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Smartbi 的加强剖析模块领有比拟弱小的认知和预测性能；利用大数据，机器通过各种算法对数据进行深刻的统计分析；通过简略的操作可视化，取得了演绎、推理和决策能力。
1. 概述
预测剖析利用机器学习技术从大量数据中开掘有价值的信息。与传统的数据分析相比，预测剖析揭示了数据之间的未知关系，能够进行精确的营销、销售预测、客户散失预警等预测剖析。
预测剖析外部设置了较为丰盛的性能组件，包含数据源拜访、数据预处理、统计分析、特色工程、机器学习算法、文本剖析等。预测剖析还能够联合 Smartbi 显示模型后果，并与 BI 平台完满集成。
不仅如此，预测剖析还反对各种高效实用的机器学习算法，包含成熟的机器学习算法，包含分类回归、聚类、预测和关联。同时它还内置各种训练模型：逻辑回归、决策树、随机森林、简略贝叶斯，反对向量机、线性回归、K 平均值、高斯混合模型。
2. 定位
解锁将来的数据挖掘是从商业数据中提取大量的商业数据、转换、剖析以及从其余模型解决中提取可能辅助商业决策的要害信息的过程；数据挖掘揭示了未知的数据关系。数据挖掘的常识畛域涵盖了数据库技术、统计常识、机器学习、可视化设计等多学科畛域只是的综合利用。
3、特点
(1) 业余算法能力预测和剖析内置 50+ 品种的开掘组件，丰盛机器学习成熟算法，反对文本剖析和解决，还反对 Python 扩大开掘算法和 SQL 扩大数据处理能力。
(2) 简略易用
业务人员还能够高度参加数据挖掘产品，并剖析整个过程的可视化。
(3) 能满足大型企业数据挖掘需要
利用分布式云计算技术，能反对一键开掘模型，知识库再利用，缩小反复投资，反对跨库查问，对立控制数据拜访权限，培训自动化。
4. 目标群体。
(1) 有金融、电网、电信、电商、批发、交通等产品 + 服务需要；
(2) 须要建设大数据平台或数据中心等数字化转型和传统企业；
(3) 有明确的开掘业务需要，心愿利用开掘解决银行等具体业务问题；5、实用场景
预测剖析能做到在大量数据外面，发现数据的法则并且揭示数据之间的关系，从而对当前的业务趋势进行预测，能够利用到上面各种利用场景：
5. 剖析架构。
下图为预测剖析技术架构。次要包含：数据接入层、解决引擎层、模型应用层、拜访层。
以上就是对于 Smartbi 的加强剖析模块的具体介绍，随着 Smartbi V10.5 新版本的推出，还有更多功能上线，当初官网个人版还能收费长期试用，快去试试吧！
