人人都会用的可视化数据分析平台来了

引言

我们知道，Watson Analytics 能够提供自动数据获取、数据探索、讲故事及向导式的预测分析功能，它能帮助无 IT 经验的业务用户不论何时何地，都可以从自己的数据集中找到业务问题的答案。

Watson Analytics 绝对是大数据分析领域的一次革命：

● 它所有操作完全无需IT人员协助就可完成，让业务人员专注于业务问题的解决。

● 它融合了数据可视化、商业智能、数据挖掘、自然语言交互、数据抽取转换加载等各项先进技术。

● 它基于云平台为业务用户提供了一站式的、统一的数据分析体验。

获取更优质的数据

Watson Analytics 嵌入式的数据管理服务包括数据访问、数据优化和数据管理。基于云平台的数据管理服务能够自动搜索、获取并优化数据集，完成所有这些工作仅仅需要您点击按钮即可实现。并且，它使用了最新的列式存储、内存计算的技术来轻松应对海量的数据集。Watson Analytics 也能够对已加载数据的数据质量进行评分，突出显示那些可能危害分析结果的潜在的数据问题。这些能力对您意味着什么呢？基本上您不再需要担心数据质量问题了。实际上，Watson Analytics 就是用来分析那些您认为已经准备好的数据。依靠自动化处理与内置的数据优化服务，您可以得到最佳状态的数据并更好的理解它们。不论您身处市场、销售、IT 、运营、人力资源，或者财务等部门，有了高质量可信的数据，接下来的数据分析工作就得心应手了。

数据探索到业务洞察

Watson Analytics 是一款基于云平台的自动化智能数据探索工具，它可以快速开启您的数据探索之旅。它的智能自动化分析能力能够助您加速获得您关注的业务问题的答案。它还可以帮您以故事的形式将分析洞察呈献出来。较之业界以往其它的分析工具，都需要通过手工数据加工、处理来获得分析洞察的方法，您现在可以完全将注意力放在业务理解及与同伴有效协作、沟通之上，数据加工、图形展示、可视化呈献的事情完全交给 Watson Analytics 来做就好。甚至，您只需要以自然语言的方式简单输入您的业务问题， Watson Analytics 就会立即以可视化的综合分析结果来阐述业务问题的答案了。当然，您还可以在这些页面上进行交互操作，调整您的分析展现，获得最终的业务问题分析结论。

● Watson Analytics 可以自动分析您的数据，并以提问的方式供用户选择。

● 您可以使用自然语言提出您关于数据的问题。

● 您可以基于已有的分析结果进行深入探索，挖掘更多的业务洞察。

我们知道，传统的预测性分析是一个复杂的系统工程。首先，其工作流程比较复杂，需要获取数据、数据预处理、选择合适的挖掘模型建模、模型评估与优化、将挖掘结果反馈到决策部门、优化业务流程或者辅助决策。其次，其涉及到的周边系统比较多，可能涵盖业务支撑系统、数据仓库、数据集市等等。第三，其涉及到的人员要求级别高且数量多，有业务人员、生产系统及分析系统的 IT 人员、统计学家、数据学家等。而且整个过程投入成本高、周期长。既然如此，是不是预测性分析只是那些有钱有势有能力的企业或者组织才能玩得起的游戏呢？时至今日，答案是否定的，因为有了 Watson Analytics ，普通的业务人员也能使用预测性分析了。

预测性分析发现业务洞察

Watson Analytics 可以助您以向导方式进行预测性分析并获得最佳建议。寻求洞察、回答问题、预测分析，以及决定下一步行动计划，这些工作都能够在您的桌面浏览器，甚至移动设备上完成。并且，您无需IT人员的协助或者数据科学家的专业技能。利用 Watson Analytics ，您可以事先预测未来的结果，发现驱动业务的因素，从而制定行动计划。这一切都将是自然而然、并且充满乐趣的一个过程。还有，如果您不确定您该做些什么，那么 Watson Analytics 会自动按照您的需要在您提供的数据当中找到潜在的驱动因素，并且得到最佳决策，供您选用。当您对预测分析有更多了解后， Watson Analytics 甚至可以提供更多的功能助您更深层次地了解业务驱动细节。

因为 Watson Analytics 的预测性分析功能使用了具有友好用户体验的 SPSS 引擎，这样就方便业务用户理解和使用复杂的预测方法。

可视化支持您的决策，传递洞察见解

可视化能够清晰地描述在数据里潜藏的趋势或者模式规律，以便人们更方便的理解它。它现在已经成为业务分析中的一个关键能力。选择正确的可视化组件能够让您在大量的模糊决策行动中发现正确的机会。然而，有时候即使是选择正确的机会也可能是非常困难的。 Watson Analytics 使用的可视化组件能够让您找出，什么是最有效并且是最卓越的决策方案。您可以使用这些可视化组件来创建仪表板、故事书，以便用户可以更深入的理解数据，还可以与其它用户分享分析结论。