轻松构建预测模型并将其集成到 Tableau 工作流中
Einstein Discovery 由机器学习 (ML) 驱动,为每个 Tableau 用户带来值得信赖的预测和建议,帮助他们以更快的速度制定更加明智的决策。Einstein Discovery 由 Salesforce 开发,现已整合到 Tableau 工作流中,它让包括数据科学家和业务用户在内的任何人都可以创建直观的预测模型,而无需编写代码。
增强分析
借助机器学习、统计信息、自然语言和智能数据准备,您可以自信地获得答案并更快地发现见解。
商业科学
利用 AI 驱动的预测、假设场景规划、引导式模型构建、洞察力和其他数据科学技术,让您更快地做出更明智的决策,并且只需点击即可实现,无需编写代码。
数据科学
让统计模型能够更加方便地在 Tableau 中直接使用并支持 R、Python、MATLAB 等。
数据问答
让用户能够用自然语言提出业务问题并发现结果,以探索数据可视化。
数据解释
通过允许更深入探索的动态可视化,发现见解背后的原因。
简单快捷
轻松探索目标问题的相关预测。
我们的商业科学技术可通过“自动探索”和“无代码机器学习”来显示预测和建议,帮助您针对重点问题制定决策。
可信
通过易于使用的透明 AI 提高您的决策信心。
只需几个带标签的示例,即可为您的企业自定义根基模型。 由于所有数据都经过加密处理,且不会离开您的 Amazon Virtual Private Cloud(VPC),因此您大可放心,您的数据将保持私密状况。
集成
在您专注的环节建立和分享您的见解。
借助由 AWS 设计的机器学习芯片和 NVIDIA GPU 提供支持的基础设施,为生成式人工智能提供最佳性价比。经济高效地扩展基础设施,训练和运行包含数千亿个参数的 FM。
预测建模函数
新的预测表计算超越了现有的趋势线分析函数,使用这些计算建立的模型可以理解您的数据如何围绕最佳拟合线分布。MODEL_QUANTILE 和 MODEL_PERCENTILE 在默认情况下使用线性回归模型,前者返回指定百分位数的目标值,后者返回预期值小于或等于观测标记的概率。您可以将表达式中的模型更改为正则化线性回归或高斯过程回归,并能够立即看到这种变化如何影响预测(与历史数据相比)。
R 集成
将 R 软件包、统计分析或您保存的任何数据模型集成到 Tableau 可视化分析中。
Python 集成 (TabPy)
TabPy 让 Tableau 能够在 Tableau 计算中远程执行 Python 代码并调用已部署的 Python 函数。
MATLAB 集成
通过部署 MATLAB 模型来获得预测性 见解,或者使用 MATLAB 对您的数据 进行预处理,并以 Tableau 数据提取的 形式持久保留下来,以做进一步分析。
分析扩展 API
扩展 Tableau 计算,使其动态包含编程语言、工具等。创建类似于 TabPy 和 MATLAB 集成的相关集成。
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