AI + 分析
Tableau AI 讓您在今日做決策時考量明日的因素
我們採取的 AI 方法不僅是一種演算法，它是由實際的應用所驅動，可以協助使用者和組織回答緊急的問題。Tableau 在其平台中內建透明的 AI 功能，因此所有人都可以輕鬆瞭解預測和深入分析是如何產生以及它們為何彼此相關，進而協助您在分析流程中制定更明智的決策。
Einstein Discovery in Tableau 介紹
輕鬆建立預測模型並將其整合到您的 Tableau 工作流程
採用機器學習 (ML) 技術的 Einstein Discovery 為每位 Tableau 使用者提供可信賴的預測和建議，以協助他們制定更明智、快速的決策。Einstein Discovery 由 Salesforce 開發，現在已整合到 Tableau 工作流程中，從資料科學家到商務使用者，所有人都能透過它建立直覺式的預測模型，而無須撰寫程式碼。
瞭解詳情
Tableau 商業科學
商業科學是一種全新且採用 AI 技術的分析類別，可以讓擁有領域專業知識的人士更自信且快速地制定更明智的決策。商業科學認清一件事：並非所有的問題在講求準確性時都必須犧牲速度與業務背景資訊。藉由讓更多人有能力使用受到控管且不需撰寫程式碼的 AI（例如預測、假設情境規劃、引導式模型建立），業務團隊本身就可以自己執行更多的分析作業。
簡單且快速
針對目標問題，輕鬆探索相關預測。
我們的商業科學技術運用自動化探索和不需撰寫程式碼的 ML 來顯示預測和建議，協助您針對重點問題更快速制定決策。
可信賴
採用方便使用且透明的 AI 技術，讓您安心做決策。
藉由我們的商業科學技術，我們可以使用透明的 AI 針對資料建立模型及顯示資料，讓您和團隊清楚瞭解結果背後的關鍵驅動因素，進而為您自己的決策背書。
整合式
在您目前工作之處建立與分享見解。
我們的商業科學技術與和深入的第三方 AI 整合，就是在您目前工作的處所建立。您可以輕鬆建立、部署和操作自訂的預測模型與模擬，完全不用中斷您的分析。
預測建模函數
全新的預測資料表計算超越了現有的趨勢線分析函數範疇，建立出能瞭解最佳配適線周圍資料分佈情形的模型。在預設情況下使用線性迴歸模型，MODEL_QUANTILE 會傳回指定百分位數的目標值，而 MODEL_PERCENTILE 則會傳回預期值小於或等於觀測值的機率。將運算式中的模型變更為正規化線性迴歸或高斯程序迴歸，並立即查看與歷史資料相比，該變化對預測的影響。
瞭解詳情資料科學
在工作流程中將模型和自訂程式碼擴展到整個組織，以更妥善地運用資料科學和分析投資。整合及動態視覺化來自 R、Python、Einstein Discovery、MATLAB 和 Tableau 中其他延伸模組和整合功能的結果。
R 整合
將 R 套件、統計分析或您儲存的任何資料模型整合至 Tableau 視覺分析中。
Python 整合 (TabPy)
TabPy 可讓 Tableau 在 Tableau 計算中遠端執行 Python 程式碼並呼叫部署的 Python 函數。
MATLAB 整合
部署 MATLAB 模型以取得預測的見解，或使用 MATLAB 預先處理資料，並將資料保存到 Tableau 資料擷取以進一步分析。
分析延伸模組 API
擴充 Tableau 計算以動態地包括程式設計語言、工具等。建立類似於我們的 TabPy 和 MATLAB 整合功能的整合功能。