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吉姆是工厂的生产计划员，每天下班回家后，他都会例行从冰箱里拿出一罐啤酒，坐到他的教练车上，轻轻地下达命令，“Alexa 播放轻松的音乐。”他小口喝着啤酒，闭上眼睛，几秒钟后，他最喜欢的一首摇滚民谣就从扬声器里传了出来。

Jim 是否意识到 Alexa 所依赖的令人惊叹的人工智能(AI) 技术即将从根本上改变他的工作环境？他是否知道，很快在车间里，他将能够在几秒钟内轻松地提出问题并从类似 Alexa 的聊天机器人那里得到答案？他是否知道自己正在进入增强分析时代？

什么是增强分析？
增强分析是一种数据分析方法，它利用机器学习 (ML) 技术和自然语言处理 (NLP) 来自动执行通常由专家或数据科学家完成的分析过程。它使用智能算法扫描数据并检测模式、趋势、异常和相关性，以提供有意义的见解、报告和通知。

增强分析会取代我们今天熟悉的分析解决方案吗？
大多数人在考虑分析时首先想到的是仪表板，我也是这么想的。现代仪表板包括交互式图表和图形，可以直观地显示关键绩效指标(KPI)，并能够深入了解相关数据。

直到最近，在分析的可视化数据发现时代的暮色中，这确实是最成功 韩国telegram 的分析形式。然而，鉴于数据量不断增加且种类越来越多（“大数据”），我们人类通过视觉有效发现的能力已经达到极限。我们不可能通过视觉监控数千个指标，而且由于分析中使用的数据越来越实时，这些数千个指标经常发生变化。因此，我们正在缓慢但肯定地走向可视化数据发现时代的终结。

现在以及未来，我们可以使用软件来为我们完成发现工作；它可以自动检测趋势和异常。通过使用人工智能和智能算法，增强分析可以在发生意外或可能有趣的事情时主动提醒您。

什么是出乎意料或可能有趣的？这是算法必须学习的东西，这就是它们使用机器学习 (ML) 技术的原因；随着每次迭代，算法在工作中的表现会越来越好。因此，它需要获得关于结果成功或失败的反馈，包括来自您作为用户的反馈。这就像 Alexa 了解您最喜欢的音乐，当您说“轻松的音乐”时，Alexa 知道要播放慢节奏的 Metallica 歌曲而不是莫扎特。增强分析还意味着您将通过提出问题并以口头或书面语言获得答案来与系统交互。增强分析使用“自然语言处理”(NLP)，其中包括“自然语言查询”(NLQ) 来理解您的问题并学习寻找答案，以及“自然语言生成”(NLG)，它以口头语言提供答案和/或产生警报。

总之，我们正在进入增强分析的时代，它使用 AI 和 ML 来增强发现过程，并使用 NLP 与用户进行交互。