AI和ML在数据分析中的智能应用

数据分析是内部执行的组织角色，需要深入的方法来记录、解释和检查数据，并以可理解的形式呈现结论。

以前，公司会收集数据、发现信息并进行分析，这些数据可以应用于未来的决策过程。但目前，公司可以识别快速选择的要求。这些企业拥有完整的竞争优势，可以保持敏捷并更快地运营。为了使用如此大量的数据获得这种竞争优势，企业应该收集、组织和解释正确的数据，以改进他们的业务流程并帮助决策制定。

数据分析中的人工智能和机器学习使连接数据以获取消费者洞察、扩展业务并优化物流质量和速度成为可能。在我们研究这些技术如何使组织受益之前，让我们首先了解各种类型的分析。

描述性分析：描述性分析可以总结未处理的数据，并将其转换为人们易于理解的形式。他们可以详细解释过去发生的事件。这种类型的分析有助于从以前的事件中获取模式（如果有的话）或从数据中提取想法，以便为未来构建更可靠的方法。

规范性分析：这种分析描述了一种情况下的分步过程。它是一种新型的分析方法，它利用机器学习、业务实践和计算建模的混合来为任何预定义的结果提出最合适的行动计划。

预测分析：任何寻求成功的公司都必须有远见。预测分析可帮助此类公司根据热门事件确定最新趋势和实践。无论是预测未来发生的可能性，还是评估它将发生的确切时刻，都可以借助预测分析进行预测。它使用多种机器学习和分析建模方法来解释过去的数据并预测未来。

拥有大数据的组织可以生成分析。在生成分析之前，数据科学家应该确定预测分析满足他们的组织目标并适用于大数据环境。

在人工智能和机器学习的帮助下发展预测能力

由于数据量巨大，需要使用正确的工具集来收集和提取正确的信息，因此使用机器学习和人工智能算法，企业可以通过这些算法优化和揭示新的统计模式，为预测分析奠定基础。

循环神经网络 （RNN） 等各种机器学习算法可以识别无组织数据集中的隐藏模式并揭示新信息。神经网络是在人类神经系统之后模拟的软件和硬件系统，它根据大量隐藏数据估计功能。神经网络由三个元素定义，即架构、活动规则和学习规则。当它们从先前的信息中学习时，它们具有适应性并会自我转化。

人工智能和机器学习还有许多其他方式可以使企业受益。这些方法可以帮助组织增强业务运营、推动客户参与和优化客户体验。

数据分析对企业的重要性

数据分析对公司的价值不断上升已经真正改变了世界，但普通人仍然不了解数据分析在行业中的影响。数据分析改变行业的方式很少涉及以下内容：

商业知识：商业知识是可以理解的，它可以决定一个公司未来几年的经营方式。此外，它可以确定哪种类型的市场对于公司发展来说已经很方便。

降低成本：如果与海量数据的存储挂钩，人工智能和机器学习可以带来巨大的成本效益。这些技术还可以找到开展业务的有效方法。

提高效率：企业收集的每一条数据都不仅仅与公司外部的人相关。公司获得的大部分数据都经过内部检查。随着技术的进步，收集数据变得非常方便，这有助于了解员工和公司的绩效。

随着这些技术的日新月异，出现了许多 API。AI 和 ML 算法在预测、识别声音和面部、处理图像等方面的能力使得进一步发展成为可能。

人工智能和机器学习帮助企业管理数据并使用它来发现新的可能性。这会导致进一步的智能和创新业务战略、更高的收益、高效的运营和满意的客户。其目的是以更可靠的方式分配公司的前景并将其与分析一起应用。

审核编辑：郭婷