大数据时代曾经到来，但是数据剖析专业人士却有非常紧缺。因而，
nPrior Knowledge、
nClearStory、
nDatahero 及
nPlatfora等一批数据剖析型初创企业如雨后春笋普通冒了出来。日前，Prior Knowledge
n开放了其数据库API的公共beta版，试图为希望剖析数据但又不想学数学的开发者提供处理之道。

数据剖析的需求往往从预见开端。但是当你想进一步弄清楚数据之间的关系时，却往往会由于信息不全或许不晓得应该用什么样的数学加以剖析而保持努力。
nPrior Knowledge希望经过本人的Veritable效劳让这些人持续下去。复杂来说，就是协助停止数据剖析的人想出一个统计相关的答案。

其目的是应用机器学习的最新技术来创立出可协助处置数据不确定性的数学。Veritable树立起一个相当智能的预测数据库，可以针对用户的成绩选择适宜的数学运算来处理。此外，Veritable还可以对用户提交的数据停止剖析，协助用户找出也许他们本人都没有发现的数据之间的关联关系。

协助树立预测模型

Veritable会在思索不同变量之间数万亿种关联关系的根底上搭建预测模型。

用户只需提交数据和成绩，Prior Knowledge会停止运算和验证。Veritable的理想用户是理解Ruby或Python且关于本人想要的模型略知一二的开发者。使用场景能够是应用疾控中心的数据来断定某人能否感冒，进步电子商务网站引荐的成功率，希望卖出的罩杯更契合买家尺寸的网上商店也能用得上。理解用户体验但对统计和数学知之甚少的开发者可以应用Veritable。

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剖析潜在关联关系

数据库可以检查用户提交的数据并确定哪些数据跟查讯问题最相关，同时还会找出不同数据集之间风趣的关联关系。比如说，假如提交了某人的购物历史数据，Veritable剖析后就会显示说年龄是买家选择购鞋类型的最佳预测要素，卖家/开发者则可以相应调整本人的引荐引擎。

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概括而言，Veritable给开发者提供了对数据停止“预测、解释和归类”的才能，应用其提供的效劳，开发者的使用也答应以为用户提供更好的预测，更合理地解释行为（具有这些症状的人得了感冒），以及对用户停止更精准地分组（这一类的买家会买产品X）。

Prior Knowledge往年二月从Founders Fund拿到140万美元的融资。其Veritable 在封锁beta测试时期有两个使用开发者在试用其效劳。一个是为对冲基金开发金融风险评价工具的使用，另一个则做的使用跟医疗保健有关。该平台能否成为数据剖析的根底平台仍有待察看，移动互联网在带来全新社交体验的同时，也或多或少使人们产生了依赖。移动互联网使网络、智能终端、数字技术等新技术得到整合，建立了新的产业生态链，催生全新文化产业形态。但随着其公测的开放，置信会惹起更多开发者的留意。