什麼是進階分析？
進階分析是使用複雜的機器學習 (ML) 和視覺化技術，來衍生超越傳統商業智慧的資料洞察的程序。現代組織會收集大量資料並進行分析，以發現隱藏的模式和趨勢。他們使用這些資訊來改善商業程序效率和客戶滿意度。使用進階分析，您可以更進一步，並將資料用於未來的即時決策。進階分析技術也會從非結構化資料中衍生意義，例如社交媒體評論或影像。它們可以協助您的組織更高效地解決複雜的問題。雲端運算和資料儲存的進步使得進階分析功能更經濟實惠，而且所有組織都能輕鬆取用。
進階分析有哪些使用案例？
您的組織可以使用進階分析來解決傳統商業分析和報告以外的複雜挑戰。以下是跨產業的一些範例。
醫療保健
醫療保健和生命科學公司分析臨床和營運資料，以降低照護成本，同時提高診斷準確性。例如，醫學影像的進階分析可為精確診斷提供支援。同樣，他們使用高級分析將患者、基因體、轉錄體學和其他體學資料轉化為可行的洞察。它可以加速臨床試驗、促進研究和創新，並簡化臨床多體學。
金融
金融服務可以利用由轉型技術支援的資料驅動型洞察，改善營運程序和創新。例如，他們可以將進階分析用於下列用途：
- 優化關鍵的銀行業務運作
- 推動資本市場中的轉型和重新構想商業模式
- 現代化保險業的核心系統並增強風險模型
產業可執行資料挖掘，以變革利害關係人、員工、中介機構和客戶的體驗。進階分析可協助公司做出更好的決策以實現盈利能力和客戶滿意度。
生產製造
製造業使用進階分析來改善整體設備效率 (OEE)。診斷和預測性分析可改善設備維護和監控。此外，製造業可採取以下行動：
- 透過識別和糾正瓶頸來改善程序
- 偵測設備中的即時異常狀況
- 自動化偵測、驗證和其他耗時的生產製造程序
零售
零售業使用進階分析技術來建立智慧商店、簡化數位商務，並建立智慧型供應鏈。他們可以從多種用途的客戶互動和行為中獲得洞察：
- 改善產品促銷決策並制定有效的產品促銷策略
- 透過個人化產品推薦來提升客戶生命週期價值
- 優化內部商業營運以降低成本並提高利潤
- 大眾化資料存取以進行創新並加速正面成果
進階分析有哪些類型？
資料科學的進步有助於開發分析領域中多個關注點不同的領域。
叢集分析
叢集分析會根據相似性將資料點整理到群組中。無需對資料點之間的關係進行初始假設，因此您可以在資料中尋找新的模式和關聯。
例如，您可以使用叢集分析，在客戶群中建立人口統計或心理學類別。然後，您可以繪製一種品質與另一個品質之間的關係。您可以追蹤客戶的某些人口統計資料與其購買習慣之間是否存在關係。
同類群組分析
像叢集分析一樣，同類群組分析會將大型資料集分割成小段。但是，它會追蹤群組一段時間的行為。另一方面，叢集分析專注於在資料集中尋找相似之處，而不必考慮時間因素。
同類群組分析通常用於使用者行為和保留研究。您可以使用它來追蹤每個同類群組對不同事件的回應方式。這種進階分析方法可改善客戶保留率、使用者參與度、產品採用率和互動。
預測性分析
傳統的描述性分析會查看歷史資料，以識別趨勢和模式。預測性建模使用過去的資料來預測未來的結果。您主要在風險相關領域或想要尋找新機會時使用預測性分析。透過查看潛在的未來情況，您可以自信地做出更好的決策。它有助於降低風險並提高營運效率。
規範性分析
規範性分析會建議您可以採取的動作，以影響所需的成果。除了顯示未來趨勢之外，規範性分析還會建議不同的行動方案，以充分利用預測的未來情況。例如，想像一個商業場景，其中預測性分析會告訴您哪些客戶最有可能在下一季度流失。規範性分析則會針對每個有風險的客群來量身打造特定的保留策略，例如特殊折扣優惠、忠誠度計畫或個人化通訊行銷活動。
進階分析中使用了哪些技術？
進階分析解決方案結合了多項技術。
機器學習
時間序列分析、決策樹和迴歸等機器學習模型支援進階分析。在預測性和規範性進階分析技術中，您需要了解資料並從中做出推斷以進行觀測。ML 技術可快速處理數百萬個資料點，藉此來協助進行預測性建議和監控。進階分析使用機器學習進行未來預測。
人工智慧
進階分析使用人工智慧 (AI) 來模擬人類的智慧層級。藉助 AI，您可以處理更多資料、處理更複雜的建模，以及整合日益抽象化的演算法。
AI 工具包括一系列可協同運作的技術，讓進階分析能夠執行各種功能。深度學習技術利用具有多層的神經網路來分析各種形式的資料，例如影像、聲音和文字。例如，自然語言處理 (NLP) 會從人類產生的文字擷取資訊，而電腦視覺則會解譯影像和影片以執行任務。
進階分析需要哪些必要的基礎設施技術？
在您的組織中執行成功的進階分析程式需要下列元素。
物聯網
您需要物聯網 (IoT) 裝置來擷取真實世界的資料，以進行進階分析處理。智慧型感應器提供即時資料串流，讓您能夠存取連續不斷的資訊。如果沒有 IoT 裝置來饋送您的分析系統，您可能會錯過寶貴的洞察和實用的決策環境。
儲存
進階分析軟體需要大數據集，才能提供精確且實用的洞察。大數據需要具備容量、容錯能力、可用性和自動備份功能的儲存系統。您必須能夠將不同來源的資料自動整合至儲存系統。它還應支援與機器學習和其他資料分析軟體的內建整合。
運算
進階分析工具需要較高的資料處理能力，才能有效運作。您應能夠支援分散式運算，以便多個伺服器節點可同時處理資料。您還需要用於預測性模型，以及其他機器學習和人工智慧工具的運算功能。
視覺化
您需要資料視覺化工具，來建立並呈現進階分析調查結果的報告。若沒有清晰的視覺化，想要根據產生的洞察採取行動極具挑戰性。您可以透過進階分析來探索更深入的洞察，但可能很難分享它們。憑藉視覺化技術，您可以與商業使用者和非技術利害關係人分享這些洞察。
安全性
在整個分析過程中，存取控制、加密和防止未經授權的存取保護至關重要。資料安全至關重要，因為大多數分析都會處理敏感資料，尤其是在金融或醫療保健等領域。同樣地，您可能需要遵守資料隱私權法規標準。
AWS 如何協助您滿足進階分析要求？
Amazon Web Services (AWS) 提供最廣泛的分析服務選擇。我們透過資料驅動型決策，協助各種規模的企業重塑其業務。從資料移動到串流分析，AWS 提供具有最佳價格效能比、可擴展性和最低成本的專用服務。您可以使用我們的指南來選擇分析服務，以選擇最適合您需求的服務。
AWS 還提供數百種全受管服務，可在進階分析程序的每一個步驟提供協助。以下是一些範例：
- AWS IoT 服務可連線至數十億個 IoT 裝置，並針對各種工作負載收集、存放和分析來自 IoT 感應器的資料。
- AWS 上的機器學習解決方案啟用全面的 AI 和 ML 服務，藉此來協助革新進階分析。您可以從資料中獲得更深入的洞察、降低成本，以及存取業界領先的資料基礎設施。
或者，組織也可以在 AWS Marketplace 尋找預製的即用解決方案。
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