Azure流分析的功能和实现

在当前的现代时代,数据分析在决定公司政策方面起着重要作用。 由于这些天的所有内容都是在线的,因此尽管数据量很大,但其准确性和准确性更高,因此过滤和分析非常麻烦。 大多数公司都在线,并且在分析其客户,竞争对手等数据时,每个在网络生态系统中运营的公司都非常关注。一个人可以构建自己的数据分析软件,也可以使用 微软几年前开发的Azure数据分析工具。 在本文的此处,我们将讨论提供Azure分析工具的功能。 事件存储:借助Azure分析工具,您可以一次记录数百万个事件。 它们具有事件中心的功能,可以帮助您一次记录百万字节的数据。 当您在全球范围内在Web空间中进行操作时,每次都会发生数百万个操作,因此手动分析每个活动既不可能也不经济。 因此,借助事件中心功能,您可以一次记录数百万个事件,并按事件对其进行分类。 即时扩展:在任何网站,移动应用程序或Web应用程序上可以同时进行多项操作。 您可能需要在特定时间分析多种数据类型。 这需要扩大操作范围。 Azure数据分析工具为您提供了一项功能,可以在每增加一项工作时就扩展该工具。 您只需要为到目前为止创建的工作付费。 除此之外,您无需花费更多时间即可将操作扩展100倍。 机器学习解决方案:手动分析是最好的操作之一,但是当数据量如此之大时,您将无法手动处理它。 此时,您需要使用一些可以通过Azure分析工具获得的人工智能。 实时仪表板:对于您分配的每个新作业,您都可以立即构建一个实时仪表板。…

您正在接受研究-现在,昨天,明天。

您,正在研究中。 到达此页面的方式,到达这里之前和离开这里之后所单击的内容。 您去过的地方以及最可能去的地方。 您所看的图片,您阅读的文章,您喜欢,被评论,被重新张贴,购物,研究过的东西……所有这些–都被馈送到某个分析程序中,以更好地了解您并弄清楚您应该提供的信息接下来喂。 Google Analytics(分析)正在确定您是否最有可能相信一个故事(如果包含此图片和该图片)。 我们会不停地交换字词,以确保根据以前的分析方式,专门为我和您获得的文章量身定制,以引起您或我的共鸣。 您几分钟前看到的那则广告……并非巧合。 在Facebook上关于您非常感兴趣的主题的帖子–您看到它与您可能“应该”看到但没有表现出先前兴趣的东西绝非偶然,因此您不会看到它。 也许您对某些事情有信念,但是由于人类有时会这样做,因此您的事实全都错了。 猜猜是什么,如果您喜欢错误的信息,那么分析将继续向您显示支持错误信息的内容。 结果,您将不会变得更聪明-您将对自己的错误信息更加热情。 您不断且当前提供分析的数据表明了您的信念,并将反过来帮助那些试图向您出售产品的人-因为只有相信您所相信的人才能成为客户。 “我们所有人每天消费的绝大多数文章,视频和其他“内容”都是直接或间接地由为实现其目标而资助的公司支付的。 并根据其执行能力对其进行衡量,放大和奖励。 期。 结果,我们得到了……好吧,我们得到了什么。 而且情况越来越糟。”…

感知范围

将数据分析用于上游自杀预防 使用数据分析和专门设计的护理计划,吸引自杀风险高的退伍军人 我们正在努力为退伍军人提供更早更好的护理和服务,以免他们陷入危机。 该目标激发并支持了新的伙伴关系,这些伙伴关系将公共部门和私营部门聚集在一起,其中包括弗吉尼亚州的临床医生和提供者,数据科学家,顾问和流行病学家。 这些合作关系之一的结果(将继续重塑和改善VA服务退伍军人的方式中的一项)是Perceptive Reach Project,以数据分析如何扩展VA提供者和临床医生的见识和影响范围来识别退伍军人处于自杀的高风险中,并支持提供高质量和针对性的护理。 知觉范围代表了如何识别自杀高风险退伍军人的范式转变。 感知覆盖率不是仅依靠退伍军人来进行护理或筛查以识别有风险的人,而是使用大数据,预测分析和专门设计的程序以及“感知覆盖率”仪表板。 仪表板会汇总数据和分析数据,以指导VA提供者,临床医生和护理人员主动接触并招揽自杀高风险的退伍军人,这些人可能被传统筛查遗漏或从未考虑过或从未考虑过。 感知范围使提供者,临床医生和护理人员可以利用大型管理数据和高级分析的功能来增强需要风险的支持并支持临床决策,从而将重点放在需要护理的退伍军人上。 该项目召集了来自整个VA的主题专家和协作解决方案,并从一个由VA研究人员,流行病学家和临床医生组成的团队开始,共同开发新的分析模型。 该模型不再依靠传统的自杀风险筛查方法,而是结合并评估了380多种不同的属性,以识别自杀风险最大的人群。 创新模型没有考虑如何识别个人危险因素,而是考虑了多种因素的组合如何影响个人的自杀累计风险。 预测性分析风险模型产生的风险水平并非绝对威胁的绝对信号,而是许多因素之一,表明可能需要通过主动,专门的关注以及可能的治疗直接与退伍军人互动。 初始预测模型与旨在识别处于其他不利后果风险中的退伍军人(例如住院和意外服药过量)的其他预测模型相似,进一步扩展了Perceptive Reach的数据分析如何改善退伍军人的护理。 通过使用分析并评估新的和以前未使用的变量,“感知覆盖率”可以启发那些可能有需要但从未被视为有风险的人。…