加速分析和机器学习的安全数据供应
来源：CPDA数据分析师网 / 作者：数据君 / 时间：2020-10-23
加速分析和机器学习的安全数据供应
您如何安全地缩短实现价值的时间？压力不断增加-不断增长的数据科学功能和受业务压力驱动的饥饿的分析团队需要快速访问越来越多的数据集。它是数据作为资产和负债的双重地位的稳定平衡，安全地向用户提供保留分析实用程序的受保护数据。
使用准确且可解释的AI模型预测客户流失
企业拥有可以吸引客户并产生收入来源的产品或服务，一切都很棒了一段时间。现在企业看到客户在搅动，贵公司的业务分析师和领域专家正在对KPI进行倾注，并进行调查以发现一些趋势，但还不能完全查明每个客户流失的原因，重要的是，营销部门没有下个月潜在客户流失的排名列表，也没有他们离开的原因-有效地制定相关且个性化的广告系列，报价等，并将其重新带回！
如果听起来像您的公司，那么在这里建立具有解释性的高精度AI / ML模型可以为您提供很大帮助。流失是一个常见问题。它可能由于多种原因而发生在企业上-定价，竞争，产品质量，服务等。此网络研讨会是关于构建AI / ML流失模型并在客户级别解释流失的原因。
-如何在业务中定义流失-硬流失与软流失
-如何用历史数据来构造问题
-如何为构建模型创建训练，测试和保留集
-如何在几分钟内使用无人驾驶AI构建AI / ML模型
-生成带有原因码的有序搅拌器。
-定量确定业务中的区域（处方）以提高客户保留率
利用GPU的计算能力来加速分析
主流的自助服务分析工具旨在为组织中的所有人员，甚至以前可能没有分析经验的生产线员工提供分析，仪表板和可视化功能，但是，这些主流分析工具通常依赖于基础处理技术，这些技术需要复杂，昂贵的系统架构和数据管道来支持它们，此外，对于大多数传统的分析解决方案而言，获得答案和见解的过程缓慢，繁琐且孤立无援，在这种情况下，只有典型分析项目生命周期的开始才可能持续数天的数据准备，索引编制，分析和数据建模，另外，加速分析依靠基本功能，围绕使用GPU和CPU处理大数据的能力。
实际的脚本编写和分析本身并不那么困难
我开始尝试理解数据时，我有点不礼貌的觉醒，因为我参加了一些编程课程并且熟悉统计和数据分析的基础知识，相反，我遇到的障碍与及时解决我对数据存在的许多紧迫问题有关。我尝试对数据运行的SQL查询，可视化以及地理空间，NLP和图形工作流通常要花费数小时（如果不是几天），那也是我的系统没有首先用尽内存的情况，我的挫败感驱使我研究加速工作流程的潜在方法，然后我迅速将选修学分转移到他们允许我参加的任何计算机科学课程上，考虑到我的专心与计算机科学相去甚远，因此这并不是很多。
分析是即时轻松而强大的
及时获得答案，并能够以好奇心的速度浏览您的数据，不仅可以提高投资回报率，并使利益相关者感到高兴，但坦率地说，它会使人上瘾，我们的一位客户表示，经过多年努力使传统的BI工具能够扩展并使用其数据后，OmniSci的简便性使他们能够向其提出问题并从中快速获得答案，不仅使他们的生产力大大提高，而且使他们的工作更加愉快，这种参与创造了一个良性循环，决策者和实践者都对自己从数据中获取价值的能力变得更加有信心，整个组织变得更加以数据为驱动力，从而获得了竞争优势。
分析和数据科学在理解跟踪和帮助减缓COVID-19的传播中起着核心作用
您如何安全地缩短实现价值的时间？压力不断增加-不断增长的数据科学功能和受业务压力驱动的饥饿的分析团队需要快速访问越来越多的数据集。它是数据作为资产和负债的双重地位的稳定平衡，安全地向用户提供保留分析实用程序的受保护数据。
使用准确且可解释的AI模型预测客户流失
企业拥有可以吸引客户并产生收入来源的产品或服务，一切都很棒了一段时间。现在企业看到客户在搅动，贵公司的业务分析师和领域专家正在对KPI进行倾注，并进行调查以发现一些趋势，但还不能完全查明每个客户流失的原因，重要的是，营销部门没有下个月潜在客户流失的排名列表，也没有他们离开的原因-有效地制定相关且个性化的广告系列，报价等，并将其重新带回！
如果听起来像您的公司，那么在这里建立具有解释性的高精度AI / ML模型可以为您提供很大帮助。流失是一个常见问题。它可能由于多种原因而发生在企业上-定价，竞争，产品质量，服务等。此网络研讨会是关于构建AI / ML流失模型并在客户级别解释流失的原因。
-如何在业务中定义流失-硬流失与软流失
-如何用历史数据来构造问题
-如何为构建模型创建训练，测试和保留集
-如何在几分钟内使用无人驾驶AI构建AI / ML模型
-生成带有原因码的有序搅拌器。
-定量确定业务中的区域（处方）以提高客户保留率
利用GPU的计算能力来加速分析
主流的自助服务分析工具旨在为组织中的所有人员，甚至以前可能没有分析经验的生产线员工提供分析，仪表板和可视化功能，但是，这些主流分析工具通常依赖于基础处理技术，这些技术需要复杂，昂贵的系统架构和数据管道来支持它们，此外，对于大多数传统的分析解决方案而言，获得答案和见解的过程缓慢，繁琐且孤立无援，在这种情况下，只有典型分析项目生命周期的开始才可能持续数天的数据准备，索引编制，分析和数据建模，另外，加速分析依靠基本功能，围绕使用GPU和CPU处理大数据的能力。
实际的脚本编写和分析本身并不那么困难
我开始尝试理解数据时，我有点不礼貌的觉醒，因为我参加了一些编程课程并且熟悉统计和数据分析的基础知识，相反，我遇到的障碍与及时解决我对数据存在的许多紧迫问题有关。我尝试对数据运行的SQL查询，可视化以及地理空间，NLP和图形工作流通常要花费数小时（如果不是几天），那也是我的系统没有首先用尽内存的情况，我的挫败感驱使我研究加速工作流程的潜在方法，然后我迅速将选修学分转移到他们允许我参加的任何计算机科学课程上，考虑到我的专心与计算机科学相去甚远，因此这并不是很多。
分析是即时轻松而强大的
及时获得答案，并能够以好奇心的速度浏览您的数据，不仅可以提高投资回报率，并使利益相关者感到高兴，但坦率地说，它会使人上瘾，我们的一位客户表示，经过多年努力使传统的BI工具能够扩展并使用其数据后，OmniSci的简便性使他们能够向其提出问题并从中快速获得答案，不仅使他们的生产力大大提高，而且使他们的工作更加愉快，这种参与创造了一个良性循环，决策者和实践者都对自己从数据中获取价值的能力变得更加有信心，整个组织变得更加以数据为驱动力，从而获得了竞争优势。
分析和数据科学在理解跟踪和帮助减缓COVID-19的传播中起着核心作用
无论是根据疾病传播的驱动因素从各种数据集中建立模型，实现合同追踪和热点识别，还是预测各种政策决策（例如重新开放学校）的影响，都可以通过明智的应用来挽救生命并保持经济开放数据，我们发现，许多数据的大规模且经常具有地理空间特性。
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