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ブログ著者:James Fisher 本ブログは Qlik AutoML – The Power of Machine Learning for Analytics Teams の翻訳になります。
機械学習は、売上予測から解約率の低減・顧客生涯価値・在庫の最適化・資本の配分など、多岐にわたる予測分析のニーズに対し、業界やユーザーコミュニティで利用されています。
通常、データサイエンティストのプロフェッショナルは、非常に詳細かつ高度な方法で、上位の優先事項にのみ焦点を当てます。では、それ以外はどうなるのでしょうか?Qlik AutoML は、「その他の90%」のユースケースに予測分析を適用し、分析部門が大きな価値を創出できるようにします。
Qlik は AIを活用して、単なる履歴的な分析から予測的・処方的な分析への移行を可能にします。従来の分析は、過去のデータから発生したことを把握・深掘りして、「なぜ、そのようなことが起きたのか」という、ある程度のインサイトを得て適切な意思決定を行い、より有効な行動を起こそうとしていました。
Qlik AutoML のロジックも同じですが、機械学習を利用して過去のデータを分析し、将来の結果を予測できるモデルを構築します。推測するのではなく、より具体的な目に見える形で意思決定ができるようになります。予測データと説明できるデータの両方があれば、「これから何が起きるのか」だけでなく、もっと重要な「その理由がわかる」ということです。起こりうる結果とその要因を把握すれば、最善の意思決定から行動を起こすことができるのです。
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Qlik AutoML は Qlik Cloud に完全に統合されました。分析部門が AutoML を活用できるよう、シンプルかつコード不要の方法を提供することで、機械学習モデルのトレーニング・予測・意思決定の計画を策定することができます。Qlik AutoML は、独自の分析エンジンを活用し、Qlik Sense で予測データの探索や what-if シナリオのテストを可能にします。また、Qlik のエンドツーエンドプラットフォームを使用すると、通知と自動化で行動を促すことができます。
すべてのエンタープライズ SaaS サブスクリプションには、無制限のテストおよび 2 つの展開モデルが含まれていますので、Qlik AutoML の優れた機能をすぐに体験することができます。ぜひ、お試しください。