由於採用數據科學的發展，我們的行銷方式比以往更加科學、精準。我們擁有大量數據可供使用，我們可以利用它們來提取情報並做出更好的決策。
增強分析是一門將商業智慧（商業智慧或 BI）與人工智慧和機器學習的最新發展相結合的學科。它是一個非常強大的工具，使我們不僅可以推進日常任務的自動化，還可以推進策略決策的自動化。繼續閱讀以了解它是什麼以及為什麼您應該開始使用它。
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什麼是增強分析？
什麼是增強分析？
根據 Gartner 的說法，增強分析是利用機器學習和人工智慧等技術來幫助準備資料並產生 博蒂姆資料庫 和解釋見解，以擴展人們在分析和智慧業務中探索和分析資料的方式。它還透過自動化開發、管理和部署資料科學、機器學習和人工智慧模型的許多方面來幫助資料科學家（包括專家和臨時使用者）。
增強分析基於三個分析分支的組合
許以自動方式提取資訊
人工智慧.人工智慧已在行銷領域使用多年，用於收集客戶數據並做出自動化決策。有了它，商業智慧的越來越多的方面都可以實現自動化。
自然語言處理。
人工智慧這個領域允許機器理解
自然語言的查詢，也就是人們說話和寫作的方式，並用它來溝通。能夠正確解釋用戶的搜尋查詢或資料請求是一個重要方面。
機器學習
人工智慧的這個分支負責自動建構分析模型。透過機器學習，人工智慧系統可以從數據中學習、識別模式並以最少的人為幹預做出決策。
為什麼你應該開始使用它？增強分析的好處
更加敏捷。在傳統的商業智慧流程中，手動資料準備和回應時間可能會更長。相反，透過增強分析，我們轉向“機 如何更改行動網路並保持相同的號碼 器速度”而不是“人類速度”。結果是請求立即處理，等待時間大大減少，使整個流程更加敏捷。
更精確
自動化和人工智慧的結合可以最大限度地減少人為錯誤的風險。資料量越大，人為錯誤發生的可能性就越大，更糟的是，執行錯誤檢查所需的時間就越長。透過以自動化方式處理資料可以消除這一障礙。
更多資源。使用增強分析工具意味著手動處理資料所花費的時間要少得多。這使得資料科學家和技術人員能夠專注於更具策略性的任務並增加業務價值。
減少偏見人
類往往更容易識別我們熟悉的模式，而忽略新的或不太熟悉的模式，因此我們可能會對數據做出不完整的解釋。另一方面，人工智慧解決方案毫無偏見地面對相同的數據，並且能夠識別我們可能錯過的元素。
使用起來更加方便。增強分析工具允許任何使用者無需專業知識即可獲得有價值的見解。借助自然語言處理，無需了解 SQL 等語言即可進行查詢，結果將呈現在直觀且易於解釋的儀表板中。