增强分析的重要组成部分

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当谈到分析的新世界时，增强分析方法允许没有数据科学背景的业务用户以直观的方式轻松访问和使用分析。这种方法有一些重要方面，包括自动机器学习、自然语言处理 (NLP) 和直观的搜索分析。

通过 AutoML 进行机器学习允许用户利用设计有机器学习功能的系统和解决方案来预测结果和分析数据。Auto ML 是支持规划的特征和算法选择的自动化过程，允许用户微调、执行迭代建模，并允许机器学习模型的应用和演进。机器学习算法 允许系统基于用户希望分析的数据来理解数据并应用相关性、分类、回归或预测，或任何相关的技术。使用最适合数据的可视化类型显示结果，并以简单的自然语言呈现解释。这种无缝、直观的流程使业务用户能够快速轻松地选择和分析数据，而无需猜测或高级技能。


借助基于自然语言处理的搜索功能，用户无需滚动菜单和导航。企业可以使用这种简单的搜索功能和上下文灵活的搜索机制来解决复杂的问题，该机制提供了当今市场上最灵活、最深入的搜索功能和结果之一。

无点击分析和上下文搜索功能超越了列级过滤器和查询，以提供更多智能支持并翻译上下文查询并以适当的格式（例如，可视化、表格、数字或描述符）返回结果。它将业务用户的自然语言处理搜索分析 (NLP) 和预测建模提升到一个新的水平，并让业务用户能够快速可靠地生成准确、清晰的结果，使用机器学习让业务用户能够收集和分析数据一个

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关键词：组成部分 机器学习算法 机器学习 自然语言 语言处理