טיש פון קאָנטענץ[באַהאַלטן][ווייַזן]
די אָנגאָינג פּאַנדעמיק בוסטיד ווייַט אַרבעט און די מכשירים וואָס שטיצן עס ווי קיינמאָל פריער. פארגרעסער, למשל, האט מער ווי דאַבאַלד אין ווערט.
אָבער, טעקנאַלאַדזשיקאַל אַדוואַנסיז האָבן נישט געווען אַזוי גיך צו געבן דאַטן אַנאַליס און דאַטן סייאַנטיס מיטאַרבעט אין פאַקטיש צייט.
Einblick, אַ מאַססאַטשוסעטץ-באזירט סטאַרטאַפּ, האפענונגען צו טוישן דאָס.
Einblick איז אַן ינטעראַקטיוו אַנאַליטיקס ווהיטעבאָאַרד וואָס ינייבאַלז ניצערס צו פונאַנדערקלייַבן זייער דאַטן וויזשוואַלי, שאַפֿן מאָדעלס און מאַכן דאַטן-געטריבן ברירות ווי אַ גרופּע.
ינטעראַקטיווע דאַטן אַנאַליטיקס איז אַ פאַקטיש-צייט אַנאַליטיקס פאַרלענגערונג וואָס ניצט אַ מישן פון פונאנדערגעטיילט דאַטאַבייס סיסטעמען און רענדערינג סקילז צו פאַרגיכערן די אַנאַליטיקס פּראָצעס און לאָזן ניצערס צו נוצן די אַנאַליטיקאַל קייפּאַבילאַטיז פון ביזנעס ינטעלליגענסע טעכנאָלאָגיע.
באַזירט אויף זעקס יאָר פון לערנען אין MIT און ברוין אוניווערסיטעט, זייַן טעכנאָלאָגיע העלפּס יוזערז באַקומען שוועריקייטן פֿאַרבונדן מיט ווייַט קאָמוניקאַציע.
זאל ס ויספאָרשן עס אין טיף!
וואָס איז ינסייט?
Einblick איז אַן ינטעראַקטיוו אַנאַליטיקס געצייַג געבויט אויף אַ ווהיטעבאָאַרד וואָס אַלאַוז טימז צו געשווינד ונטערזוכן די פאַרגאַנגענהייט, ריכטנ זיך די צוקונפֿט און מאַכן די בעסטער דאַטן-געטריבן דיסיזשאַנז פֿאַר זייער געשעפט.
עס גיט אַ איין לייזונג וואָס כולל אַ פולשטענדיק סוויט פון מכשירים און טעקנאַלאַדזשיז פֿאַר אַנאַליטיקס אַפּעריישאַנז, פֿון דאַטן רייניקונג און טראַנספאָרמאַציע דורך מאָדעל בנין און וואָס-אויב אַנאַליסיס.
רעכט צו זייַן פּשוט באַניצער צובינד, קאַטינג-ברעג אָטאַמאַטיק מאַשין לערנען און יינציק דאַטן מיינינג קייפּאַבילאַטיז, ניצערס טאָן ניט דאַרפן אַ טעכניש הינטערגרונט צו טאָן קאָמפּלעקס אַנאַליסיס.
עס אָטאַמייץ צייט-קאַנסומינג און שווער אַפּעריישאַנז, אַלאַוינג ווער עס יז צו אָפּשאַצן זייער דאַטן און באַקומען נוציק ינסייץ.
ווי גייט עס אַרבעט?
עס זענען צוויי יקערדיק לאַדזשיקאַל קאַמפּאָונאַנץ צו Einblick:
- Einblick אַפּלאַקיישאַן
- Einblick Container
Einblick אַפּלאַקיישאַן
א קובערנעטעס קנויל באַלעבאָס די Einblick קאַנטיינערז. זיין זיכער באַניצער אָטענטאַקיישאַן סיסטעם אָטענטאַקייץ יעדער באַניצער בעטן.
די מאַסע באַלאַנסער אַלאַקייץ אַ אַפּלאַקיישאַן צו אַ קאַנטיינער ווען אַ באַניצער קאַנעקץ צו אים. די קאַנטיינערז זענען יידעניקאַל רעפּלאַקאַז וואָס זענען סינגקראַנייזד דורך אַ סענטראַלייזד MongoDB דאַטאַבייס.
ווען אַ באַניצער מאָדיפיצירט זיין וואָרקספּאַסע, MongoDB דערהייַנטיקט און פּראַפּאַגייץ די נייַע אינפֿאָרמאַציע צו אַלע רעפּלאַקאַז, וואָס אַלאַוז פאַקטיש-צייט מיטאַרבעט.
עס איז ווערט דערמאָנען אַז ווייַל וואָרקספּאַסע שטאַט און קאַמפּיאַטיישאַן זענען אפגעשיידט, קאַנקעראַנט יוזערז קענען ויספירן טאַסקס אין דער זעלביקער וואָרקספּאַסע פליסנדיק אויף פאַרשידענע קאַנטיינערז און געבן סינגקראַנאַזיישאַן און פּאַראַלעליזאַם.
Einblick Container
אין Einblick קאַנטיינערז, ווערקלאָודז זענען עקסאַקיוטאַד. Einblick ס פּראָגרעסיוו קאַמפּיאַטיישאַן מאָטאָר, Davos, אַפּערייץ אַריבער דאַטן סטרימז און אַלאַוז די ינטעראַקטיוו גיכקייַט פון די אַפּלאַקיישאַן.
ווען אַ באַניצער איז אַסיינד צו אַ קאַנטיינער, יעדער אַרבעט איז טראַנספּאָרטאַד צו דאַוואָס, וואָס הייבט צו ציען דאַטן פון די אויסגעקליבן דאַטן מקור.
ווען מעגלעך, עס וועט שטופּן מוסטער טנאָים אַראָפּ צו די אַנדערלייינג דאַטן מקור.
אַנדערש, עס וועט יבערקוקן די דאַטן און רעכענען אַ רעזערוווואַר מוסטער איבער די דאַטן מקור. יעדער אָפּעראַטאָר אַפּערייץ אויף דאַטן סטרימז, און קאָנסומערס באַקומען דערהייַנטיקט קאפיעס פון אַרבעט אַוטפּוץ יעדער מאָל ווען אַן אָפּעראַטאָר עקסאַקיוץ אַ פּעקל.
ווען די ווערקלאָוד רעזולטאַט איז באשלאסן, מאָנטאַנאַ באַקומען פריש קאָפּיעס פון די ווערקלאָוד רעזולטאַט גלייך.
מאָנטאַנאַ איז די מיטלוואַרע שיכטע פון Einblick, וואָס איז פאַראַנטוואָרטלעך פֿאַר בעכעסקעם אַפּלאַקיישאַן / וואָרקספּאַסע אינפֿאָרמאַציע, אַלאַוינג מיטאַרבעט צו סינק וואָרקספּאַסע צווישן יוזערז (MongoDB), און טראַנסמיטינג אַרבעט רעזולטאַטן צו Laax, זיין פראָנטענד.
צום סוף, Laax איז די דזשאַוואַסקריפּט קאָד וואָס דיספּלייז די Davos רעזולטאַטן אין דער באַניצער 'ס בלעטערער.
וואָס איז Einblick Analytics?
Einblick ינייבאַלז טימז צו צולייגן אַוואַנסירטע דאַטן אַנאַליטיקס צו דינען אַ פאַרשיידנקייַט פון באַשלוס-מאכן און סטראַטידזשיק פּלאַנירונג פּראַסעסאַז:
דיסקריפּטיוו אַנאַליטיקס
דאַטן קענען זיין געוויינט צו לערנען וועגן וואָס געטראפן אין דער פאַרגאַנגענהייט. פֿאַר דעם פאָרעם פון לערנען, טראדיציאנעלן BI מכשירים (טשאַרטז, דאַשבאָרדז און ינטעראַקטיוו אַנאַליטיקס) זענען אָפט געניצט.
אָבער, עס איז אַ נייַע דור פון BI מכשירים (אַזאַ ווי Sisu) וואָס נוצן מאַשין לערנען צו העלפֿן אַנאַליס נאַוויגירן הויך-דימענשאַנאַל דאַטן שטעלט.
די נייַע מכשירים הויכפּונקט שליסל דריווערס, געפֿינען טרענדס און אפילו רעקאָמענדירן טשאַרץ. זיי קענען אויטאָמאַטיש ויסשטעלן פּאַטערנז און וויכטיק דריווערס אין אַדישאַן צו צושטעלן אַ העכסט דינאַמיש צובינד פֿאַר בנין דאַטן וויזשוואַלאַזיישאַנז.
אָבער, אויב איר ווילן צו מעסטן KPIs אין פאַקטיש צייט, איר דאַרפֿן אַ מאָניטאָרינג סיסטעם, ווי Einblick, וואָס אויטאָמאַטיש דערהייַנטיקט דאַטן און סענדז אַלערץ.
פּרידיקטיוו אַנאַליטיקס
ניצן דאַטן צו שאַפֿן פּראָגנאָז מאָדעלס. פאָרעקאַסטינג און טשערן מאָדעלס זענען פאָלקס ביישפילן אין דעם געגנט.
אָבער זענען נישט דאָרט שוין (אַוטאָמל) מכשירים וואָס לאָזן ניט-טעכניש מענטשן צו דזשענערייט מאָדעלס?
אַזאַ מכשירים עקסיסטירן - באַטראַכטן KNIME, Rapid Miner, און Alteryx - אָבער פילע פון זיי פונקציאָנירן דורך רעפּליקייטינג וואָרקפלאָוו ענדזשאַנז: דאַטן קומט אין, איר ויספירן עטלעכע אָפּעראַציע, און דער רעזולטאַט איז קאָלנער צו אן אנדער אָפּעראַטאָר.
איר קען פרעגן צי אַ וואָרקפלאָוו-ווי וי איז גאנץ. נאָך עקספּערימענטינג מיט פרי יטעריישאַנז פון עס, איך גלויבן אַז זייער באַניצער צובינד איז אַ בעסער גלייַכן פֿאַר ניט-טעכניש מענטשן.
Einblick אַלאַוז יוזערז צו שאַפֿן און טיילן פּראָגנאָז מאָדעלס, ווי געזונט ווי צונויפגיסן און מאָדיפיצירן פילע דאַטן שטעלט.
מער קריטיש, יוזערז פּראַגרעסיוו אַנטוויקלען מאָדעלס און דאַטן אַפּפּס מיט אַ אַפּילינג צובינד וואָס אַלאַוז זיי צו מישן וויזשוואַלאַזיישאַנז, מאָדעלס און דאַטן אַנאַליסיס.
פּרעסקריפּטיווע אַנאַליטיקס
איר קענען מאַכן וואָס-אויב, סינעריאָוז אָדער סימיאַליישאַנז ניצן דאַטן ניצן Einblick.
עס קענען אויך העלפֿן איר פֿאַרשטיין די באַטייַט פון וויכטיק וועריאַבאַלז און פּרידיקטערז, ווי געזונט ווי צו בויען און אַנאַלייז סינעריאָוז. אַוואַנסירטע מכשירים אַזאַ ווי מאַנטי קאַרלאָ סימיאַליישאַן וועט זיין אַרייַנגערעכנט באַלד.
ווער קען נוצן די פּלאַטפאָרמע?
רעגאַרדלעסס פון דיין סעקטאָר, געשעפט אָדער פונקציע, עס קענען העלפֿן איר מאַכן דאַטן-געטריבן ברירות געשווינד. עטלעכע פון זיי זענען ליסטעד אונטן:
1. מאַנופאַקטורינג
- פּראָדוקט פאָדערונג פאָרויסזאָגן.
- פּרידיקטיוו וישאַלט.
- אָפּטימיזירן סטאַפפינג פון פּראָדוקציע שורה.
2. פאַרזיכערונג און באַנקינג
- מאָדעלס מוזן זיין דערהייַנטיקט שנעל צו ריספּאַנד צו קראַנט געשעענישן.
- שאַפֿן פֿאַרקויף סטראַטעגיע באזירט אויף קונה באדערפענישן.
- פֿאַרבעסערן קונה אַקוואַזישאַן.
3. ענערגיע סעקטאָר
- ויספאָרשן די ינווייראַנמענאַל פּראַל פון די פאַבריק.
- ידענטיפיצירן פאַרשפּרייטונג נעץ אַבנאָרמאַלאַטיז.
- האַלטן שפּור פון די טרופּוט פון מאַנופאַקטורינג און יקסטראַקשאַן געוויקסן.
4. רעגירונג סעקטאָר
- רעכענען די פּראַל פון צוקונפֿט פּאַלאַסיז.
- פּראָגראַם פּראַל זאָל זיין געמאסטן.
- מאַכן דאַטן-געטריבן דיסיזשאַנז.
5. העאַלטהקאַרע סעקטאָר
- אין קריזיס סינעריאָוז, פאָרויסזאָגן באַפעלקערונג.
- פֿאַרבעסערן ריזיקירן פאַרוואַלטונג.
- ראַפּאַדלי פּראָוטאַטייפּ אַרייַנטרעטן ריזיקירן מאָדעלס.
6. רעטאַיל סעקטאָר
- פֿאַרבעסערן פֿאַרקויף קאַמפּיינז.
- אָפּטימיזירן ווערקפאָרס לעוועלס ניצן קאָוויד -19.
- פאָרויסזאָגן פאָדערונג צווישן טשאַנגינג מאַרק צושטאנדן.
שליסל פֿעיִקייטן
- Data Visualization ראָמען - ניצן די פול פּאָטענציעל פון Python דאַטן ראָמען צו רעדאַגירן דאַטן און ינטעראַקט מיט עטלעכע דאַטאַסעץ אויף דער זעלביקער פאַרשטעלן.
- אויף אַ פריי-פאָרעם קאַנוואַס, וויסואַל אַנאַליטיקס - גיך יטעריישאַנז צווישן לאָודינג, רייניקונג, קאַנווערטינג, ווייַז און מאָדעלינג דאַטן אויף אַ אַנלימאַטאַד פריי-פאָרעם לייַוונט זענען געשטיצט.
- ינטעראַקטיווע מאַשין לערנען - בויען ML מאָדעלס ניצן Einblick ס אַוואָרד-ווינינג ינטעראַקטיוו אַוטאָמל געצייַג און האַלטן קאָנטראָל איבער מאָדעל ספּעסיפיקס.
- אַפּטאַמאַזיישאַן - אָפּטימיזירן פֿאַר די אַוטקאַמז וואָס זענען וויכטיק פֿאַר דיין פירמע, און אָנכאַפּן די האַנדל-אָפס וואָס קומען מיט פאַרשידן אָלטערנאַטיוו אַקשאַנז.
- מיטאַרבעט - עס אַלאַוז פֿאַר אין-מענטש און ווייַט מיטאַרבעט מיט חברים אין דער זעלביקער פּלאַץ. עס איז געווען באשאפן פֿאַר דעסקטאַפּ בראַוזערז און פּען און פאַרבינדן ינטערפייסיז.
- גרינג קלאָוד דיפּלוימאַנט - עס איז לייכט דיפּלויאַבאַל אין די ציבור אָדער פּריוואַט וואָלקן און ינטאַגרייץ מיט דיין יגזיסטינג סטאָרידזש און דאַטאַבייס סיסטעמען.
- בייגיקייַט - ינאַגרייטיד דיין אייגענע פּיטהאָן פאַנגקשאַנז ווי נייַע וויזשאַוואַל אָפּערייטערז, אַזוי זיי זענען בארעכטיגט פֿאַר דיין גאנצע מאַנשאַפֿט אָדער קאָרפּאָראַציע.
- סטאַטיסטיש סאַפעטי נעץ - די סטאַטיסטיש אַסיסטאַנט סימפּלאַפייז דעם פּראָצעס פון סעלינג די צונעמען סטאַטיסטיש פּראָבע פֿאַר דיין דאַטן.
באַקומען סטאַרטעד מיט Einblick
1. לאָגין
ווען איר קאַטער Einblick, איר וועט זיין פּראַמפּטיד מיט אַ לאָגין פאַרשטעלן.
2. הויפּט מעניו
איר וועט זיין געשיקט צו די הויפּט מעניו נאָך לאָגינג אין.
די טיילן וואָס זענען כיילייטיד אויבן זענען דיסקאַסט ווייטער אונטן.
לייג ניו קנעפּל
דער ערשטיק אופֿן פֿאַר אַדינג נייַ זאכן איז דורך די לייג New קנעפּל. ווען איר גיט אויף עס, אַ מעניו פון ברירות מיט דיטיילד די טינגז איר קענען לייגן, ווי געוויזן אין די פיגור אונטן.
נומער טאַבס
איר קענט צוטריט צו די פילע טייפּס פון ייטאַמז צוטריטלעך אין Einblick דורך געבן אַ קליק אויף די פאַרשידן טאַבס.
פֿאַר בייַשפּיל, אַ באַזוכן צו די ווערקפּלייס קוויטל וועט ווייַזן אַלע ווערקפּלייסיז צו וואָס איר האָט אַקסעס. ביטע האַלטן אין מיינונג אַז פּראָדוקטן וואָס איר טאָן ניט האָבן צוטריט צו וועט נישט זיין געוויזן דאָ.
עס כולל:
- פריש
- טעקעס
- דאַטע
- אָפּעראַטאָרס
- ניצערס
דער זוכן באַר, וואָס איז דערקלערט אונטן, קענען ווערן גענוצט צו פילטער די געוויזן אַבדזשעקץ.
זוכן באַר
די זוך באַר יקסטענדז צו אַנטדעקן אַלע לעצטנס געוויינט ייטאַמז, לעצטע פֿראגן און טאַגס וואָס זענען איצט קענטיק ווען איר דריקט אויף עס (דיסקרייבד ווייטער אונטן).
אין די זוכן רעזולטאַטן, קיין נומער מיט אַ וואָס ריכטן נאָמען אָדער קוויטל וועט דערשייַנען.
הויפּט מעניו יטעמס
אין די הויפּט מעניו, יעדער כייפעץ רעפּראַזענץ אַ קעסטל מיט וואָס איר קענען ינטעראַקט. איר קענען מאַך די טינגז אנדערש אין די הויפּט מעניו אויב איר ווילן צו פאַרבינדן זיי צו אנדערע זאכן.
ייטאַמז קענען אויך זיין פארבונדן מיט אָפּציעס, וואָס איז צוטריטלעך מיט די דרייַיק פּונקט מעניו, ווי ילאַסטרייטיד אין די פיגור אונטן.
3. ופּלאָאַד דאַטאַסעט
עס שטיצט פאַרשידן דאַטן ינטערפייסיז, אַלאַוינג איר צו אַקסעס דיין דאַטן ראַגאַרדלאַס פון ווו עס ליגט. די סימפּלאַסט אופֿן צו אָנהייבן איז מיט אַ CSV טעקע, אָבער איר קענען אויך פאָרשן אָנהייב דורך געבן אַ קליק:
- לייג נייַ
- דאַטאַסעץ
- צופֿעליקער קסוו טעקע
- שנעל ופּלאָאַד
דיין קסוו טעקע וועט דערשייַנען אין די דאַטאַסעץ געגנט פון די הויפּט מעניו נאָך עס איז דערלאנגט צו די סיסטעם.
4. שאַפֿן אַ נייַע וואָרקספּאַסע
צו אָנהייבן אַנאַלייזינג דיין דאַטן, איר מוזן ערשטער בויען אַ וואָרקספּאַסע און פֿאַרבינדונג עס צו דיין דאַטאַסעט. אַ אַרביטראַריש נומער פון דאַטאַסעץ קענען זיין פּערד מיט יעדער וואָרקספּאַסע.
גיט לייגן נייַ און דעמאָלט וואָרקספּאַסע צו שאַפֿן אַ נייַע וואָרקספּאַסע.
אין די וואָרקספּאַסעס קוויטל, אַ נייַ וואָרקספּאַסע וועט זיין מוסיף, און אַ טאַפליע צו די רעכט וועט צושטעלן וואָרקספּאַסע-פֿאַרבונדענע אינפֿאָרמאַציע.
שלעפּן אַ דאַטאַסעט ייקאַן פון די דאַטאַסעץ קוויטל צו די דאַטאַסעץ געגנט פון די וואָרקספּאַסע טאַפליע צו פֿאַרבינדונג עס צו עס.
צו אַקסעס די וואָרקספּאַסע, גיט די פייַל ייקאַן אויף זיין ייקאַן אָדער די עפענען קנעפּל אין די שפּיץ פון די טאַפליע. איר קענט אויך לייגן די דאַטאַסעט צו די וואָרקספּאַסע דערנאָך.
5. צום סוף, נוצן די וואָרקספּאַסע
א וואָרקספּאַסע איז אַן ינטעראַקטיוו לייַוונט אויף וואָס איר קענען גראַפיקלי לייגן דאַטן פֿאַר עקספּלעריישאַן, ווי געזונט ווי ויספירן דאַטן מיינינג און פּרידיקטיוו מאָדעלינג אַקטיוויטעטן.
פּרייסינג
איר קענען אָנהייבן ניצן דעם פּלאַץ מיט זיין באַסיק פּלאַן, וואָס איז גאָר פריי און האט אַ שעפע פון פֿעיִקייטן. עס אויך אָפפערס צוויי פּרעמיע פּלאַנז, וואָס זענען דיטיילד אונטן:
- פּראָ: $ 45 / באַניצער / חודש (בילד יערלעך).
- פאַרנעמונג: קאָנטאַקט די Einblick מאַנשאַפֿט פֿאַר מנהג פּרייסינג.
פּראָס
- פֿאַרבעסערן אַנאַליסיס מיטאַרבעט.
- ימפּרוווד מאָדעלס און פאַסטער ינסייץ
- בירגער דאַטן וויסנשאַפֿט ימפּאַוערד.
קאָנס
- עטלעכע מענטשן קען געפֿינען אַז די ווערקפּלייס איז אַנאַפּילינג.
סאָף
צו סאַמערייז, דעמאָקראַטייזינג פּריסקריפּטיוו אַנאַליטיקס ריקווייערז אַ פונדאַמענטאַל יבעררוק אין ווי מענטשן ינטעראַקט מיט דאַטן.
Einblick איז דער ערשטער וויזשאַוואַל דאַטן פּראַסעסינג פּלאַטפאָרמע, קאַמביינינג די גרעסטע פֿעיִקייטן פון וואָרקפלאָוו-סענטריק אַי מכשירים און וויזשוואַלאַזיישאַן-סענטריק BI מכשירים.
עס איז דיזיינד פֿון די דנאָ אַרויף צו פאַסילאַטייט מיטאַרבעט, אָדער רימאָוטלי אָדער אין-מענטש, אַלאַוינג טימז צו מאַכן דאַטן-געטריבן דיסיזשאַנז.
פּרוּווט עס און טיילן דיין געדאנקען מיט אונדז.
צייכן
שיין שרייבן, דזשיי. נאָר איך געפֿונען דעם ווען טריינג צו געפֿינען זיך וועגן Einblick.