Мгновенное удовлетворение и наука о данных

Когда мы этого хотим? ТЕПЕРЬ

Изменение привычки

Мы живем в мире мгновенного удовлетворения, где старые привычки медленно, но определенно исчезают. В мире Netflix мы отказались от привычки выходить на улицу и фактически покупать / взять фильм напрокат. Зачем все хлопоты, когда мы можем начать просмотр одним нажатием кнопки, не выходя из дома? Когда у нас есть платформы типа Spotify и SoundCloud, тогда зачем покупать музыкальные пластинки? Даже доставка еды на дом стала быстрее, чем когда-либо. Это портит нашу привычку ожидать такого мгновенного удовлетворения в отношении других услуг и аспектов жизни.

Не поймите меня неправильно, это не обязательно плохо. Это подталкивает все другие отрасли к поиску относительно инновационных способов привлечения внимания и аудитории. Возьмем, к примеру, игровую индустрию; он медленно переходит к потоковой передаче игр в облаке, что означает, что вы просто входите в систему и начинаете играть, без установки и без загрузки, снова мгновенное удовлетворение. Пришло время узнать, как наука о данных справилась с сегодняшним быстро меняющимся миром.

Нерешенная проблема в области науки о данных

Наука о данных прошла долгий путь, и мы зависим от нее больше, чем когда-либо. Больше технологических гигантов; например Google и Microsoft; инвестируют в это, и некоторые усовершенствовали его, в то время как SaaS-компании внедряют больше инноваций.

Тем не менее, один фактор все еще висит, и никто еще не смог его устранить. Доступность. Хотя эти платформы для анализа данных; например R, Python, SQL, SAS, SPSS и т. д .; очень универсальны и надежны, их очень сложно начать, если у вас нет очень глубоких знаний либо в статистике, либо в программировании, а иногда и в том, и в другом. Это может быть очень сложно и ограничивает доступность.

Решение, которого мы заслуживаем

Здесь на помощь приходит Enhencer. Это платформа SaaS для прогнозной аналитики, которая решает проблему доступности. Теперь позвольте мне объяснить, как они инновационно ответят на этот вопрос.

Enhencer использует другой подход, сокращая все это до трех шагов. В хорошем смысле это безумие.

Вот где окупаются их новаторские подходы. После загрузки данных в Enhencer он очищает данные, затем создает относительные объекты, обучает множество моделей и автоматически выбирает лучшую на основе характеристик модели.

Enhencer использует для этого алгоритмы машинного обучения. Все, что вам нужно сделать, это подключить данные, и обо всем этом позаботятся автоматически. Примерно через 3–5 минут (в зависимости от размера данных) вам будут представлены все результаты прогнозной аналитики, такие как прогнозы, ошибки прогнозов и характеристики моделей, как показано на рисунке ниже. Затем все, что вам нужно сделать, это сделать реализовать модель в вашей собственной системе.

Устранение барьера доступности

Это решает проблему доступности, которую не смогли решить другие. Enhencer устраняет все традиционные этапы анализа данных и делает его максимально простым и быстрым. Это революционное новшество, которого наука о данных молча жаждала долгое время. Энхенсер;

  1. Не требует никакого кодирования. Все основано на перетаскивании и интерфейсе.
  2. Не требует знаний в области статистики или программирования.
  3. Требуется всего несколько минут, чтобы перейти от данных к результатам.

Доступ к нему можно получить как с облачной платформы, так и с помощью локальной установки программного обеспечения. Хотя по умолчанию все предусмотрено автоматически; Если что-то не соответствует вашему желанию, вы можете во что бы то ни стало настроить модели по своему вкусу.

Мгновенное вознаграждение и наука о данных

Enhencer здесь, чтобы изменить то, как мы думаем, когда мы думаем о науке о данных, изменить то, как мы анализируем наши данные, изменить скорость анализа наших данных и изменить доступность, чтобы любой мог получить доступ к аналитике. Зачем тратить часы, если не дни на анализ данных, если мы можем сделать то же самое с помощью нескольких щелчков мыши и нескольких минут, отсюда и мгновенное удовлетворение, которого мы заслуживаем за анализ данных и прогнозную аналитику. Отказ от старой привычки и примите ее. новый быстрый инновационный способ.

Если вам нужна дополнительная информация;

Посмотрите, как загрузить данные на платформу Enhencer: