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苹果最新 2022 秋季发布会都看了吗？新产品展示出许多亮眼技术，机器学习就是其中之一，它以人工智能为核心，可为生活服务在内更多个性化功能提供技术支持，发挥着创新引领作用。

机器学习（ML）有着广泛的用户群体，可用于各行各业，满足多样化的预测分析需求，例如销售预测与优化库存。众多大型企业面临繁重的数据分析压力，要在风险与速度当中做取舍，Qlik 告别传统分析的不稳定性，帮您轻松构建模型，得到更优解决方案。

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获得具体预测，为分析减负

通常来讲，技术专家只深入钻研某几个重要方面，剩下的就是 Qlik AutoML 发挥作用的地方，如果专家只专注于 10% 的核心部分，Qlik AutoML 将预测分析其余 90%，激发出分析团队的更多潜力，为企业带来巨大价值。

Qlik 现在利用人工智能增强商业分析的预测性与规范性。传统的分析方法，其分析流程一般是先查看过往数据，试图理解数据含义，继而通过深入挖掘来寻找某种洞察力，了解事件成因，最终，运用已获得的这些信息做出更好决策，采取有效行动。

对于 Qlik AutoML，也遵循类似的逻辑。只不过利用机器学习来辅助分析历史数据，并自主构建可以预测未来结果的模型。所以，相较于传统分析还存在有风险的猜测，Qlik AutoML 让您得到了一个更具体、更切实际的方法。通过预测性和可解释性数据，您可以看到有可能发生的事情，更重要的是，了解这件事为什么会发生，其中包含 SHAP 数据，避免黑箱。有了对可能的结果和推动此结果发生的有力洞察，您就可以决定并实施最佳方案。

使用 Qlik ，您可以：

• 轻松创建 ML 实验，识别数据集中的关键驱动因素和训练模型。

• 对当前数据进行未来预测，并完成最高水平的预测影响者数据（Shapley 值）。

• 轻松发布数据并将模型集成到 Qlik Sense 以进行探索与假设情景规划。

团队轻松操作，提前采取行动

现在，Qlik 将 Qlik AutoML 完全集成到 Qlik Cloud 中，为分析用户及团队提供了一种简单、无代码的方式来利用 AutoML 训练 ML 模型、进行预测和计划决策。您可以利用我们独特的分析引擎来探索并预测数据，并在 Qlik Sense 中测试假设场景。通过我们的端到端平台，您还可以触发警报和自动化以开启行动。

为了配合在 Qlik Cloud 上发布 Qlik AutoML，我们正在制作一组示例数据文件，供人们在尝试新功能时使用。示例文件通过构建一家虚拟公司，展示了如何对未来的客户留存率进行预测。这些简单的数据能够帮助您在学习 AutoML 过程时有效了解机器学习，并快速上手实践。

怎么做？

Step 1 - 当创建第一个 AutoML 实验时，使用 Customer_Cancellations_Training.csv 数据集来训练模型。该数据集包含可供机器学习的历史客户流失数据。

Step 2 - 部署第一个模型之后，可以使用 Customer_Cancellations_Apply.csv 数据集创建预测。这个数据集包含当前的客户数据，可以根据这些数据进行流失预测。

Qlik是一家私有SaaS公司，提供端到端实时数据集成和分析云平台，以缩小数据，洞察力和行动之间的差距。通过将数据转换为Active Intelligence，企业可以制定更好的决策，提高收入和盈利能力并优化客户关系。Qlik在100多个国家/地区开展业务，为全球50,000多个客户提供服务。

作为Qlik官方的中国合作伙伴，我们为Qlik的中国用户提供产品授权与实施、定制分析方案、技术培训等服务，欢迎。我们旨在让中国企业的每个Qlik用户都能探索出数据的价值，让企业形成分析文化。