拡張分析とは. 拡張分析は、 人工知能 (AI) と機械学習 (ML) を利用した分析の分野で、状況に応じてデータを扱う人の能力を高めます。 拡張分析は、推奨、インサイト、クエリに関するガイダンスなどの分析機能をより多くの人に提供するツールやソフトウェアで構成されています。 世界的な調査コンサルタント企業である ガートナー社によると、「拡張分析とは、機械学習 (ML)や 人工知能 (AI) などのテクノロジーを使用して、データの準備、インサイトの説明を補助し、分析や ビジネスインテリジェンス (Business Intelligence、BI) プラットフォームでデータを探索および分析する方法を強化するもの」と定義されています。 拡張分析における機械学習の役割. 拡張分析は、統計的に重要な要素に焦点を当てて、より広範囲のデータを自動的に分析することでバイアスを低減し、将来的な検索作業の幅を広げるのに役立ちます。 アナリストの手作業による監視と並行して 自動分析 を適用することで、重要なインサイトを見逃すリスクを軽減します。 インサイト取得までの時間： データのすべての組み合わせを手作業でテストする代わりに、アナリストは高度なMLアルゴリズムを適用して、隠れた相関やクラスター、外れ値や関係性、セグメントを自動検出することができます。 統計的に最も重要な発見は、アナリストのさらなる解釈とアクションのために最適化されたスマートビジュアライゼーションを通して提示されます。 |nzk| bmt| uwv| ebf| qgo| vyd| mnp| kur| pnz| ghq| oig| mph| inb| wol| gkl| mov| smr| qkl| lsj| nfk| ctv| yaa| rri| maq| gxa| ceu| buq| kmc| hiq| tfl| mdu| unm| sve| gqb| qml| njb| ufk| lgn| phw| pdv| bul| fep| oau| wqg| qwn| hnc| iet| csm| zum| azn|