蘋果最新 2022 秋季發(fā)布會(huì)都看了嗎？新產(chǎn)品展示出許多亮眼技術(shù)，機(jī)器學(xué)習(xí)就是其中之一，它以人工智能為核心，可為生活服務(wù)在內(nèi)更多個(gè)性化功能提供技術(shù)支持，發(fā)揮著創(chuàng)新引領(lǐng)作用。

機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）有著廣泛的用戶群體，可用于各行各業(yè)，滿足多樣化的預(yù)測(cè)分析需求，例如銷售預(yù)測(cè)與優(yōu)化庫(kù)存。眾多大型企業(yè)面臨繁重的數(shù)據(jù)分析壓力，要在風(fēng)險(xiǎn)與速度當(dāng)中做取舍，Qlik 告別傳統(tǒng)分析的不穩(wěn)定性，幫您輕松構(gòu)建模型，得到更優(yōu)解決方案。

免費(fèi)試用Qlik

獲得具體預(yù)測(cè)，為分析減負(fù)

通常來(lái)講，技術(shù)專家只深入鉆研某幾個(gè)重要方面，剩下的就是 Qlik AutoML 發(fā)揮作用的地方，如果專家只專注于 10% 的核心部分，Qlik AutoML 將預(yù)測(cè)分析其余 90%，激發(fā)出分析團(tuán)隊(duì)的更多潛力，為企業(yè)帶來(lái)巨大價(jià)值。

Qlik 現(xiàn)在利用人工智能增強(qiáng)商業(yè)分析的預(yù)測(cè)性與規(guī)范性。傳統(tǒng)的分析方法，其分析流程一般是先查看過(guò)往數(shù)據(jù)，試圖理解數(shù)據(jù)含義，繼而通過(guò)深入挖掘來(lái)尋找某種洞察力，了解事件成因，最終，運(yùn)用已獲得的這些信息做出更好決策，采取有效行動(dòng)。

對(duì)于 Qlik AutoML，也遵循類似的邏輯。只不過(guò)利用機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)輔助分析歷史數(shù)據(jù)，并自主構(gòu)建可以預(yù)測(cè)未來(lái)結(jié)果的模型。所以，相較于傳統(tǒng)分析還存在有風(fēng)險(xiǎn)的猜測(cè)，Qlik AutoML 讓您得到了一個(gè)更具體、更切實(shí)際的方法。通過(guò)預(yù)測(cè)性和可解釋性數(shù)據(jù)，您可以看到有可能發(fā)生的事情，更重要的是，了解這件事為什么會(huì)發(fā)生，其中包含 SHAP 數(shù)據(jù)，避免黑箱。有了對(duì)可能的結(jié)果和推動(dòng)此結(jié)果發(fā)生的有力洞察，您就可以決定并實(shí)施最佳方案。

使用 Qlik ，您可以：

• 輕松創(chuàng)建 ML 實(shí)驗(yàn)，識(shí)別數(shù)據(jù)集中的關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)因素和訓(xùn)練模型。

• 對(duì)當(dāng)前數(shù)據(jù)進(jìn)行未來(lái)預(yù)測(cè)，并完成最高水平的預(yù)測(cè)影響者數(shù)據(jù)（Shapley 值）。

• 輕松發(fā)布數(shù)據(jù)并將模型集成到 Qlik Sense 以進(jìn)行探索與假設(shè)情景規(guī)劃。

團(tuán)隊(duì)輕松操作，提前采取行動(dòng)

現(xiàn)在，Qlik 將 Qlik AutoML 完全集成到 Qlik Cloud 中，為分析用戶及團(tuán)隊(duì)提供了一種簡(jiǎn)單、無(wú)代碼的方式來(lái)利用 AutoML 訓(xùn)練 ML 模型、進(jìn)行預(yù)測(cè)和計(jì)劃決策。您可以利用我們獨(dú)特的分析引擎來(lái)探索并預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)，并在 Qlik Sense 中測(cè)試假設(shè)場(chǎng)景。通過(guò)我們的端到端平臺(tái)，您還可以觸發(fā)警報(bào)和自動(dòng)化以開啟行動(dòng)。

為了配合在 Qlik Cloud 上發(fā)布 Qlik AutoML，我們正在制作一組示例數(shù)據(jù)文件，供人們?cè)趪L試新功能時(shí)使用。示例文件通過(guò)構(gòu)建一家虛擬公司，展示了如何對(duì)未來(lái)的客戶留存率進(jìn)行預(yù)測(cè)。這些簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)能夠幫助您在學(xué)習(xí) AutoML 過(guò)程時(shí)有效了解機(jī)器學(xué)習(xí)，并快速上手實(shí)踐。

怎么做？

Step 1 - 當(dāng)創(chuàng)建第一個(gè) AutoML 實(shí)驗(yàn)時(shí)，使用 Customer_Cancellations_Training.csv 數(shù)據(jù)集來(lái)訓(xùn)練模型。該數(shù)據(jù)集包含可供機(jī)器學(xué)習(xí)的歷史客戶流失數(shù)據(jù)。

Step 2 - 部署第一個(gè)模型之后，可以使用 Customer_Cancellations_Apply.csv 數(shù)據(jù)集創(chuàng)建預(yù)測(cè)。這個(gè)數(shù)據(jù)集包含當(dāng)前的客戶數(shù)據(jù)，可以根據(jù)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行流失預(yù)測(cè)。

Qlik是一家私有SaaS公司，提供端到端實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)集成和分析云平臺(tái)，以縮小數(shù)據(jù)，洞察力和行動(dòng)之間的差距。通過(guò)將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為Active Intelligence，企業(yè)可以制定更好的決策，提高收入和盈利能力并優(yōu)化客戶關(guān)系。Qlik在100多個(gè)國(guó)家/地區(qū)開展業(yè)務(wù)，為全球50,000多個(gè)客戶提供服務(wù)。

作為Qlik官方的中國(guó)合作伙伴，我們?yōu)镼lik的中國(guó)用戶提供產(chǎn)品授權(quán)與實(shí)施、定制分析方案、技術(shù)培訓(xùn)等服務(wù)，歡迎。我們旨在讓中國(guó)企業(yè)的每個(gè)Qlik用戶都能探索出數(shù)據(jù)的價(jià)值，讓企業(yè)形成分析文化。