什么是高级分析？
高级分析是使用复杂的机器学习（ML）和可视化技术在传统商业智能之外获得数据洞察的过程。现代组织收集大量数据并对其进行分析，以发现隐藏的模式和趋势。他们使用这些信息来提高业务流程效率和客户满意度。借助高级分析，您可以更进一步，将数据用于未来的实时决策。高级分析技术还从社交媒体评论或图像等非结构化数据中获取意义。可以帮助您的组织更高效地解决复杂的问题。云计算和数据存储的进步使高级分析变得更加经济实惠，所有组织都可以使用。
高级分析有哪些应用场景？
您的组织可以使用高级分析来应对传统业务分析和报告之外的复杂挑战。以下是不同行业的一些示例。
医疗保健
医疗保健和生命科学公司分析临床和运营数据，以降低医疗成本，同时提高诊断准确性。例如，对医学影像的高级分析有助于精确诊断。同样，他们可以使用高级分析将患者、基因组、转录组学和其他组学数据转化为可行的见解。高级分析可以加速临床试验、增强研究和创新，并简化临床多组学。
金融
金融服务可以利用来自变革性技术的数据驱动型见解来增强运营流程和创新。例如，他们可以将高级分析用于以下目的：
- 优化关键银行运营
- 推动资本市场转型并重新构想商业模式
- 实现核心系统现代化并增强保险业风险建模
该行业可以进行数据挖掘，从而转变利益相关者、员工、中介机构和客户的体验。高级分析可帮助公司做出更好的决策，从而提高盈利能力和客户满意度。
制造业
制造业使用高级分析来提高设备整体效率（OEE）。诊断和预测分析可改善设备维护和监控。此外，制造业还可以实现：
- 通过识别和纠正瓶颈来改善流程
- 检测设备中的实时异常
- 自动执行检查、验证和其他耗时的制造流程
零售
零售行业使用先进的分析技术来创建智能商店、简化数字商务并构建智能供应链。他们可以从客户互动和行为中获得洞察，这些洞察可用于多种目的：
- 改善销售决策并制定有效的销售策略
- 通过个性化产品推荐提高客户的终身价值
- 优化内部业务运营，从而降低成本和提高利润
- 实现数据访问的大众化，从而实现创新并加速取得积极成果
高级分析有哪些类型？
数据科学的进步帮助分析领域形成了几个不同的重点领域。
集群分析
集群分析根据相似性将数据点组织成不同的组。由于无需对数据点之间的关系进行初步假设，因此您可以在数据中找到新的模式和关联。
例如，您可以使用集群分析在客户群中创建人口统计或心理学类别。然后，您可以绘制一种质量与另一种质量之间的关系图。您可以追踪客户的某些受众特征与其购买习惯之间是否存在关系。
群组分析
与集群分析类似，群组分析也会将大型数据集划分为几个小的分段。但是，后者会跟踪小组在一段时间内的行为。另一方面，集群分析的重点是寻找数据集中的相似之处，而不必考虑时间特性。
群组分析通常用于用户行为和留存研究，可用于跟踪每个群组对不同事件的反应。这种先进的分析方法可以提高客户留存率、用户参与度、产品采用率和互动。
预测分析
传统的描述性分析通过查看历史数据来识别趋势和模式。预测建模使用过去的数据来预测未来的结果。预测分析主要用于风险相关领域或想要寻找新机会时。看到未来可能出现的场景后，您就可以自信地做出更好的决策。这种分析方法有助于降低风险并提高运营效率。
规范性分析
规范性分析会就可以影响预期结果的措施提供建议。除了显示未来趋势外，规范性分析还会建议不同的行动方案，以充分利用预测的未来场景。例如，想象一种业务场景，可以通过预测分析了解哪些客户最有可能在下一季度流失。规范性分析会建议针对每个风险客户群量身定制的具体留存策略，例如特别折扣优惠、忠诚度计划或个性化沟通活动。
高级分析中采用了哪些技术？
高级分析解决方案结合了多种技术。
机器学习
时间序列分析、决策树和回归等机器学习模型都支持高级分析。在预测性和规范性高级分析技术中，您需要理解数据并从中作出推断以进行观察。机器学习技术可以通过快速处理数百万个数据点来帮助进行预测性建议和监控。高级分析使用机器学习对未来作出预测。
人工智能
高级分析使用人工智能（AI）来模拟人类的智能水平。借助 AI，您可以处理更多数据，进行更复杂的建模，并整合越来越抽象的算法。
AI 工具包括一系列技术，这些技术协同工作，使高级分析能够执行各种功能。深度学习技术利用多层神经网络来分析各种形式的数据，例如图像、声音和文本。例如，自然语言处理（NLP）从人类生成的文本中提取信息，而计算机视觉则可以解释图像和视频以执行任务。
高级分析所需的基本基础设施技术有哪些？
要在您的组织中成功运行高级分析计划，需要以下要素。
物联网
您需要物联网（IoT）设备来捕获真实世界的数据以进行高级分析处理。智能传感器提供实时数据流，使您可以访问连续的信息。如果没有物联网设备来为您的分析系统提供信息，您可能会错过宝贵的见解和有用的决策背景。
存储
高级分析软件需要大数据集才能提供精确而有用的见解。大数据需要具有容量、容错能力、可用性和自动备份功能的存储系统。您必须能够自动将来自不同来源的数据集成到存储系统中。该系统还应支持与机器学习和其他数据分析软件的内置集成。
计算
高级分析工具需要高数据处理能力才能有效运行。您应该能够支持分布式计算，以便多个服务器节点可以同时处理数据。您的预测模型以及其他机器学习和人工智能工具还需要计算能力。
可视化
您需要数据可视化工具来创建和呈现有关高级分析调查发现的报告。如果没有清晰的可视化视图，就很难根据生成的见解采取行动。您可以通过高级分析挖掘更深入的见解，但可能很难与他人分享。借助可视化技术，您可以与业务用户和非技术利益相关者分享这些见解。
安全性
在整个分析过程中，访问控制、加密和防止未经授权的访问至关重要。数据安全至关重要，因为大多数分析都会处理敏感数据，尤其是在金融或医疗保健等领域。同样，您可能需要遵守数据隐私监管标准。
AWS 如何帮助您满足高级分析要求？
Amazon Web Services（AWS）提供最广泛的分析服务选择。我们通过数据驱动的决策帮助各种规模的企业重塑业务。AWS 提供专门构建的服务（涵盖数据移动、流分析等），以提供最佳性价比、可扩展性和最低成本。您可以使用我们的分析服务选择指南，选择最适合您需求的服务。
AWS 还提供数百种完全托管的服务，可为高级分析过程的每一步提供帮助。下面是一些示例：
- AWS IoT 服务可以连接到数十亿台 IoT 设备，并收集、存储和分析来自各种工作负载的 IoT 传感器的数据。
- AWS 上的机器学习解决方案支持全面的人工智能和机器学习服务，从而帮助实现创新的高级分析。您可以从数据中获得更深入的见解、降低成本，并访问业界领先的数据基础设施。
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