对群集的支持为Power BI带来了强大的新分析功能
来源：CPDA数据分析师网 / 作者：数据君 / 时间：2020-12-03
难以预料的后果很难预测，但是2021年普及智能的道路更加清晰
过去的十年技术为几乎所有社会领域的嵌入式智能奠定了基础：高度自动化的云基础架构，丰富的开源软件产品组合，快速成熟的数据工程和数据科学学科以及分布式计算技术的普遍采用和技术将打开一个对话框，您可以在其中确定希望我们找到多少个群集。如果将其保留为空白，我们将自动找到我们认为适合您的数据的群集数量。
运行聚类算法后我们将在其中创建一个具有不同聚类组的新类别字段
此新字段将添加到散点图的图例字段井段中，您现在可以将其用作交叉突出显示的来源像其他任何图例字段一样，您也可以在字段列表中找到它，并像其他任何字段一样在新的视觉效果中使用它，Power BI用户有两种选择来获取数据或查询数据，个也是明显的是Power BI的导入功能，两种方法都不需要打开包装。只要用户愿意进行少量（或大量）数据准备，导入就可以获取几乎任何数据源/数据集。
整个企业对分析的采用正以惊人的速度发生，并且没有放缓的迹象
随着企业寻求可从所有可用数据中提取更大价值的分析，我们将见证一个关键时刻，整个企业对分析的采用正以惊人的速度发生，越来越多的业务用户将分析中的见解应用于日常角色，以程度地利用其分析价值数据，将分析应用于非结构化数据，特别是来自社交媒体，移动设备，物联网（IoT）和公共可用信息的数据，可以揭示出可观的见解，然而分析来自这些非结构化渠道的数据给没有准备的企业带来了挑战，消费品银行和金融服务，保险，能源和公用事业等行业都在竞相投资于可帮助其制定战略和定位以获得竞争优势的分析。
社交媒体分析成为公司有价值的市场评估
社会渠道分析已成为市场研究的重要因素，通过使组织能够见证围绕其业务的日常对话，这些外部数据提供了对消费者偏好的独特理解，带有社交数据的高级分析不仅可以用来了解客户，还可以用来推动创新并为决策提供依据，随着业务的发展和数据流的增加，诸如调查或焦点小组之类的更传统的市场研究将变得过时，物联网将分析放在前沿，来自移动设备的数据（例如移动购物行为）已经进行了多年分析，移动是此类消费者行为的提供商，但由于物联网，它将与许多其他渠道一起加入。
企业将需要对分析进行分层
以从互联设备可以提供的大量数据中获得洞察力，这可以帮助他们改进如何针对消费者个性化其产品，即使物联网越来越明确地关注并迫使变革，它也带来了多重挑战，物联网不提供现有的通信标准，需要与互联网分离的新生态系统，引发了数据隐私问题，并将扩展到难以分析的海量数据湖上，渴望进行更高级，数据驱动型决策的组织将投资于分析解决方案，以帮助他们为物联网做准备。
内容交付变得更加个性化
对个性化内容的需求的增长将导致对超目标的更大需求-基于特定兴趣和行为的内容交付，公司将需要更接近其数据，以了解如何创建与用户更相关的内容，像任何关系一样，客户与品牌互动的方式会随着时间而改变，分析可以帮助使图片更清晰，从而在正确的渠道中提供更智能的内容以影响行为。
分析将推动产品创新
数据分析将彻底改变公司进行产品创新的方式，它将向消费者提供更多信息，以满足当前未满足的需求。通常，公司通常在真空中花费大量时间和资源在研发团队内部开发产品，在12到18个月后，一种产品可能已经准备好投放市场，但是在整个时间内，该市场一直在变化，研发团队应从内部和外部数据资源与分析的更好交互中受益，这将使他们能够了解业务的核心挑战，数字化转型将越来越多地推动产品创新和分析的发展，从而使它们同时发生。
机器学习将成为消费者体验的未来
机器学习算法将开始在客户体验管理领域中找到应用，随着处理能力的增强，这些算法可以在客户数据中找到模式，这些模式现在用于为特定的客户子集提供特定的优惠和促销，从而优化营销支出。
需要统一了解消费者购买旅程
理解消费者的旅程一直是首要任务之一，营销人员将寻找方法来更统一地了解消费者的购买过程，并将努力整合在线和离线组件以获取更准确的视图，统一的客户旅程图可帮助营销人员提高参与度，改善消费者体验并优化客户生命周期价值，从而直接增加收入和盈利能力，按需分析的出现，更多公司将积极吸引合作伙伴进行按需分析，使用接近实时的数据可以使决策更加准确；企业将需要从众多不同的来源对复杂的实时数据进行切实可行的洞察。
市场营销人员对数据和分析的依赖性正在迅速增强
将近70％的市场营销人员期望他们的大多数市场营销决策将在2021年实现量化，无论将分析应用于客户保留还是销售活动的可见性，按需分析的质量对于近乎实时的洞察都是至关重要的，颠覆与变革此外行业将不得不面对数字化，分析驱动的初创企业的破坏，这些初创企业将通过订阅模型直接出售给消费者，结果大公司将不得不优先考虑数字化转型，而分析将扮演重要角色。
汽车行业非常传统上需要对信息进行分析，例如信用分析
过去的十年技术为几乎所有社会领域的嵌入式智能奠定了基础：高度自动化的云基础架构，丰富的开源软件产品组合，快速成熟的数据工程和数据科学学科以及分布式计算技术的普遍采用和技术将打开一个对话框，您可以在其中确定希望我们找到多少个群集。如果将其保留为空白，我们将自动找到我们认为适合您的数据的群集数量。
运行聚类算法后我们将在其中创建一个具有不同聚类组的新类别字段
此新字段将添加到散点图的图例字段井段中，您现在可以将其用作交叉突出显示的来源像其他任何图例字段一样，您也可以在字段列表中找到它，并像其他任何字段一样在新的视觉效果中使用它，Power BI用户有两种选择来获取数据或查询数据，个也是明显的是Power BI的导入功能，两种方法都不需要打开包装。只要用户愿意进行少量（或大量）数据准备，导入就可以获取几乎任何数据源/数据集。
整个企业对分析的采用正以惊人的速度发生，并且没有放缓的迹象
随着企业寻求可从所有可用数据中提取更大价值的分析，我们将见证一个关键时刻，整个企业对分析的采用正以惊人的速度发生，越来越多的业务用户将分析中的见解应用于日常角色，以程度地利用其分析价值数据，将分析应用于非结构化数据，特别是来自社交媒体，移动设备，物联网（IoT）和公共可用信息的数据，可以揭示出可观的见解，然而分析来自这些非结构化渠道的数据给没有准备的企业带来了挑战，消费品银行和金融服务，保险，能源和公用事业等行业都在竞相投资于可帮助其制定战略和定位以获得竞争优势的分析。
社交媒体分析成为公司有价值的市场评估
社会渠道分析已成为市场研究的重要因素，通过使组织能够见证围绕其业务的日常对话，这些外部数据提供了对消费者偏好的独特理解，带有社交数据的高级分析不仅可以用来了解客户，还可以用来推动创新并为决策提供依据，随着业务的发展和数据流的增加，诸如调查或焦点小组之类的更传统的市场研究将变得过时，物联网将分析放在前沿，来自移动设备的数据（例如移动购物行为）已经进行了多年分析，移动是此类消费者行为的提供商，但由于物联网，它将与许多其他渠道一起加入。
企业将需要对分析进行分层
以从互联设备可以提供的大量数据中获得洞察力，这可以帮助他们改进如何针对消费者个性化其产品，即使物联网越来越明确地关注并迫使变革，它也带来了多重挑战，物联网不提供现有的通信标准，需要与互联网分离的新生态系统，引发了数据隐私问题，并将扩展到难以分析的海量数据湖上，渴望进行更高级，数据驱动型决策的组织将投资于分析解决方案，以帮助他们为物联网做准备。
内容交付变得更加个性化
对个性化内容的需求的增长将导致对超目标的更大需求-基于特定兴趣和行为的内容交付，公司将需要更接近其数据，以了解如何创建与用户更相关的内容，像任何关系一样，客户与品牌互动的方式会随着时间而改变，分析可以帮助使图片更清晰，从而在正确的渠道中提供更智能的内容以影响行为。
分析将推动产品创新
数据分析将彻底改变公司进行产品创新的方式，它将向消费者提供更多信息，以满足当前未满足的需求。通常，公司通常在真空中花费大量时间和资源在研发团队内部开发产品，在12到18个月后，一种产品可能已经准备好投放市场，但是在整个时间内，该市场一直在变化，研发团队应从内部和外部数据资源与分析的更好交互中受益，这将使他们能够了解业务的核心挑战，数字化转型将越来越多地推动产品创新和分析的发展，从而使它们同时发生。
机器学习将成为消费者体验的未来
机器学习算法将开始在客户体验管理领域中找到应用，随着处理能力的增强，这些算法可以在客户数据中找到模式，这些模式现在用于为特定的客户子集提供特定的优惠和促销，从而优化营销支出。
需要统一了解消费者购买旅程
理解消费者的旅程一直是首要任务之一，营销人员将寻找方法来更统一地了解消费者的购买过程，并将努力整合在线和离线组件以获取更准确的视图，统一的客户旅程图可帮助营销人员提高参与度，改善消费者体验并优化客户生命周期价值，从而直接增加收入和盈利能力，按需分析的出现，更多公司将积极吸引合作伙伴进行按需分析，使用接近实时的数据可以使决策更加准确；企业将需要从众多不同的来源对复杂的实时数据进行切实可行的洞察。
市场营销人员对数据和分析的依赖性正在迅速增强
将近70％的市场营销人员期望他们的大多数市场营销决策将在2021年实现量化，无论将分析应用于客户保留还是销售活动的可见性，按需分析的质量对于近乎实时的洞察都是至关重要的，颠覆与变革此外行业将不得不面对数字化，分析驱动的初创企业的破坏，这些初创企业将通过订阅模型直接出售给消费者，结果大公司将不得不优先考虑数字化转型，而分析将扮演重要角色。
汽车行业非常传统上需要对信息进行分析，例如信用分析
他们现有的分析功能能够满足传统和新的分析需求，但是汽车行业就是该行业的一个例子，该行业将在2021年越来越多地与第三方分析合作伙伴合作，以帮助他们了解数字化转型所需的大量数据，数据和分析的必要性在不断增长，并且公司所获得的见解变得越来越宝贵，随着企业超越对内向型公司数据的分析，并寻求可从所有可用数据中提取更大价值的分析，我们将见证分析技术发展的关键时刻。
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