您知道53% 的公司使用數(shù)據(jù)分析技術(shù)嗎？這些公司中的大多數(shù)都發(fā)現(xiàn)這是非常有用的。當(dāng)與機(jī)器學(xué)習(xí)結(jié)合使用時(shí)，它可能更有價(jià)值。

機(jī)器學(xué)習(xí)幫助公司從分析中獲得更多價(jià)值

使用分析來幫助開展業(yè)務(wù)有很多好處。如果您同時(shí)利用機(jī)器學(xué)習(xí)，您將從分析中獲得更多價(jià)值。

一段時(shí)間以來，分析一直在影響公司的收入。如今，越來越多的組織正在接受分析的使用。他們正在更深入地挖掘數(shù)據(jù)以提高效率、獲得競爭優(yōu)勢并進(jìn)一步增加利潤。這就是企業(yè)尋求利用機(jī)器學(xué)習(xí) (ML) 的原因。他們需要更全面的分析策略來實(shí)現(xiàn)這些業(yè)務(wù)目標(biāo)。

多年來，Microsoft Excel、Google sheet 等電子表格程序以及 Microsoft Power BI 等更復(fù)雜的程序一直是數(shù)據(jù)分析的主要工具。然而，快速變化的商業(yè)環(huán)境需要更復(fù)雜的分析工具，以便快速做出高質(zhì)量的決策并為未來建立預(yù)測。這些工具可幫助公司提高生產(chǎn)力、降低成本并實(shí)現(xiàn)其他目標(biāo)。

如果您必須：您肯定需要采用更高級的方法：

• 處理來自不同來源的大量數(shù)據(jù)
• 找到它們之間復(fù)雜的隱藏關(guān)系
• 做出預(yù)測
• 檢測異常模式等

在本文中，我們將分享一些使用 ML 改進(jìn)分析的最佳實(shí)踐。

改善分析的頂級 ML 方法

時(shí)代在變——變得更好！如今，您可以使用許多先進(jìn)的 ML 方法來增強(qiáng)您的分析并獲得有關(guān)如何優(yōu)化業(yè)務(wù)流程、改進(jìn)決策、建立正確的客戶關(guān)系以及利用您的市場主張的寶貴見解。讓我們深入挖掘。

聚類

Сlustering 是一種根據(jù)它們之間的相似性對多個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)進(jìn)行聚類的方法，因此它們更易于解釋和管理。Сlustering 使用 ML 方法通過使用其眾多參數(shù)或?qū)傩詠韯?chuàng)建計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)集群，這對于人類主導(dǎo)的集群來說更加困難。集群完成后，領(lǐng)域?qū)＜铱梢越忉屵@些集群以更好地了解業(yè)務(wù)或?qū)⑵鋺?yīng)用于不同的分類。有許多現(xiàn)成的 BI 解決方案可讓您對數(shù)據(jù)進(jìn)行分組。但是，如果您由于大量數(shù)據(jù)和特定任務(wù)而需要自定義數(shù)據(jù)處理，或者愿意省錢，您可以從創(chuàng)建特定的 ML 模塊中受益，該模塊將按照您需要的方式處理數(shù)據(jù)。

使用數(shù)據(jù)聚類的方法有很多，例如圖像處理、客戶細(xì)分、醫(yī)學(xué)成像等。例如，營銷經(jīng)理可以運(yùn)行聚類分析，根據(jù)客戶的購買模式或偏好對其進(jìn)行細(xì)分。此外，當(dāng)您處理大型非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)集時(shí)，通常會使用聚類分析。聚類可以幫助您處理大型數(shù)據(jù)集并快速將它們組織成更有用的東西，而無需定義完整的算法。例如，保險(xiǎn)公司使用聚類分析來檢測虛假索賠，而銀行則使用它來評估信用度。

預(yù)測分析

預(yù)測分析使用歷史數(shù)據(jù)來預(yù)測未來趨勢和模型、確定關(guān)系、識別模式、發(fā)現(xiàn)關(guān)聯(lián)等等?；旧希A(yù)測分析回答了這樣一個(gè)問題：“根據(jù)我現(xiàn)有的數(shù)據(jù)，最有可能發(fā)生什么，我能做些什么來改變這個(gè)結(jié)果？” 盡管大多數(shù) BI 工具都有開箱即用的預(yù)測分析解決方案，但存在先決條件和限制。他們通常擁有昂貴的許可證，為普通客戶簡化，并阻止單一供應(yīng)商內(nèi)的解決方案。雖然現(xiàn)有工具涵蓋了典型用例，但下一步是設(shè)置自定義預(yù)測模塊以完美滿足您的需求和配置。

基于機(jī)器學(xué)習(xí)的預(yù)測分析應(yīng)用數(shù)不勝數(shù)，包括銷售預(yù)測、風(fēng)險(xiǎn)評估、財(cái)務(wù)建模、預(yù)測性維護(hù)、庫存預(yù)測等。預(yù)測分析已成功應(yīng)用于不同行業(yè)，如電子商務(wù)、電信、營銷、銀行、保險(xiǎn)、或能量，僅舉幾例。例如，使用預(yù)測分析，與基本分析工具相比，產(chǎn)品經(jīng)理可以更準(zhǔn)確地預(yù)測和減少客戶流失。

異常檢測

異常檢測 (AD) 系統(tǒng)要么由專家為數(shù)據(jù)配置閾值手動(dòng)創(chuàng)建，要么通過使用 ML 檢查可用數(shù)據(jù)自動(dòng)創(chuàng)建。對于數(shù)據(jù)最終會發(fā)生變化的環(huán)境（例如欺詐），手動(dòng)部署可能不是一個(gè)好的解決方案，因?yàn)樗鼧?gòu)建了一個(gè)無法適應(yīng)的系統(tǒng)。ML 符合工程師創(chuàng)建性能更好的自適應(yīng) AD 系統(tǒng)的目標(biāo)。由 ML 提供支持的異常檢測可以自動(dòng)處理大量數(shù)據(jù)，甚至可以檢測到單一出現(xiàn)的異常，而在聚合數(shù)據(jù)分析中不會檢測到它。

通過異常檢測，您可以輕松識別可疑的用戶組、有缺陷的產(chǎn)品或客戶數(shù)據(jù)中的異常。異常檢測已成功用于優(yōu)化各種行業(yè)的業(yè)務(wù)運(yùn)營，例如銀行、金融服務(wù)、零售、制造、IT 和電信、國防和政府、醫(yī)療保健等。例如，制造公司依靠異常檢測來快速查明設(shè)備故障。

可解釋的人工智能

在技??術(shù)影響人們生活的領(lǐng)域，了解人工智能算法背后的內(nèi)容以及做出決策的基礎(chǔ)至關(guān)重要。潛在 AI 采用者的一個(gè)典型擔(dān)憂是，通常不清楚該技術(shù)是如何得出某些結(jié)論的。這就是可解釋人工智能發(fā)揮作用的地方。可解釋的 AI 是下一代 AI，它打開了一個(gè)黑匣子，因此人們可以理解 AI 算法內(nèi)部的邏輯。據(jù)NMSC 稱，到 2030年，全球可解釋人工智能市場將達(dá)到 217.8 億美元。

可解釋人工智能在人工智能模型的可信度和可理解性至關(guān)重要的領(lǐng)域得到應(yīng)用，例如醫(yī)療保健、自動(dòng)化運(yùn)輸、制造、銀行和保險(xiǎn)，以及預(yù)測性維護(hù)、自然資源勘探和氣候變化建模等關(guān)鍵任務(wù)應(yīng)用.例如，解釋的人工智能可以幫助醫(yī)生更準(zhǔn)確地診斷疾病，例如使用 MRI 圖像檢測癌癥，該圖像識別可能是腫瘤的可疑區(qū)域。

加起來

機(jī)器學(xué)習(xí)的潛在好處具有巨大的吸引力，這就是為什么許多公司都希望投資于高級分析解決方案。對于尋求最大化數(shù)據(jù)潛力的組織來說，合理的步驟是利用 ML 來分??析數(shù)據(jù)。那些最快采用這些先進(jìn)方法的人將優(yōu)化他們的業(yè)務(wù)流程并獲得最高的投資回報(bào)。