Machine learning incorporado para análisis
Oracle Fusion Analytics proporciona machine learning (ML) listo para usar para procesos empresariales específicos. Además, los usuarios pueden aprovechar los mismos servicios de la plataforma Fusion Analytics para crear sus propios casos de uso impulsados por ML o aplicar ML de autoservicio y análisis predictivos con unos pocos clics, apoyando a los usuarios, analistas y científicos de datos.
Machine learning predefinido para procesos de negocio específicos
Oracle Fusion Analytics sigue ampliando su biblioteca de machine learning listo para usar para usar en procesos de negocio específicos, de modo que los usuarios puedan descubrir sus propias perspectivas y resultados. He aquí algunos ejemplos:
Predice el riesgo de que un cliente pague con retraso o de que una factura se pague con retraso. Ayuda a priorizar los cobros y mejorar el flujo de caja.
Permite detectar y controlar los indicadores de impacto adverso en las contrataciones, ceses y ascensos por género y origen étnico.
Plataforma de machine learning para científicos de datos
Oracle Fusion Analytics también incluye una plataforma de machine learning a escala empresarial para que los científicos de datos utilicen esta tecnología dentro de la base de datos, donde residen los datos. Esta plataforma, denominada Machine Learning in Oracle Database, incluye más de treinta algoritmos de ML para proporcionar aprendizaje automático automatizado sin código. Machine Learning in Oracle Database proporciona interfaces naturales para los lenguajes de programación más utilizados en la ciencia de datos, como SQL, R y Python.
Y lo que es más importante, Fusion Analytics ofrece a los científicos y analistas de datos ciudadanos un método de autoservicio para acceder a estos modelos desde el repositorio central y ejecutarlos fácilmente en sus propios conjuntos de datos para generar predicciones.
ML de autoservicio
Al aprovechar las capacidades de Oracle Analytics Cloud subyacente, cualquier persona puede aplicar el machine learning y el análisis predictivo para detectar anomalías y predecir resultados.
Descubre insights con el machine learning explicativo
La función Explain permite examinar cualquier conjunto de datos para identificar rápidamente los impulsores de negocio significativos y las anomalías de los datos con solo unos clics. Obtén a cambio visualizaciones automáticas para poner en marcha nuevos análisis más profundos.
Análisis avanzados
Aplica fácilmente análisis avanzados predefinidos con unos pocos clics.
- Previsión: Realiza predicciones utilizando modelos de previsión predictiva predefinidos para calcular las posibilidades del próximo conjunto de periodos en función de datos pasados y presentes.
- Línea de tendencia: resalta una dirección específica en los datos.
- Agrupaciones: Encontrar agrupaciones de objetos que muestren más coherencia y proximidad entre sí que con los de otros grupos.
- Valores atípicos: detecta valores atípicos y anomalías que se encuentran más alejados de las expectativas promedio de los valores.
- Análisis de texto (por ejemplo, análisis de sentimientos): Comprender el tono, como negativo, positivo o neutral, de las respuestas a encuestas o cuestionarios.
- Análisis de afinidad (por ejemplo, análisis de cesta de mercado): descubre las relaciones en tus datos identificando conjuntos de artículos que a menudo aparecen juntos.
- Análisis de gráficos: Muestran visualmente las relaciones entre los datos, por ejemplo, cómo están conectadas las personas y las transacciones o la distancia más corta entre dos nodos de una red.
Funciones de modelado predictivo de autoservicio
Oracle Fusion Analytics incluye varios algoritmos de machine learning que ayudan a crear y entrenar modelos predictivos para predecir un valor objetivo o identificar clases de registros, sin necesidad de codificación. Algunos ejemplos de tipos de algoritmos disponibles son los árboles de clasificación y regresión (CART), la regresión logística y k-means. Una vez entrenado el modelo predictivo, cualquier persona puede aplicarlo a cualquier conjunto de datos.
