数据分析的未来：Smartbi教您如何增强分析( 二 ) _数据

自动可视化是根据数据分析结果自动选择可视化的方式进行展示，与NLQ、NLG等技术配合，将大大加快整个分析流程，特别适合业务人员使用。
3、增强机器学习
增强机器学习更加关注模型，比如特征工程、模型训练、模型部署、模型解释以及最后的模型监控和管理。与增强数据分析相比，增强机器学习面向的更多是数据科学家，通过算法将特征工程、模型选择与超参数优化，以及深度神经网络结构搜索等机器学习过程中的关键步骤自动化，帮助数据科学家更高效地得到满意的模型。
这部分的核心技术就是自动机器学习。早期的研究起源于Meta ，早在上个世纪八十年代就被提出，数十年间在机器学习领域的相关研究主要集中在超参优化。近年来随着深度学习的广泛应用， Meta-领域在学术界又一次升温。同时，自动化特征工程、自动化模型评价等技术的研究和商业化也使得的概念覆盖到了机器学习的全流程。
看了上面的介绍，大家对“增强分析”是否有了更加清晰的认识？我们再回顾近几年推出的新功能就会发现，其实很早就在增强分析领域进行布局。
1、增强数据准备方面
的数据模型，集成一体化的ETL ，无需独立部署就可以使用，并且完全可视化操作，业务人员也能参与。
2、增强数据分析方面
的数据挖掘，提供一站式的数据挖掘服务，涵盖数据预处理、机器学习算法应用、模型训练、评估、部署、服务发布全生命周期； NLA提供基于AI技术的自然语言分析，用户可通过“智能小麦”对系统发出语音指令，解放双手完成打开报表、切换参数、探索分析等操作。
3、增强机器学习方面
通过三步向导化的点选，就自动完成整个模型的构建。当对同一需求使用不同算法完成建模后，只需要一步就能生成对比报告，从中挑选出最合适的进行上线。
【数据分析的未来：Smartbi教您如何增强分析】正是因为对增强分析的不断投入，在2020和2021连续两年入选增强数据分析代表厂商。虽然增强分析离全面普及的路还很长，但方向是很明确的，让我们共同期待吧！