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云数据库_数据库创建表语句_企业0元试用

来源:胜利云 发布时间:2021-09-26 09:02 标签:企业数据库创建试用0元语句
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2014年11月13日和14日,艺术家斯文·萨克萨尔伯(Sven Sachsalber)花了两天时间在巴黎东京宫现代艺术博物馆(Palais de Tokyo modern art museum)大海捞针().

当我们面对一个新的数据集时,我们有时会觉得自己站在大海捞针前:我们会找到我们所希望的信息吗?要多久才能找到?那里面真的有我们期待的信息吗?数据集是否会隐藏一些意想不到甚至更珍贵的信息?

Sven Sachsalber用他的手和眼睛找了两天的针,因为我们可以使用经典的分析工具手动查找信息。

但是今天我们可以利用探索性分析技术快速自动地指向隐藏在数据集中最有用的信息。

什么是探索性分析,它们是如何实现的与经典和高级分析解决方案相关?

在过去的30年里,商业智能一直是关于工作流的,大数据与应用,在工作流中,分析员将获取一个数据集,然后尝试用试错法在其中查找信息。我们称之为经典分析。

假设被完成,然后被检验。分析师运行查询来检索数据,然后过滤、钻取、透视、创建节等,直到任何有用的信息出现。数据可视化技术大大有助于手动搜索信息。

通常分析结果会显示在报告或仪表板中,分析师希望在这些报告或仪表板中与社区分享研究结果。信息通常不是直接可操作的,而是用来支持或影响决策的。

最近,随着大数据的出现,分析师面临的数据集越来越长(更多记录)和越来越宽(更多列,更多属性)。数据量越大,人们就越难全面地理解数据的含义,而且需要更长的处理时间,如果人类能够完全理解一个10列数据集的含义,那么对于一个包含数千列的数据集(例如,由传感器读数生成的数据集),几乎不可能做到这一点,人类驱动分析,软件只是用来加速计算和提供所需的可视化。因此,经典分析的局限性是建立在人类大脑处理信息表示的局限性基础上的。

随着新的业务数据的广泛和长期出现,这些局限性已经达到,人类需要新的设备来处理信息。

在数据分析的另一端,物联网架构,高级分析解决方案利用数学算法和计算机自动化来发现数据中的模式,并使用它们来支持操作环境中的决策。

在高级分析中,数据科学家或熟练的分析师会建立回归、分类、聚类、关联、时间序列分析的算法,离群点检测等,以了解现有数据集的内部结构,并推断可应用于新数据的规则,同时牢记准确的目标。

这些规则或模型可嵌入到应用程序和决策过程中,以支持运营用户的日常任务。

高级分析,通过查看现有数据,回答前瞻性问题并提出最佳行动建议:"我的营销活动应针对哪些客户?","此客户购买此产品的可能性有多大?","我应该向该客户推荐什么产品?",大数据的,"下周二我应该有多少货?"。

先进的分析有数学算法,计算机程序,数据挖掘概念可以帮助人类克服在数据集中发现信息的局限性。

探索性分析是高级分析方法和技术的应用,帮助业务分析师在数据集中发现有用的见解,就像在经典分析中手动完成的那样。探索性分析通过自动公开数据集中可用的有趣信息,提供了经典描述性和诊断分析的扩展。

NIST/SEMATECH统计方法电子手册中提供了探索性数据分析概念的详细解释,主要是关于视觉表示的使用 ()

长的数据集分析起来非常冗长,宽的数据集很难解释,分析人员事先不知道哪些部分对给定的问题很重要,哪些部分不重要(重要性总是一个相对的概念)。此外,分析师甚至可能不知道可用的数据集是否包含对他们的问题有用的信息。在经典分析中,面对使用大型数据集(长和/或宽)的挑战,分析师可能会放弃任何分析尝试。

在探索性分析中,业务分析师会自动拥有一个数据集使用数据挖掘算法进行分析,以找到有关度量值、异常值、兴趣点、隐藏结构(如值之间的关联)、显示相似性的记录组、具有共同业务含义的值带的关键影响因素的信息。该解决方案提出的可视化将有助于分析员更好地掌握数据集中数据的含义、数据的相关性和对业务问题的价值。

图1显示了探索性分析是如何使分析员通过自动化,先进的算法和可视化技术。

图1:人类驱动和算法辅助分析交叉点的探索性分析

采用探索性分析方法,用于分析数据集的应用程序将自动突出显示最重要的发现,并建议可视化信息的最佳方式。最终用户将收到信息,大数据用什么数据库,了解数据集的内容,并能够判断其业务价值。从最初的一组预先分析的信息开始,分析员可以专注于重要的部分。探索性分析可以减少噪音,提供更小但更具洞察力的数据空间。

探索性分析是SAP各种活动的核心。SAP Analytics团队的目标之一是让任何用户都能尽可能轻松地进行数据分析。

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