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从历史上看大多数分析都非常关注特定实体,例如客户、产品、供应商或其他各种实体。在执行分析时,焦点通常完全基于关于每个实体的事实。例如,每个客户的个人支出、频率和人口统计数据。虽然此类分析已被证明非常有价值,但它们通常不会考虑实体之间的关系以及这些关系的性质。 这就是连接分析(通常称为图形分析)发挥作用的地方。连接分析以其在社交网络分析中的应用而闻名,社交网络分析通常用于探索社交媒体环境中人与人之间的关系。然而,连接分析可用于更广泛的目的,而这些目的通常不被重视。毕竟,在无数情况下,理解关系可以提供有意义的见解。些包括: 更多阅读 亚马逊定价的预测分析 使用预测分析在亚马逊上获得最佳交易 对数据科学和数据分析师角色。

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预测分析帮助新的直销业务蓬勃发展 数据驱动方法对改善农村地区医疗保健的重要性 分析改变了营业税合规性的计算 考虑到这样一个著名的方法,即当呼叫圈的其他成员转向不同的电信服务提供商时,呼叫圈的成员流失的风险会大大增加。 该示例的一个变体是人力资源部门研究员工之间的关系,如电子邮 最新邮件数据库 件通信所证明的那样,以便在员工辞职时采取适当的保留措施。 合规官和执法人员可以探索通信和交易的模式,以发现人员或组织之间的欺诈或其他可疑活动。 网络工程师可以探索各种传感器之间的通信,以确定网络流量何时采用可能由某些设备故障引起的意外路线。 营销人员可以更深入地研究产品或产品组之间的间接联系,以提出更好的交叉和追加销售机会。 如示例所示,连接分析具有广泛的适用性。但是,大多数组织尚未将其添加到他们的分析工具库中。 这是个错误。

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联系分析之所以

如此强大,部分原因在于,虽然通常用于分析的几乎每个指标都只关注关于每个个体实体的事实,但联系分析也使得理解每个实体与其他实体的关系成为可能。连接分析提供了独特的信息,这些信息与其他通常可用的信息几乎没有重叠。 当然,大规模分析连接是一个计算密集型过程。为了有效,有必 CM列表 要实施图形分析引擎。Teradata Aster SQL-GR 图形引擎是该领域最近的一个强大的进入者。该引擎不仅可以生成可扩展的图形分析,还可以轻松地将图形分析与范围广泛的其他分析相结合。这很重要,因为很少需要分析连接。通常多种类型的分析结合起来会产生最好的结果。 结合多种类型的分析的概念非常重要。在电信客户流失的例子中,服务提供商不仅仅根据谁与流失客户有联系来做出反应。他们还考虑了他们了解的每个客户的其他因素,以确定客户流失的风险。

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