智慧分析

企業組織都在尋找能幫助更多人進行複雜分析的新技術。在 Tableau,我們一直在投資分析能力,以幫助每個人 - 從資料科學家到商務使用者 - 透過機器學習、統計資料、自然語言和智慧型資料準備,更快找到答案並發現令人意想不到的見解。

「資料問答」

有了資料問答 (Ask Data),您便能直接在 Tableau 中使用自然語言來提問,並立即得到答案。答案會以豐富的資料視覺化形式呈現,完全不需要瞭解資料結構,因此您可以更快速得到答案。

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資料詮釋

「資料詮釋」運用 AI 解說資料的特定點,協助加速分析。依據先進的統計模型,系統會顯示一系列針對性的解說,因此您可以避免花時間探究不存在的答案。

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統計資料模型整合

Tableau 不僅能將來自 MATLAB、R、SAS 和 SPSS 的資料輸出結果視為資料來源而加以連結,也支援使用 R 和 Python 的直接整合。在 Tableau 中可以直接執行程式碼,也可以將來自 Rserve 或 TabPy 這類預測服務的模型結果視覺化並加以操作。

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以更快的速度將見解化為行動

在這次訪談中,Constellation Research 的 Doug Henschen 與 Tableau 的首席產品長 Francois Ajenstat 討論到有關智慧分析的趨勢。我們內建的智慧功能是基於 Tableau 平台的分析豐富性所打造,是精心設計的成果,可以降低進入分析流程的門檻,並協助進階使用者提出更為複雜的問題。

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自動化資料探索

我們以簡單易用的方式整合了強大的演算法和統計模型,為客戶提供全新的強大功能,並減輕了複雜資料集的分析負擔。

資料詮釋

「資料詮釋」運用 AI 解說資料的特定點,協助加速分析。依據先進的統計模型,系統會顯示一系列針對性的解說,因此您可以避免花時間探究不存在的答案。

叢集

自動叢集是 Tableau 中的拖放式功能,可以讓每個使用者使用內建的 K-Means 叢集模型,在資料中找出可能看不見但具有統計意義的分組。

更多資源

  • 部落格:使用 Tableau 10 的叢集功能來發現資料中的模式
  • 部落格:什麼是叢集?為什麼要使用叢集?

自然語言

使用自然語言來與資料互動能降低得到見解的門檻,從而幫助人們更快解決問題,完全不需具備既深奧又技術性的資料專業知識。

自然語言處理

我們在 Tableau 2019.1 版中針對 Tableau Server 和 Tableau Online 引進了資料問答 (Ask Data) 功能。有了資料問答 (Ask Data),您便能直接在 Tableau 中使用自然語言來提問,並立即得到答案。答案會以豐富的資料視覺化形式呈現,完全不需要瞭解資料結構,因此您可以更快速得到答案。資料問答 (Ask Data) 已與 Tableau 平台完全整合,能搭配現有資料來源使用,無需進行其他設定。來看看互動式的資料問答 (Ask Data) 示範

自然語言產生

由我們的 NLG 合作夥伴 (包括 Narrative Science、Automated Insights 和 ARRIA) 為您的儀表板提供自然語言產生功能。利用 Tableau 的 API,這些技術能自動產生視覺化效果的文字說明,協助顧客從資料中找出更多意義。

更多資源

智慧資料準備

透過強大的機器學習能力,我們讓 Tableau 的自助式資料準備作業更加自動化。藉由減少合併、整理與清除資料所需的手動工作量,每個人都能更快地發揮資料的最大效用。

資料解釋器

資料解釋器可自動偵測子資料表、移除唯一格式,並且允許使用者輕鬆快速地從電子表格、PDF 等檔案中,為資料建立樞紐或加以分割,從而協助每個人更快取得分析結果。

模糊比對

只需按一下,就能透過發音或常用字元,來模糊比對與文字相關的索引或群組。強大的演算法會在背景中運作,協助使用者更快備妥資料,將手動清除作業減少到最低的程度。

智慧推薦內容

使用正確的資料更快開始分析。Tableau 透過機器學習,並以您組織的資料來源使用指標作為基礎,進一步推薦資料庫資料表與聯接。

更多資源
  • 網路研討會:無效的資料耗費您重大的成本
  • 部落格:Tableau Prep (Maestro 計畫) 隆重登場:重新定義資料準備的體驗
  • 部落格:您是 Tableau Prep 新手嗎?從這五項基本概念開始吧
  • 白皮書:使用 Tableau Prep 整理資料的最佳實務
  • 產品:Tableau Prep - 全新的資料準備方案
  • 部落格:Tableau 10.3 中引進了推薦的資料表和智慧型聯接

預測分析

我們將功能強大的預測模型化為簡單易用的體驗,為更多人提供預測功能,幫助他們預測業務變化。

預測

預測業務趨勢。只需拖放即可預測。Tableau 將會根據資料自動選擇預測模型,並透過指數平滑法來考量季節特性。

統計模型整合

Tableau 不僅能將來自 MATLAB、R、SAS 和 SPSS 的資料輸出結果視為資料來源而加以連結,也支援使用 R 和 Python 的直接整合。在 Tableau 中可以直接執行程式碼,也可以將來自 Rserve 或 TabPy 這類預測服務的模型結果視覺化並加以操作。透過統計模型整合,每個人都能輕鬆使用資料科學團隊所構建的模型。

更多資源

  • 部落格:在 Tableau 中使用您的 MATLAB 模型和演算法
  • 部落格:使用 TabPy 構建的進階分析應用程式
  • 部落格:如何在 R 與 Python 的基礎上並用 Tableau 與 SQL Server