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Tableau:2021年Tableau中的人工智能和机器学习研究报告(英文版)(19页).pdf

上传人: AG 编号:605274 2021-08-03 19页 3.95MB

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本文主要介绍了Tableau如何将人工智能(AI)和机器学习(ML)融入其分析平台,以增强用户的工作流程,并使所有用户都能使用高级AI和ML分析。文章分为以下几个关键点: 1. 视觉驱动的AI和ML:Tableau将视觉分析与AI和ML相结合,使决策者能够在决策过程中保持主导地位。 2. AI在分析流程中的作用:Tableau将AI和ML功能融入整个分析流程,包括解释数据、询问数据、使用分析面板模型、预测计算字段、Einstein Discovery集成和分析集成。 3. 解释数据:通过点击按钮,利用AI的智能来解释数据点及其驱动因素。 4. 询问数据:使用自然语言提出问题,并立即在Tableau中得到回答,无需了解数据结构。 5. 分析面板模型:提供一系列模型,帮助预测数据未来的趋势,确定数据之间的关系,或使用聚类理解数据点。 6. 预测计算字段:使用Tableau内置的计算字段进行预测分析,并填补缺失数据。 7. Einstein Discovery集成:使用Einstein的强大AI技术,在Tableau中快速实现预测智能,无需编写一行代码。 8. 分析集成:将Python、R或Matlab脚本转换为在Tableau中运行,使高级算法对组织中的每个人开放。 9. 扩展:通过Tableau扩展库,实现AI和ML技术的简单集成,以增强Tableau的数据可视化能力。
如何利用Tableau进行可视化驱动的人工智能和机器学习分析? Tableau中的AI和ML功能如何帮助决策者更好地理解数据? 如何通过Tableau扩展将AI和ML技术集成到分析工作流程中?
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