1.知觉排序
知觉排序是BI的金句，他们将在2021年听见更多。它被认为是排序和BI金融行业的新热点，它能够消化大量形式化和非形式化的统计数据，那些统计数据将转换为可管理的内容。它仿效大脑，并早已开始创造一条控制技术路径，将仿效人类信息处理在比以往更复杂的水平。子公司能采用 BI工具中的演算法来识别消费者的行为、趋势和模式，在 2021 年，他们将听见更多关于这个有趣的金句的成功故事。
透过语义处理、机器学习、模式识别知觉排序等控制技术，知觉排序被认为是新一代控制系统，能协助科学研究者在医疗、零售、安全和电商等金融行业作出更好的决策。预计今年今年收入为8739万美元，到2026年将达至31.6%。IBM库珀是这一领域的领头羊，Google和Facebook早已开始迅速构建控制系统来应对这一消费市场。
数据挖掘的一个范例是统计数据预警的同时实现。基于数学模型、已提到的建模和共振频率预警等控制技术，应用软件在填补空缺或出现销售业务异常时立刻通知采用者。这仅仅是排序几率的开始，那些几率早已正式成为销售业务运营的标准。其他的范例包括虚拟实境USB，机器义肢，机器副手，自动驾驶汽车，等等。那些控制系统早已能说话、写作、阅读和学习了：因此，这也是2021年将竭尽全力搅乱金融行业的大数据金句众所周知。
2. 终端预测
终端采用早已开始正式成为 BI 中一个日益增多的因素。随着越来越多的供应商在其应用软件中提供终端应用软件系统，子公司也开始实行终端统计信息处理，2021 年将加速增长更多。事实上，根据Neser的研究，到2024年底，消费市场体量预计今年将达至60万美元。这只能证明这是怎样竭尽全力其加速增长和消费市场扩张的预测金句众所周知。科学研究可口可乐表示，虽然北美在终端预测消费市场占有主要份额，但欧洲和亚洲地区也将同时实现利润可观的加速增长。
毫无疑问，终端性是加速增长的关键性，子公司需要认识到怎样实行他们能充分运用的终端应用软件系统。加速的统计信息处理和在终端中出访统计数据的几率，无论位置怎样，以及互联网连接的唯一要求，使终端预测正式成为全球企业增加的价值。亚马逊、Google、IBMZimride等巨头已被确定为关键性参加者，这证实了终端在当今竞争激烈的位数世界中的重要性。
为什么终端变得普遍，原因很简单，智能手机电脑、笔记型电脑和终端设备的加速扩展和同时实现，采用者能轻松出访预测，而无须在子公司实际存在。任何人都能透过销售业务账户出访其预测统计数据，只需登入云服务，即可获得有关性能、位数、中控台和报告的即刻见解。这早已开始正式成为子公司的巨大优势，因为他们有机会作出更慢的决定，立刻回答销售业务问题，并进行即刻统计数据挖掘。到2021年，终端销售业务只会扩大，他们还看不到具体体量。
3. 自助式 BI
SQL 科学研究者、统计数据科学家和控制系统预测师为提取尽可能多的统计数据而工作的形象早已开始落伍。BI 早已协助精简了许多销售业务采用者的统计数据挖掘，并在组织内广泛采用自助式在线BI民主化统计数据。您能在此示例上看到自助式 BI USB：
自动化的数据挖掘增加了这个过程，并将使BI对任何人和每个人都开放：它将不再局限于一小群专门人员，”公民统计数据科学家”将正式成为常态。现代 BI 意味着更少的专业化、更多的自动化以及每个人统计数据挖掘的简单方法。
透过创建更精简的流程来深入挖掘销售业务统计数据，生产率将提高，也将有助于克服技能差距。因此，数据挖掘将比以往更加容易获得，使统计数据民主化。
采用者独立性和自给自足是自助式 BI 的核心。在子公司内部采用信息将带来更多的统计数据分散和每个人都能出访。但是权力下放的程度也取决于要求和采用者角色——虽然它能协助完成各种任务，但它肯定需要考虑哪些任务和谁的任务。2021 年，他们将看到更多的供应商承担提供子公司中每个人都能采用的工具的角色 – 预测师、部门经理或普通销售业务采用者。
在 BI 采用自助式服务方法之前，子公司需要聘请 IT 或统计数据科学团队进行复杂的预测和导出统计数据报告。近年来，自助式服务水平不断提高，越来越多的科学研究者预测，明年的重要性只会上升，这是2021年的统计数据金句众所周知，他们将听见更多关于，因为子公司早已开始寻找方法，以最有效的方式清理他们的统计数据可能。
4. 语义处理
语义处理早已开始以惊人的速度改变数据挖掘。不仅仅是 NLP，还有它的所有表现形式，如语义理解 （NLU）、语义生成 （NLG） 或语义交互 （NLI）。每种应用软件系统都有其基础，那些应用软件系统旨在使人机交互更加简单和高效。基础知识存在于机器学习领域内复杂的排序和数学方法中，开发始于近50年前。传统上，NLP 在促进文本预测方面最为成功，但 NLP 的应用将变得更加容易为普通商业采用者及其日常采用 BI 服务。
数据挖掘早已开始改变他们与语义处理（尤其是在大型统计数据集）的交互方式。它使非控制技术采用者能够在应用软件的协助下进行复杂的预测，并且无须 IT 团队的特殊干预。NLP 有助于揭示其他可能保持未被发现的模式，因此，该金融行业预计今年到2023 年复合年均加速增长率为 18.78%，这并不奇怪。知觉排序的通信能力不会停滞不前，而只会加速增长，这将是他们在2021年听见更多关于统计数据挖掘的金句众所周知。
NLP采用和采用的一些简单范例是自动更正，机器翻译，机器，虚拟副手，不要忘记巨人，如Siri或Alexa。在数据挖掘中，流行用法众所周知是以意见挖掘的形式。大品牌采用 NLP 控制技术进行社交媒体监控，以协助预测和反映客户情绪。但NLP肯定会在2021年正式成为金句，竭尽全力在许多金融行业采用，为各种体量的企业提供额外价值。
2021年统计数据挖掘与数据挖掘的十大关键性词Ⅰ2021年统计数据挖掘与数据挖掘的十大关键性词Ⅱ
