AI和ML在数据分析中的智能应用

数据分析中的人工智能和机器学习使连接数据成为可能，以获得对消费者的洞察，扩展他们的业务，并优化物流的质量和速度。

数据分析是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，这可以应用于未来的决策过程。但目前，公司可以确定快速选择的要求。这些企业具有完整的竞争优势，可以保持敏捷并加快运营速度。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，以改进他们的业务流程并协助决策。

数据分析中的人工智能和机器学习使连接数据成为可能，以获得对消费者的洞察，扩展他们的业务，并优化物流的质量和速度。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。这种类型的分析对于从以前的事件中获取模式（如果有）或从数据中提取想法非常有用，以便为未来构建更可靠的方法。

规范性分析：这种分析描述了某种情况下的分步过程。它是一种新型分析，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。

拥有大数据的组织可以生成分析。在生成分析之前，数据科学家应确定预测分析满足其组织目标并适合大数据环境。

在人工智能和机器学习的帮助下发展预测能力

由于数据巨大，并且需要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，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，它估计基于大量隐藏数据的功能。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，推动客户参与并优化客户体验。

数据分析对企业的重要性

数据分析对公司价值的上升已经真正改变了世界，但普通人仍然不知道数据分析对行业的影响。数据分析改变行业的方式很少涉及以下内容：

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的运营方式。此外，它可以确定哪种类型的市场对于公司发展已经很方便。

降低成本：如果将AI和ML与海量数据的存储联系起来，可以带来巨大的成本效益。这些技术还可以找到有效的方法来开展业务。

提高效率：企业收集的每一条数据不仅与公司外部的人员相关联。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。

随着这些技术日新月异的发展，出现了许多 API。AI 和 ML 算法预测、识别声音和人脸、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可帮助企业管理数据并使用它来发现新的可能性。这将带来进一步的智能和创新的业务战略、更高的收益、高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，并将其与分析相结合。

审核编辑：郭婷