Хабр Курсы для всех
РЕКЛАМА
Практикум, Хекслет, SkyPro, авторские курсы — собрали всех и попросили скидки. Осталось выбрать!
Хабр доступен 24/7 благодаря поддержке друзей
Комментарии 4
Интересно и странно. Судя по описанному, большинство описанных платформ — являются частным случаем Business Intelligence пакета, или работают сверху такового. Некоторые, используют внутри конкретные, жёстко вшитые алгоритмы анализа, не предлагают пользователю-заказчику способов анализа гипотез, способов про-активного предсказания будущего для конкретного посетителя и работы с данными самостоятельно.
Разве что «R-Language» не соответствует моему пассажу, но если мы посмотрим в какие программные пакеты его встраивали — то увидем множество интересных, но опущенных в статье решений.
При этом, почему-то не описаны часть других существующих «стартапов» прогнозной аналитики.
Я понимаю, что «начать» с BI комплекта сильно сложнее, чем с этими «облачными» решениями, но может стоило бы про альтернативы сказать? Ключевые слова Oracle BI, Microsoft, Pentaho, etc ;)
Открываю гугл и быстро нахожу описание алгоритма показанного в видео про SAS: microsoft bi decision tree. Также видео про Micrisoft bi и аналитику данных из него в Microsoft же Excel.
Для тех кому не нравится Excel — построение в Visual Studio.
И напоследок, хотя я бы, по возможности, воздержался от использования open-source решения Weko (от Pentaho) — у них тоже есть свои варианты построения — видео.
Или я что-то упускаю в отличии этих пакетов и больших BI решений или, на мой взгляд, стоило бы упомянуть об алтернативах этим модным решениям, которые выбрали другое название, похоже специально, чтобы их нельзя было сравнить с мастодонтами отрасли…
Ну и нельзя не упомянуть (для таких любителей Амазона как и я) о целом блоке разных аналитических решения, для случая когда вы можете позволить себе загнать ваши данные в Amazon RedShift.
Разве что «R-Language» не соответствует моему пассажу, но если мы посмотрим в какие программные пакеты его встраивали — то увидем множество интересных, но опущенных в статье решений.
При этом, почему-то не описаны часть других существующих «стартапов» прогнозной аналитики.
Я понимаю, что «начать» с BI комплекта сильно сложнее, чем с этими «облачными» решениями, но может стоило бы про альтернативы сказать? Ключевые слова Oracle BI, Microsoft, Pentaho, etc ;)
Открываю гугл и быстро нахожу описание алгоритма показанного в видео про SAS: microsoft bi decision tree. Также видео про Micrisoft bi и аналитику данных из него в Microsoft же Excel.
Для тех кому не нравится Excel — построение в Visual Studio.
И напоследок, хотя я бы, по возможности, воздержался от использования open-source решения Weko (от Pentaho) — у них тоже есть свои варианты построения — видео.
Или я что-то упускаю в отличии этих пакетов и больших BI решений или, на мой взгляд, стоило бы упомянуть об алтернативах этим модным решениям, которые выбрали другое название, похоже специально, чтобы их нельзя было сравнить с мастодонтами отрасли…
Ну и нельзя не упомянуть (для таких любителей Амазона как и я) о целом блоке разных аналитических решения, для случая когда вы можете позволить себе загнать ваши данные в Amazon RedShift.
Я был уверен, что статья будет про R vs SAS vs SPSS, спасибо почерпнул много новых имен.
Не хватает примеров, как это поднимает обороты, средний чек и повторные заказы.
Зарегистрируйтесь на Хабре, чтобы оставить комментарий
Повышение конверсии с помощью Big Data: 9 платформ прогнозной аналитики