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透過 Amazon QuickSight 中的機器學習 (ML) 取得洞見
Amazon QuickSight 以機器學習協助您發現您資料中的洞見和趨勢、辨識主要驅動因素與趨勢，以及預測業務指標。您也可以使用內嵌於儀表板中採用自然語言敘述的這些洞見。
Amazon QuickSight 藉助機器學習 (ML) 和自然語言能力，引領您邁入描述和診斷分析背後的世界，可讓您進行預測和制訂決策。您可以一看便知資料的意涵、共享您的發現，以及探索達成目標的最佳決策。無須培養團隊和開發科技，即可建立所需的機器學習模型和演算法，達成此目標。
您可能已建置視覺效果，來回答發生什麼情況、何時發生、在哪裡發生等相關問題，並提供向下鑽研資訊，以便調查和辨識模式。藉由 ML 洞見，您可以避免耗費數小時的時間來手動分析和調查。您可以從自訂的上下文相關敘述清單 (稱為自動敘述) 選取上下文相關敘述，然後新增至您的分析中。除了選擇自動敘述之外，您還可以選擇檢視預測、異常，以及造成這些情況的因素。您也可以新增以純語言解釋關鍵要點的自動敘述，為貴公司提供單一的資料導向事實。
隨著時間流逝和資料通過系統，Amazon QuickSight 持續學習，以便於提供更相關的洞見。您可以決定要以其提供的資訊進行哪些動作，而不是決定資料代表哪些意義。
有了以機器學習為基礎的共享基礎，您的所有分析師和利害關係人都可以看到立基於數百萬指標的趨勢、異常、預測和自訂敘述。他們可以看到根本原因、考量預測、評估風險，以及制定明智、合理的決策。
您可以建立像這樣的儀表板，無需手動分析、無需自訂開發技能，也無需了解機器學習模型或演算法。此項功能全都內建於 Amazon QuickSight 企業版之中。
注意
機器學習功能於產品內根據需要使用。主動採用機器學習的功能正是如此標示。
Amazon QuickSight 透過 ML Insights 提供三個主要功能：
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採用 ML 技術的異常偵測：Amazon QuickSight 採用 Amazon 證實可靠的機器學習科技，持續分析您的所有資料，以偵測異常 (極端值)。您可以辨識造成您業務指標出現重大變化的主要驅動因素，例如高於預期的銷售量或網站流量滑落。Amazon QuickSight 採用立基於數百萬指標和數十億資料點的 Random Cut Forest 演算法。這樣做可讓您取得常埋藏於彙總資料中，無法透過手動分析存取的深入洞見。
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採用 ML 技術的預測：Amazon QuickSight 可讓毫無技術背景的使用者有自信地預測其關鍵業務指標。內建 ML Random Cut Forest 演算法自動處理複雜的真實情境，例如偵測季節性和趨勢，排除極端值並推算遺漏值。您可以利用簡單的點選式介面與資料互動。
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自動敘述：您可以使用 Amazon QuickSight 中的自動敘述功能，建置內嵌敘述的豐富儀表，以純語言敘說資料真相。這樣做可讓您省下細細篩選圖表和資料表的時數，就能擷取用於報告的關鍵洞見。它也會在您的組織內對於資料凝聚共識，以便您更快制定決策。您可以使用建議的自動敘述，或自訂運算和語言，以符合您的特有需求。Amazon QuickSight 就像是為您的每個使用者提供個人資料分析師。
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