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怎样使用信用评分以外的扩展数据评估消费者风险?

来源:CPDA数据分析师网 / 作者:数据君 / 时间:2020-07-09

挑战:复杂数据,手动分析,使用不同工具的复杂工作流程

数据分析环境带来的挑战是广泛的,对客户行为进行分析通常需要检查多达300个变量。由于此分析是手动进行的,因此识别重要的变量通常集中于数据的子集,而不是分析所有数据,否则终需要几天的时间才能完成,尽管数据分析团队拥有多种工具来帮助他们完成不同的任务-包括数据准备,机器学习,Python代码和可视化,但由于需要将数据移回和移出,因此利用多个离散工具在整个分析过程中产生了摩擦。在应用程序之间切换,这使迭代工作难以使用。此外,每种工具通常只有一名专家,因此内部资源是分析请求的瓶颈。一些分析多需要5天才能完成。

 

指导数据见解自动化的数据分析使团队可以轻松地检查每个数据点

以发现重要的模式,识别具有统计意义的变量以及发现性能指标发生变化的原因,该系统利用机器学习算法来有效地分析甚至的数据集,而无需编写代码,用户可以通过选择要专门包含在分析中或从分析中排除的变量来快速调整和重新运行分析,无需花几天时间跨多个工具执行数据分析,或从不完整的数据中得出结论,而是可以以无偏见,透明的方式快速识别所有数据中的风险因素。

 

统一分析工作流为CPDA数据分析团队提供了完整的端到端功能

包括从多个来源引入数据,准备数据,通过机器学习分析数据以及与业务团队共享内容,在单个产品中使用所有这些关键功能,消除了使用多种工具时的摩擦,一次准备好所有用户都可获得的数据和每次分析后,工作流程更加高效,尤其是在两次来回之间脚步。

 

大规模数据性能可以轻松处理既大(数十亿行)又宽(数百个变量)的数据集

分析师可以通过点击和单击操作轻松,灵活地使用SQLPython代码来清理,准备和连接数据集分析引擎针对大规模的机器学习分析和交互式探索进行了优化,从而使该公司能够克服传统统计应用程序和可视化工具的数据限制。

 

易于使用的所有角色强大的功能,可为组织中的每个用户提供用户体验

每个数据分析师都可以从端到端分析功能中受益,而不必成为点应用程序的专家,商业用户可以通过在搜索界面中提问来利用高级分析功能,并执行自己的“为什么”类型的分析和客户细分,此外还可以使用为他们创建的可视化输出,使数据分析团队能够更快地获得10倍的洞察力,从而将数据分析从数天减少到数小时,从而提高了数千小时的生产率。

 

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