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互聯網誕生早期，創建網站是一門高端技術活。而現在，wordPress/ target=_blank class=infotextkey>WordPress這樣的無代碼工具讓每個人都能迅速地創建一個網站。如今已有超50億的網站，而在1995年僅存在3.1萬個網站。
同樣，當今的高技術準入門檻是數據科學發展的阻礙，但無代碼分析工具將讓其實現平民化，數據科學家使用字母組合的復雜工具來“將數據轉化為洞察力”。
R語言、SAS、結構化查詢語言(SQL)、非關系型的數據庫(NoSQL)、TF、D3.js、自然語言工具包( NLTK)、RF、MATLAB、機器學習(ML)，隨便選擇哪個都沒有關系。關鍵在于，如果企業不能理解數據科學，就不能利用數據科學。并不是每個企業都能雇傭一個數據科學家團隊，在美國，科學家的工資在六位數以上。
一項針對500名美國員工如何使用數據的調查顯示，很多企業沒有從數據中獲得洞察力。例如，68%的營銷人員需要更多的數據可視化特征，54%的會計師需要更多的預測分析特征來預測風險。
統計數據來源：GetApp
Wix使每個人成為網站構建者，Canva使每個人成為設計師。現在，是時候讓每個人都成為數據科學家了。
商業領袖能做些什么？
無論是管理一個營銷團隊還是運營一家咖啡館，所有的領導者都應該被學會使用數據科學，且無需成為一個“ AI巫師”或“代碼忍者”。
這就是數據科學平民化的意義所在。像Apteo這樣的無代碼工具的目標就是，讓每個人都成為數據科學家，從可視化到預測分析，讓各種規模和技能級別的團隊都能利用這項技術。
為了清楚地表明無代碼分析可以應用于任何層面，你可以看看Robinhood數據跟蹤器、擺動狀態追蹤器或Tom Brady分析。
平民化——并不只是一個噱頭
通過將設計平民化，Canva成為了一家市值60億的公司；通過將網頁制作平民化，Wix在納斯達克（NASDAQ）實現了126億美元的巨額市值；Shopify公司將電子商務平民化，目前其在紐約證券交易所（NYSE）的市值超過1000億美金。
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還有谷歌，這家價值數萬億美元的公司，通過讓世界上的信息觸手可及來實現知識平民化，通過點擊即可付費而不需要購買廣告牌來實現平民化。
在1998年，一篇開創性的論文（http://infolab.stanford.edu/~backrub/google.html）探討了谷歌的想法，提出了這樣的觀點：“到目前為止，大多數搜索引擎的開發都是在幾乎沒有公布技術細節的公司進行的。這使得搜索引擎技術在很大程度上仍然是一種黑色藝術，并且是以廣告為導向。”
22年過去了，如今谷歌每天要回答數十億次查詢。谷歌讓信息查詢變得簡單，無代碼分析讓洞察力的發現變得簡單。
即使在上世紀90年代，人們也知道“最好的導航服務應該能讓你在網上找到幾乎任何東西。”同樣，最好的數據科學服務應該是能讓你輕松洞悉數據中的蹊蹺。
尋找洞察力
忘掉從混亂的 README文檔中導入對應關系，或是在Tableau中編寫 SQL吧！無代碼工具讓任何人可以認清趨勢、KPI導向并創建預測。
Apteo的三個處理步驟
例如，假設你是一個SaaS（軟件即服務）企業主，對降低“用戶流失率”感興趣，這就是你的 KPI。無代碼工具允許你選擇 KPI 或試圖解決的問題，所有繁重的工作都在后臺完成。
至于Apteo，它將自動選擇有助于分析KPI的屬性，但用戶也可以添加或刪除屬性。很快就能創建一個模型，允許你根據插入的屬性生成預測。
從亞馬遜、沃爾瑪、Netflix和麥當勞到你自己
許多行業領先的企業都由于數據的強大而獲得了成功，當然啦，他們也擁有聘請大型數據科學團隊的資源。
· 亞馬遜的推薦功能帶來的收入高達其總收入的35%。在上一個財政年度，其收入幾乎達到了1000億美元。
· 沃爾瑪使用預測模型來預測特定時間的需求，這樣就可以安排合適的員工數量，改善結帳體驗。
· Netflix訂閱是根據你的個人興趣定制的，通過預測模型，輸入你喜歡的節目、你的觀影日期時間、你使用的設備、是否暫停了節目（是否之后繼續觀看），等等。
· 麥當勞以3億美元收購了數據公司 Dynamic Yield，以預測各地的客戶需求，從而減少浪費，提高利潤率。
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通過使用無代碼的數據科學工具，你自己的企業也可以利用和亞馬遜和沃爾瑪等行業領導者同樣強大的技術。讓每個人都成為數據科學家，擁有頂級的數據分析能力，不再是一紙空談。
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