预约成功
数据分析是数据智能中最核心的部分，大致可以分为描述性分析、诊断性分析、预测性分析、指导性分析等四个类别，每个类别基于数据回答不同的问题，难度越来越大，所能带来的价值越来越高，所使用的技术也越来越复杂。数据智能分析工具的发展经历了如下四个重要的阶段和层次。
数据分析自动化的阶段1
数据智能老师深入学习和了解特定领域的问题，构建端到端 (end-to-end)的分析流程和平台，以特定领域的数据分析师为主要用户，以解决特定领域的专业问题为主要任务。
数据分析自动化的阶段2
数据智能老师通过对各个领域的深刻总结，提炼出在不同领域的任务中所共同依赖的一些必要的需求单元，比如分布差异分析、主驱动因素分析、预测分析等等。把各个需求单元对应的数据智能技术以积木块搭建的形式组成一个分析平台，提供给各个领域使用。用户按照自己分析任务的需求，可以在分析流程中选择相应的技术模块。
数据分析自动化的阶段3
进一步发挥机器的“智能”性，在分析任务的各个环节，通过主动提供相关洞察 (Insight) 的形式，为用户的下一步决策或行动提供信息充足的引导性建议，从而更大程度地提高人类智能与机器智能的互补，完成更高效的协作。
数据分析自动化的阶段4
在前三个阶段中，数据的处理、特征的选取、模型的设计以及参数的优化等等核心环节严重依赖于机器学习老师的知识和技能。随着机器学习理论的进一步发展，Auto ML技术开始出现并发展起来，其核心是基于对已有机器学习成果的总结，将上述重要环节进行系统化的抽象，并结合不断快速发展的计算机处理能力，使其逐渐自动化，从而进一步降低数据智能模块的开发门槛，拓宽对长尾任务的支持，推动人类智能和机器智能的进一步融合，也使不同领域的普通用户以自助方式按需定制针对具体任务的数据智能模块变得可能。
以上就是有关于数据分析自动化的阶段的相关内容，以及相应的解析，不论你是已经入职数据分析师岗位的新人，还是打算进入数据分析岗位的小白，以上的内容都或多或少会对大家有所帮助，环球网校的小编在这里祝大家的数据分析师职业道路顺利。
