Oracle Fusion Analytics 功能浏览器

面向分析的预构建机器学习功能

Oracle Fusion Analytics 面向特定业务流程提供现成可用的机器学习 (ML) 功能。同时,用户可以构建自己的机器学习使用场景;只需点击几下即可应用自助机器学习和预测分析,为业务用户、分析人员和数据科学家提供支持。

面向特定业务流程的预构建机器学习

Oracle Fusion Analytics 会持续扩展现成可用,面向特定业务流程的机器学习库,帮助用户发现独特洞察和结果。以下是一些示例:

收款风险预测

预测客户付款或发票付款延迟风险,确定收款优先级并改善现金流。

多样性分析

按性别、种族检测和监视雇用、离职以及晋升方面的不利影响指标。

面向数据科学家的机器学习平台

Oracle Fusion Analytics 还提供一个企业级机器学习平台,帮助数据科学家在数据所在数据库中运行机器学习。该平台名为 Machine Learning in Oracle Database,提供了三十多种机器学习算法,支持无代码自动化机器学习,同时为数据科学领域的主流编程语言(例如 SQL、R 和 Python)提供了自然接口。

最重要的是,Oracle Fusion Analytics 为平民数据科学家和分析人员提供了一种自助方法,支持他们从中央存储库访问并轻松对自己的数据运行机器学习模型,生成预测。

自助 ML

利用 Oracle Analytics Cloud 功能,任何人都可以通过机器学习和预测分析来快速检测异常,预测结果。

通过可解释的机器学习捕获洞察

借助 Oracle Analytics 平台的解释功能,您只需点击几下即可检查数据集,快速识别有意义的业务驱动因素和数据异常,获得自动可视化视图,启动新的、更深入的分析。

图 1:解释结果示例

高级分析

只需几次点击即可轻松使用预构建的高级分析功能。

  • 预测:使用预构建的预测模型执行预测,根据历史和当前数据计算下一组周期的可能性。
  • 趋势线:突出显示数据的特定走向。
  • 集群:查找比其他组中对象更具相干性和邻近性的对象分组。
  • 离群值:发现距离平均期望值最远的离群值和异常值。
  • 文本分析(例如情感分析):了解调查或调查问卷结果基调,例如消极、积极或中立。
  • 关联分析(例如市场篮子分析):通过识别一组经常一同出现的项来发现数据中的关系。
  • 图形分析:直观地展示数据关系,例如人员和事务之间的关联或者网络中两个中心之间的最短距离。

自助预测建模功能

Oracle Fusion Analytics 提供多种机器学习算法,您无需编写代码即可构建和训练预测模型,预测目标值或识别记录类型。其中,典型算法包括分类与回归树 (CART)、逻辑回归和 K-均值。预测模型训练完毕后,任何人都可以将其应用于任何数据集。

图 2:自助预测建模示例

 

注:为免疑义,本网页所用以下术语专指以下含义:

  1. Oracle专指Oracle境外公司而非甲骨文中国。
  2. 相关Cloud或云术语均指代Oracle境外公司提供的云技术或其解决方案。