Studioの「検出」を使用して、データを分析してデータに隠されているインサイトを発見します。「検出」によって、データの検索と分析から有意義な成果を得ることができます。
Studioの「検出」領域を次に示します。
「検出」で作成できるインサイトの例の一部を次に示します。
- 検索とガイド付きナビゲーションを使用して、詳しい分析を行うデータのサブセットを特定します。
- 対話型の視覚化を使用して、RAW形式または集計形式、あるいはテキストまたは数値として、データに自らを語らせるようにします。
統計的手法(回帰、相関)や機械学習ツール(分類、クラスタリング)がBig Data Discoveryで使用され、これらの視覚化を駆動します。
- 新しいインサイトのための複数のデータ・セットを結合します(結び付けます)。
- 結果を予測します。機械学習手法を使用すると、指定した結果に寄与する様々なファクタの重みを自動的に理解するモデルを作成できます。専門家がルールやヒューリスティックを手動でコーディングする必要はありません。
- モデルを作成して新しいデータに適用します。または、新しいシナリオを調べるために変更した既存のデータに適用します。(これは仮定分析と呼ばれます。)
- 任意のデータ・サブセット(たとえば、様々な顧客セグメント)に対してオンデマンドで他のツール(RやPythonなど)で構築された複雑なモデルを実行します。
