Smartbi的增强分析模块拥有比较强大的认知和预测功能；利用大数据，机器通过各种算法对数据进行深入的统计分析；通过简单的操作可视化，获得了归纳、推理和决策能力。
1.概述
预测分析利用机器学习技术从大量数据中挖掘有价值的信息。与传统的数据分析相比，预测分析揭示了数据之间的未知关系，可以进行准确的营销、销售预测、客户流失预警等预测分析。
预测分析内部设置了较为丰富的功能组件，包括数据源访问、数据预处理、统计分析、特征工程、机器学习算法、文本分析等。预测分析还可以结合Smartbi显示模型结果，并与BI平台完美集成。
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不仅如此，预测分析还支持各种高效实用的机器学习算法，包括成熟的机器学习算法，包括分类回归、聚类、预测和关联。同时它还内置各种训练模型：逻辑回归、决策树、随机森林、简单贝叶斯，支持向量机、线性回归、K平均值、高斯混合模型。
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2.定位
解锁未来的数据挖掘是从商业数据中提取大量的商业数据、转换、分析以及从其他模型处理中提取能够辅助商业决策的关键信息的过程；数据挖掘揭示了未知的数据关系。数据挖掘的知识领域涵盖了数据库技术、统计知识、机器学习、可视化设计等多学科领域只是的综合应用。
3、特点
(1) 专业算法能力预测和分析内置50+种类的挖掘组件，丰富机器学习成熟算法，支持文本分析和处理，还支持Python扩展挖掘算法和SQL扩展数据处理能力。
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(2) 简单易用
业务人员还可以高度参与数据挖掘产品，并分析整个过程的可视化。
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(3) 能满足大型企业数据挖掘需求
利用分布式云计算技术，能支持一键挖掘模型，知识库再利用，减少重复投资，支持跨库查询，统一控制数据访问权限，培训自动化。
4.目标群体。
(1)有金融、电网、电信、电商、零售、交通等产品+服务需求；
(2)需要建立大数据平台或数据中心等数字化转型和传统企业；
(3)有明确的挖掘业务需求，希望利用挖掘解决银行等具体业务问题；5、适用场景
预测分析能做到在大量数据里面，发现数据的规律并且揭示数据之间的关系，从而对以后的业务趋势进行预测，可以应用到下面各种应用场景：
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5.分析架构。
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下图为预测分析技术架构。主要包括：数据接入层、处理引擎层、模型应用层、访问层。
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