データサイエンティストのための Alteryx

データサイエンティストにより良い成果をもたらす拡張機能と自動分析

K-LOVE & Air1 Radio Networks のプリンシパル・データ・サイエンティストである Bill Lyons 氏が、Alteryx APA Platform™ を使用して処方的分析を行い、数百万のロイヤルティ料を節約した方法をご紹介します。

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データサイエンスを強化し、より高度なインサイトを獲得

評価とクリーニング

80 以上のコネクタとデータ準備ツール群により、データ準備のプロセスを思いのままにコントロールできます。透過的な分析ワークフローにより、ブレンドや分析の準備を行いながら、データの整合性を評価したり、データをクレンジングしたりすることができます。

Data Scientist Visualization Documentation

可視化と文書化

分析ワークフローでは、カスタマイズ可能な注釈機能を用いることで、分析の各ステップを視覚的な理解を促し、透明性の確保を実現できます。分析ワークフローのどの段階でも、結果グリッドでデータの詳細を確認できるため、次のステップの判断を迅速に行うことが可能です。

瞬時にモデルを作成

セルフサービスで、R 言語や Python を用いて、あるいは、ローコードでモデルを簡単に作成でき、再コード化に手間を取られる心配がありません。モデルの結果やインサイトを、Microsoft Power BI、Tableau、Qlik にダイレクトに簡単に出力できるため、分析の結果を迅速に共有することができます。

モデルの管理

モデルのステータス、パフォーマンス、システムの健全性をリアルタイムで可視化することで、モデルのパフォーマンスを最大化し、実稼働環境における効果的な運用を実現できます。また、モデルのバージョンコントロールとトラッキング機能により、データサイエンスチーム内または他の部門とのコラボレーションが容易になります。