Thông tin sản phẩm
Altair Knowledge Studio
Phân tích dự đoán nâng cao và nền tảng máy học được thiết kế cho các nhà khoa học dữ liệu và nhà phân tích kinh doanh
Dữ liệu là sự khác biệt trong cạnh tranh, đang thúc đẩy sự đổi mới trên tất cả các ngành kinh doanh. Forrester gợi ý rằng các doanh nghiệp định hướng sâu sắc sẽ lấy 1,8 nghìn tỷ đô la từ các đối thủ cạnh tranh không sử dụng hiệu quả dữ liệu để đưa ra quyết định sáng suốt. Bất kể ngành chiều dọc nào, chiến lược có thể hành động được thực hiện khi nhiều người dùng trong doanh nghiệp có thể truy cập dữ liệu, hiểu giá trị của nó từ cái nhìn sâu sắc được tìm thấy trong đó và hợp tác giải quyết các vấn đề kinh doanh bằng kiến thức này.
Một kinh nghiệm. Nhiều tính năng. Phân tích sâu sắc.
Trực quan hóa dữ liệu chất lượng. Mô hình dự đoán mạnh mẽ. Quyết định tốt hơn.
Knowledge Studio là một nền tảng phân tích dự đoán mở và linh hoạt, máy học được thiết kế cho các nhà khoa học dữ liệu và nhà phân tích kinh doanh. Các nhà khoa học dữ liệu có kinh nghiệm mã hóa với R, Python hoặc các ngôn ngữ khác có thể giảm hoặc loại bỏ các tác vụ lặp đi lặp lại trong khi xây dựng các mô hình tinh vi bằng thuật toán ưa thích sử dụng giao diện trực quan và tương tác trực quan của Knowledge Studio. Người dùng ít kinh nghiệm hơn có thể nhanh chóng xây dựng nhiều vòng đời khoa học dữ liệu bằng cách sử dụng trình hướng dẫn để hoàn thành quy trình công việc mô hình.
Một giao diện:
Được sử dụng để mở rộng quy mô khoa học dữ liệu trên toàn bộ doanh nghiệp, thúc đẩy sự hợp tác và quản trị khi các nhà phân tích kinh doanh và nhà khoa học dữ liệu làm việc cùng nhau để giải quyết các vấn đề kinh doanh phức tạp.
Kết nối với dữ liệu:
Kết nối với dữ liệu bất kể nguồn. (Cấu trúc, không cấu trúc, đám mây, ngôn ngữ và cơ sở dữ liệu nguồn mở.)
Trực quan hóa dữ liệu:
Khai thác dữ liệu nhanh chóng và dễ dàng là một yêu cầu cốt lõi cho máy học. Trực quan hóa dữ liệu mạnh mẽ trong Knowledge Studio cho phép người dùng nhanh chóng nhìn thấy các biến trong bộ dữ liệu và phát hiện bất kỳ lỗi nào. Nó cho phép lựa chọn biến hiệu quả và cung cấp minh họa hiệu quả cho các biến đổi yêu cầu. Thống kê công suất dự đoán trực quan cho phép người dùng thu hẹp các biến cần thiết cho máy học và loại bỏ các biến dư thừa trong quy trình mô hình hóa.
Dữ liệu mô hình:
Tìm hiểu sâu sắc từ dữ liệu bằng cách sử dụng hơn 80 nút không có mã và các kỹ thuật mô hình nâng cao. Bao gồm: phân tích giỏ thị trường, mô hình hồi quy (ví dụ: tuyến tính, logistic, logistic bị ràng buộc, PLS), chính quy hóa, phân tích cụm, mạng lưới thần kinh nhiều lớp, cây quyết định, cây chiến lược, phân tích văn bản và xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Các mô hình khác cũng được hỗ trợ.
Đưa ra quyết định tốt hơn với cái nhìn sâu sắc bằng cách sử dụng Knowledge Studio: Trực quan hóa dữ liệu hàng đầu thị trường
Cây quyết định
Được các nhà phân tích xem là một nhà lãnh đạo trong hồ sơ trực quan, Cây quyết định của Studio kiến thức dẫn đầu thị trường trong việc xây dựng và khám phá các phân khúc và khám phá mối quan hệ giữa các biến. Cây có thể được xuất sang các ngôn ngữ lập trình khác để triển khai trong các môi trường khác thông qua việc tạo mã tự động. Tính linh hoạt khi xây dựng các mô hình Cây quyết định cho phép kết hợp kiến thức và chính sách kinh doanh vào các phân đoạn mô hình trong quá trình xây dựng.
Cây chiến lược
Cây chiến lược Knowledge Studio cho phép các phân tích dự đoán trở thành quy định mà không cần phải dựa vào việc tạo mã phức tạp. Với Strateg Plants, các nhà khoa học dữ liệu và nhà phân tích kinh doanh có thể chỉ định các hành động và phương pháp điều chỉnh cho các mô hình dự đoán để nhanh chóng so sánh nhiều kế hoạch chiến lược và khám phá các kịch bản để đánh giá các phương pháp tốt nhất để giải quyết các thách thức kinh doanh.
Thông tin chi tiết về cấp độ khách hàng: Phân tích dự đoán và phân tích được đơn giản hóa
Thẻ điểm được sử dụng bởi những người cho vay tín dụng để xác định uy tín của người vay và nhà tiếp thị giúp hiểu rõ hơn sự quan tâm của người tiêu dùng đối với dịch vụ sản phẩm hoặc dịch vụ hoặc trong các chương trình khách hàng thân thiết. Thường có hàng ngàn biến khác nhau trong các bộ dữ liệu được sử dụng để phân tích hồ sơ của hàng chục nghìn, hàng trăm nghìn hoặc thậm chí hàng triệu cá nhân. Sức mạnh hình ảnh của Knowledge Studio trong việc ghi điểm tạo ra sự khác biệt so với các công cụ ghi điểm khác trên thị trường hiện nay. Chọn một cách hiệu quả các biến được dự đoán từ hàng ngàn dự đoán khác, tạo ra chúng và loại bỏ các khó khăn khỏi phân tích. Tối ưu hóa các chiến dịch bằng cách thử nghiệm các kịch bản, thực hiện các thay đổi đối với các quy định và mục tiêu đã biết. Mỗi giai đoạn trong vòng đời của người mua có thể được đánh giá và tối ưu hóa bằng cách kết hợp các phân tích trực tiếp vào các chiến lược kinh doanh.
Khả năng mô hình hóa phân tích từ đầu đến cuối của Knowledge Studio cho phép các nhóm khoa học dữ liệu tạo ra các mô hình phân tích dự đoán và phân tích chất lượng cao. Sử dụng quy trình công việc được liên kết, các nhà khoa học dữ liệu và nhà phân tích kinh doanh có thể hoàn thành các nhiệm vụ chuẩn bị dữ liệu, tiến hành phân tích hồ sơ và phân đoạn và xây dựng các mô hình giải quyết các vấn đề kinh doanh phức tạp. Vì không yêu cầu mã hóa, sự phức tạp thường gặp với khoa học dữ liệu được thay thế bằng một cách tiếp cận hiệu quả để tạo ra lợi nhuận từ cái được tìm thấy trong dữ liệu.
Báo giá của khách hàng
Tôi thực hiện công việc của mình nhanh hơn hai đến ba lần trong Angoss, so với khi tôi đang sử dụng R hoặc Python. Chúng tôi thấy nó tuyệt vời với nhiều hình ảnh và khả năng đồ họa. Knowledge Studio đã cho chúng tôi một bước tiến đáng kể, về khả năng của chúng tôi để tìm hiểu sâu sắc từ dữ liệu của chúng tôi. Nó cải tiến đáng kể trên các công cụ trước đây của chúng tôi. Kể từ khi chúng tôi bắt đầu sử dụng Knowledge Studio, kết quả mà chúng tôi hiện đang thấy là không thể tin được.
Phân tích rủi ro, ngân hàng TD
