AI + 分析
Tableau AI 帮助您在当前做出面向未来的决策
我们的 AI 方法不仅仅是一种算法，它由实际的应用驱动，可帮助个人和组织回答紧迫的问题。Tableau 在其平台中内建了透明的 AI，让每个人都可以轻松地了解预测和见解的生成方式及其现实意义 — 帮助您在连贯的分析流程中做出更明智的决策。
隆重推出 Tableau 中的 Einstein Discovery
轻松构建预测模型并将其集成到 Tableau 工作流中
Einstein Discovery 由机器学习 (ML) 驱动，为每个 Tableau 用户带来值得信赖的预测和建议，帮助他们以更快的速度制定更加明智的决策。Einstein Discovery 由 Salesforce 开发，现已整合到 Tableau 工作流中，它让包括数据科学家和业务用户在内的任何人都可以创建直观的预测模型，而无需编写代码。
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Tableau 商业科学
商业科学是一类新的 AI 驱动分析方法，可帮助具有领域专业知识的人更快、更加自信地做出更明智的决策，并认识到并非所有问题需要的精确性都要以牺牲速度和业务背景为代价。通过为更多的人配备受管控、无代码的 AI （如预测、假设场景规划、引导式模型构建），业务团队可自行完成更多分析。
简单快捷
轻松探索目标问题的相关预测。
我们的商业科学技术可通过“自动探索”和“无代码机器学习”来显示预测和建议，帮助您针对重点问题制定决策。
可信
通过易于使用的透明 AI 提高您的决策信心。
借助旗下的商业科学技术，我们通过透明 AI 进行数据建模和显示数据，帮助您和您的团队了解结果背后的关键驱动因素，让您对自己的决策充满信心。
集成
在您专注的环节建立和分享您的见解。
我们的商业科学技术和第三方深度 AI 集成均针对您专注的环节而构建。您可以轻松地构建、部署和操作自定义预测模型和模拟，而且不会影响自己的分析。
预测建模函数
新的预测表计算超越了现有的趋势线分析函数，使用这些计算建立的模型可以理解您的数据如何围绕最佳拟合线分布。MODEL_QUANTILE 和 MODEL_PERCENTILE 在默认情况下使用线性回归模型，前者返回指定百分位数的目标值，后者返回预期值小于或等于观测标记的概率。您可以将表达式中的模型更改为正则化线性回归或高斯过程回归，并能够立即看到这种变化如何影响预测（与历史数据相比）。
了解更多信息数据科学
通过直接在您的工作流中扩展整个组织的模型和自定义代码，以实现对数据科学和分析投资的更好利用。在 Tableau 中，整合和动态可视化来自您的 R、Python、Einstein Discovery、MATLAB 和其他扩展程序和集成的结果。
R 集成
将 R 软件包、统计分析或您保存的任何数据模型集成到 Tableau 可视化分析中。
Python 集成 (TabPy)
TabPy 让 Tableau 能够在 Tableau 计算中远程执行 Python 代码并调用已部署的 Python 函数。
MATLAB 集成
通过部署 MATLAB 模型来获得预测性见解，或者使用 MATLAB 对您的数据进行预处理，并以 Tableau 数据提取的形式持久保留下来，以做进一步分析。
分析扩展 API
扩展 Tableau 计算，使其动态包含编程语言、工具等。创建类似于 TabPy 和 MATLAB 集成的相关集成。