shù)據(jù)進行采樣和掃描，從而識別并主動提示用戶可能存在的數(shù)據(jù)質量問題，如自動建議用戶對敏感的信用卡信息進行模糊處理，同時用戶也可自行進一步充實數(shù)據(jù)。

文本分析：用戶可通過文本分析從非結構化數(shù)據(jù)中提取詞語，進行計數(shù)，并通過可視化展現(xiàn)結果。例如，在情緒分析中，用戶可通過文本分析來確定評論是負面、正面還是中立的，基于調研結果或社交媒體的文本，用戶還可進一步分析品牌認知度或產(chǎn)品上市效果。

關聯(lián)分析：關聯(lián)分析可通過識別經(jīng)常同時出現(xiàn)的集合，挖掘數(shù)據(jù)中的關系。關聯(lián)分析的常見使用場景是消費品或零售銀行中的市場購物籃分析，即探索消費者同時購買不同產(chǎn)品的可能性，以便制定合理的營銷決策。在策劃營銷活動時，零售商通常會基于常見商品組合制定完善銷售策略。這樣一來，零售商可以更有效地優(yōu)化商店布局、優(yōu)惠券和交叉銷售，對于直接營銷、促銷以及業(yè)務趨勢探索也極具價值。

圖形分析：圖形分析能可視化展現(xiàn)數(shù)據(jù)關系，利用Oracle分析云，用戶可以輕松分析自治數(shù)據(jù)倉庫中的圖形數(shù)據(jù)。從營銷、社交媒體到安全性和合規(guī)性，圖形分析廣泛適用于各種不同領域。

自定義地圖分析：地圖分析支持用戶利用自定義圖像作為背景，創(chuàng)建地圖圖層以增強數(shù)據(jù)可視化功能。例如，醫(yī)生可以在人體圖像上進行數(shù)據(jù)可視化，進而識別需要重點關注的區(qū)域，并且可視化跟蹤藥物或其他治療方式對患者的影響。

新的Oracle Analytics移動應用：提供與Oracle分析云一致的用戶體驗，幫助用戶快速、輕松地查找數(shù)據(jù)，并且支持用戶與數(shù)據(jù)可視化進行交互、瀏覽儀表盤，并在團隊之間共享信息以開展進一步協(xié)作。

自然語言處理：Oracle分析云提供簡單易用的搜索式體驗，支持用戶使用文本或語音，通過自然語言來查詢數(shù)據(jù)，獲得查詢結果的語音敘述，并支持28種語言和多種語言結構，例如同義詞、縮寫、動態(tài)過濾器、計算等功能。此外，Oracle分析云可輸出自然語言敘述，以解釋查詢結果，它擁有嵌入式自然語言生成引擎，可理解用戶查看數(shù)據(jù)的脈絡。當用戶添加數(shù)據(jù)、更改過濾器或以其他方式更改脈絡時，系統(tǒng)亦可自動更新敘述。

甲骨文長期以來專注創(chuàng)新，積極響應客戶需求，并且持續(xù)開發(fā)產(chǎn)品創(chuàng)新功能，助力客戶通過“用數(shù)據(jù)說故事”的方式，分享數(shù)據(jù)和分析結果。如今，Oracle分析云推出更豐富的功能，可為整個分析工作流提供強大的支持，并未客戶帶來豐富而極具吸引力的用戶體驗。