AI和ML在数据分析中的智能应用

数据分析是一种在内部执行的组织角色，需要一种深入的方法来记录，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，发现信息并运行分析，这些分析可以应用于未来的决策过程。但目前，企业可以确定要求，以便及时做出选择。这些企业具有完全的竞争优势，可以保持敏捷性并加快运营速度。为了使用如此大量的数据来实现这种竞争优势，企业应该收集、组织和解释正确的数据，以改善其业务流程并帮助决策。

数据分析中的人工智能和机器学习使得连接数据以获得消费者的见解，扩展他们的业务，并优化物流的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，让我们先了解各种类型的分析。

描述性分析：描述性分析可以汇总未处理的数据，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）或从数据中得出想法，以便为未来构建更可靠的方法。

规范性分析：这种分析描述了环境中的分步过程。它是一种新型的分析，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建议最合适的行动计划。

预测性分析：任何寻求成功的公司都必须有远见。预测分析可帮助这些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，都可以在预测分析的帮助下进行预测。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。

拥有大量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，并且适用于大数据环境。

在人工智能和机器学习的帮助下开发预测能力

由于数据量很大，并且需要一套正确的工具来收集和提取正确的信息，因此使用机器学习和AI算法，企业可以通过这些算法优化和揭示新的统计模式，从而为预测分析奠定基础。

各种机器学习算法，如递归神经网络（RNN），可以识别无组织数据集中隐藏的模式并揭示新信息。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。他们是适应性的，当他们从先前的信息中学习时，他们会改变自己。

AI和ML还有许多其他方式使企业受益。这些方法可以帮助组织增强其业务运营，提高客户参与度并优化客户体验。

数据分析对企业的重要性

数据分析对一家公司的价值不断上升，在真正意义上改变了世界，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几种方式涉及以下内容：

业务知识：商业知识是可以理解的，它可以决定公司在未来几年如何运作。此外，它可以确定哪种类型的市场对于公司发展的目的来说已经很方便。

降低成本：如果与存储大量数据相关联，AI和ML可以带来巨大的成本效益。这些技术还可以找到做生意的生产方法。

提高效率： 企业收集的每一条数据不仅与公司外部的人员有关。公司获得的大部分数据都是在内部检查的。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算法预测，识别声音和面部，处理图像等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。这带来了进一步的智能和创新的业务战略，更高的收益，富有成效的运营和满意的客户。目的是以更可靠的方式分配公司的前景，并将其应用于分析。

审核编辑：郭婷