机器学习和分析：专家指南

机器学习和分析已成为企业从数据中提取有价值的洞察不可或缺的工具。通过使用强大的算法和统计模型，组织可以发现隐藏的模式，制定更多数据驱动的决策，并在当今快速发展的市场中获得竞争优势。

虽然团队可以在没有机器学习的情况下分析数据，但结果可能达不到预期。事实上，机器学习显著提升了分析平台的功能。

什么是机器学习？

机器学习是人工智能的一个子集，它使用基于大型数据集训练的算法来识别趋势、识别模式和关系，然后使用这些信息进行预测或制定决策，而无需明确编程，并且只需要很少的人工干预。

机器学习技术在许多行业都有应用，包括医疗卫生、财务、营销和网络安全。通过迭代学习过程提高结果，该过程专注于提高准确性、添加自定义和减少模型中的错误。

什么是分析？

分析是指从数据中获取洞察并利用数据得出结论或做出决策的过程。它涉及收集、清理和组织数据，以识别趋势、关联和模式。通过使用各种统计和数学技术，分析可帮助组织做出更明智的决策，提高绩效并优化运营。

分析与统计领域相关，后者提供了基本概念，可帮助公司了解其数据并利用其推动增长和成功。在商业领域中，术语“分析”通常是指使用软件对数据进行排序，找到独特的关系，并通过可视化以可访问的方式呈现结果。

关键要点

• 机器学习和分析是共生技术。
• 机器学习可以加快和扩展分析能力，包括通过识别其他方式经常遗漏的模式和洞察。
• 分析通过在适当的上下文中处理数据来生成组织价值，以获得具体可行的洞察。
• 对于机器学习和分析项目，请考虑持续监视，以检查隐藏的偏见和不准确性。

机器学习和分析详解

利用机器学习和其他 AI 技术，分析工作可显著获益。不依赖机器学习的分析工具使用静态算法，可能会错过数据中模糊但重要的模式。机器学习可以找到这些模式，如果需要，可以检查比传统分析工具能够处理的数据集更大、更多样化。

分析是否包括机器学习？

分析并不一定需要机器学习。多年来，企业使用基于统计分析的工具来分析数据趋势，预测未来结果，并评估策略的有效性。在没有机器学习的帮助下，他们试图回答这类问题：我们的假日折扣策略效果如何？哪些产品或服务更受此客户群的欢迎？哪些更赚钱？虽然传统方法可以产生答案，但如果没有机器学习，该过程会受到范围和可用的数据点数量的限制。

为了找到答案，在线分析处理 (OLAP) 已经使用了几十年，用于获取部分交易数据并使用经典统计分析进行分析。当数据结构化时，就像在关系数据库中一样，OLAP 是非常有效的。但是，当数据既是结构化的，又是非结构化的，并且包含有关业务的非数字信息时，统计分析无法提供相同级别的洞察力。除其他优势外，机器学习还可以帮助分析师识别更复杂的非线性模式，即使是在非结构化数据源中也是如此。

随着企业将更多非结构化数据放入数据仓库，机器学习对于分析所有数据将变得越来越重要。

为什么机器学习和分析对企业很重要？

机器学习和分析结合在一起，从各种数据中提取有价值的洞察和预测。这可以为企业提供竞争优势，因为今天，数据来自任何地方，在某些情况下，无时无刻都在产生数据：内部运营指标，供应商和供应商库存，营销活动结果，来自客户应用程序的数据，现代技术生态系统从公共来源、财务数据、物联网设备生成的数据……几乎每一次交互都会生成数据，然后馈送到数据仓库或基于云技术的存储库（例如数据湖）中。

这些海量的信息，为企业提供了大量机会，让他们可以了解运营、营销、供应链等方面的见解，但前提是他们能够分析大量不同的数据。然后是机器学习。借助机器学习，商业分析的整个流程变得更加可管理且范围更广，原因包括：

• 通过机器学习实现自动化，可以提高数据转换流程的效率，例如数据清理和识别数据质量问题。
• 分析工具中的机器学习可以根据业务用户的简单查询生成“令人茅塞顿开”的见解。
• 基于机器学习的分析工具还可以识别复杂数据中的隐藏模式，从而引发新的想法和讨论，创造新的机会。

基于云技术的数据仓库和分析工具提供了可扩展性和灵活性，让机器学习驱动的分析更加令人兴奋。大量的数据和复杂的机器学习算法需要大量的计算能力来进行高效分析。由于这是一个快速发展的空间，希望构建和部署新模型的开发人员和数据科学家将从专门为机器学习和分析设计的在线工具和服务中受益。借助云技术，企业可以利用新的数据分析创新，同时为组织内任何具有适当凭证的人提供轻松访问系统的机会。

在商业分析中使用机器学习

一旦组织将各种来源的输入收集到存储库中，机器学习系统就可以开始处理大量数据，以支持战略计划。这些计划可以成为运营、营销、物流甚至社交媒体公众参与的一部分。

以下是机器学习在商业分析中的应用。

• 客户细分：机器学习在客户细分等式的两边都有帮助。为了确定哪些买家档案属于哪些客户群，机器学习可以通过购买历史和互动数据进行分析以生成分类。另一方面，机器学习可以快速确定特定细分市场的营销活动的效果，从而为营销团队提供一些喘息的空间来调整信息或其他营销活动因素。
• 欺诈检测：机器学习可以识别潜在的欺诈模式，包括地理位置、采购频率、采购类型、支出金额以及其他各个交易详细信息，并将其与客户档案进行比较。使用异常检测功能，系统可以快速标记异常活动，并发送潜在的非法交易进行进一步调查。
• 供应链管理：供应链可能涉及来自全球的各种合作伙伴、批发商和物流提供商。当它们破坏了所需商品的流动时，本地事件很快就会成为数千英里外的制造商和零售商的关注点。机器学习可以收集和整理来自供应商和物流公司的数据，以识别潜在和正在发生的中断。此外，机器学习系统还将数据与制造计划相关联，以确定临时问题，并发现可能导致成本和流程优化的趋势，例如识别容易出现零部件故障或延迟交货的供应商。
• 情绪分析：情绪分析从消息、成绩单和评论中获取文本；确定整体语气；然后进一步分析数据以获得营销和销售洞察。机器学习对于快速处理来自不同来源的大量文本数据是必要的，以便在产品经常缺少关键部件或服务代表出现问题时进行调整。
• 预测分析：只要保留了分类账，机器学习独有的预测分析就是业务分析的主要内容。与当年销售额相比，前一年销售额的简单图是起点，统计学家已经大大推进了从过去预测未来的科学。机器学习通过更准确地处理更多数据并使用更复杂的方法来巩固这一传统。机器学习还帮助分析假设 (what-if) 场景，引导企业高管思考。
• 价格优化：什么价格能够获取更大的利润？太贵了，买的人不够多。太便宜了，利润又太低。除了消费习惯外，竞争对手的价格、季节性、天气和库存短缺等因素构成了一个复杂而动态的价格算法。机器学习和数据分析可以对所有这些数据进行排序，以创建理想的定价方案。

了解分析

回顾您采取的措施以确定您是否取得了理想的结果总是很有用的。对过去表现的反思通常会导致下一次的改进。分析应该始终有这样的目标 — 通过在数据中发现具体可行的洞察，您可以实现哪些目标？

数字数据的统计分析是一个值得的起点。但是，这可能会导致大量数据无法分析，或者至少会产生缓慢的结果，同时容易出现人为错误。机器学习可以帮助拓宽分析范围，找到不易识别的洞察。

分析的类型

公司有各种各样的分析类型和技术可供选择，而项目的理想选择通常取决于团队想要从其数据中获得什么。以下是分析的四个类型。

• 描述性分析。描述性分析系统利用历史数据并确定模式和指标，以获得创建情境分析所需的洞察。例如，财务模型可以摄取来自销售、营销、人力资源和费用的数据，从而为组织创建季度分析。仪表盘通常是描述性分析的可视化方式。
• 诊断性分析。诊断性分析系统利用历史数据来找出导致情况、趋势或关系的根本原因。例如，如果组织看到对特定产品质量的投诉激增，则可以使用诊断分析工具来考虑从供应链开始到产品交付的数据，以确定根本原因是否在于特定材料、制造步骤或其他原因。
• 预测性分析。预测性分析系统基于相关的当前和过去数据创建未来绩效预测。预测可以与任何内容相关，包括天气模型、理想库存水平、营销活动中的客户行为。数据越多，就越能创建能够提供预测见解的情境概况。
• 规范性分析。规范性分析类似于预测性分析，但可以更进一步，对发现的问题提出解决方案。例如，预测分析系统可能会预测下个季度的销售额。规范性分析可以结合历史数据和市场分析，为克服销售预测疲软而制定规范性措施。

分析过程中的步骤

一般来说，这个过程需要收集和清理数据，选择技术，解释结果，并向利益相关者传达见解。数据分析师、领域专家和决策者之间的协作有助于确保生成的洞察具有相关性和影响力。

1. 确定问题。所有分析都应解决业务问题。您是否尝试分析营销数据？了解是什么导致员工流失？发现供应链中的薄弱环节？识别问题将为分析项目创建一个起点。
2. 收集和清理数据。现在，项目目标已经确定，请确定分析平台所需的数据源。选项包括使用链接数据源的 iPaaS 系统或连接到存储库（例如数据湖或数据仓库）。为了确保兼容性和准确性，数据还需要适当的格式来处理。清理通常涉及在分析之前删除重复条目和去标准化数据。对于可重复的数据源，机器学习可以帮助自动化清理和转换过程的一部分，以提高效率。
3. 了解和可视化数据。使用分析工具，您可以创建数据可视化并生成初始洞察。此过程创建一般查找结果，以建立任何数据驱动假设的参数，这些假设将作为数据模型的基础，包括哪些数据集提供了更大的价值。
4. 对数据建模。通过对目标和可用数据源的基本了解，数据工程师可以构建模型来构建和组织数据，弥合原始数据与可供分析应用存储和检索的数据之间的差距。
5. 评估模式。这就是您进行分析的地方。随着数据模型的准备，团队可以开始分析过程，以实现项目的初始目标。数据分析可以涉及不同形式的统计分析，包括使用编程语言和分析工具。
6. 部署和监视。现在是采取行动的时候了。通过准备报告和可视化，用户可以向利益相关者展示调查结果，开始讨论关键决策。通过分析，建议源于数据中发现的证据，并且清晰地呈现了可视化效果，通常比传统或手动评估技术更深入。

分析中的关键技术

分析实践建立在统计领域中建立的一些技术之上，然后通过机器学习的功能进行扩展。分析中使用的一些常见的技术如下：

• 回归分析。回归分析是数据和统计建模的主要技术之一。通过回归分析，机器学习模型分析数据，以查看哪些变量影响结果以及影响结果的程度。回归分析包括一系列技术，包括线性回归、非线性回归和逻辑回归。
• 聚类。集群是一种与无监督机器学习模型一起使用的分析。通过聚类，机器学习模型探索数据集以查找较小的相关数据组，然后从这些较小的组派生连接和模式，以产生更大的理解。
• 时间序列分析。在统计和数据建模中，时间序列分析将查看在特定时间范围内收集的数据点，以了解变量的模式、更改和影响，从而创建预测模型。时间序列分析的其中一个常见例子是一年中的天气数据，以预测季节性模式。
• 关联规则挖掘。图形分析的主要理念之一是，在大型数据集中识别模式和寻找有趣的关系，从而获得一些深刻的数据洞察。关联规则挖掘是一种机器学习，可在可变关系中找到隐藏的连接和共性。例如，快餐连锁店可能会使用关联规则挖掘来查找通常一起订购的商品，然后提供作为折扣捆绑包的商品来驱动客户。
• 文本挖掘。文本挖掘是一种无监督的机器学习形式，它从电子邮件，网站评论或社交媒体帖子等来源获取传入文本，然后使用自然语言处理来获得有意义的模式。然后，这些模式可以与其他变量（如参与度指标或销售数据）相关联，以促进对意图和情感的理解。

了解机器学习

机器学习的核心是寻找数据中的连接和模式。机器学习使用与决策树一样简单的技术和神经网络一样复杂的技术，其更深层能够提供数据中的非线性关系。然而，无论采用何种方法，机器学习都能帮助企业改善繁琐的流程并深入研究数据，从而提高工作效率并改善决策。

机器学习的类型

根据项目的资源、目标和局限性，存在各种机器学习模型。了解不同类型的机器学习技术可以让团队为其项目做出正确的选择。机器学习的常见类型如下：

• 监督学习。在监督学习中，机器学习算法从标记的数据集进行训练，目的是识别已知模式以迭代改进输出的准确性。这个过程被描述为监督，因为所涉及的已知参数的数量允许对模型改进进行清晰的测量。
• 无监督学习。无监督学习让机器学习模型无需考虑目标或指标即可处理无标签数据集。相反，无监督的方法通过模式检测、关系检测或其他形式的生成洞察为有机学习提供了一个沙盒。成功后，通过无监督学习训练的模型将能够正确模仿数据集所呈现的环境，从而形成准确的预测。
• 半监督学习。半监督学习结合了监督和非监督技术，以加速机器学习过程。通过半监督学习，模型通过使用少量有标签的数据来获得一个良好的开端。在完成该数据集之后，该模型开始探索一个更大的无标签数据集，以应用第一步中学到的基础知识，然后以有机无监督的方式改进其预测。
• 强化学习。强化学习是指让模型探索数据集以实现特定结果的过程。沿途的每一项决定都会产生积极的或消极的强化反馈，然后在模型进一步修订以预测对局势的适当反应时通知模型。

机器学习流程中的步骤

无论您的机器学习模型的目标和参数如何，这些项目通常遵循标准流程。在启动项目之前了解此流程，可为整个机器学习生命周期的资源分配和预算编制提供路线图。

以下是开发机器学习模型的常见步骤。

1. 确定问题。您的机器学习模型的用途是什么？更重要的是，其他人是否已经为这项任务制作了模型，如果是这样，是否足以实现您的目标？每个项目都需要能够解决一个问题，该解决方案的质量应该定义项目参数，从起点到决定成功的指标。
2. 收集和清理数据。要推动任何机器学习项目向前发展，您需要数据。这意味着识别训练数据的来源，类似于训练模型通常会遇到的数据，然后收集这些数据并将其转换为统一的兼容格式，而不会出现重复和错误。跳过此步骤可能会造成偏见，甚至使项目脱轨。花时间仔细管理项目的数据集是对确保成功的投资。
3. 功能工程。并非数据集中的所有内容都是训练机器学习模型所必需的。机器学习的一个关键的早期步骤是确定项目的重要参数，然后整理具有这些参数多样性的数据集。功能工程需要专家主导的迭代，最终通过添加、删除或组合数据来推动转型，从而提高模型准确性。
4. 选择和训练模型。您的项目目标将确定机器学习技术的简短列表。计算资源、项目时间表、质量数据源的可用性以及团队成员的经验等实际限制可以缩小选择范围，进而决定适合的项目。选择后，模型将迭代训练精心策划的训练数据集，优化结果和结果，直到达到一致的准确性。
5. 评估模式。经过成功训练的模型可提供可重复、可解释和准确的结果。使用实际数据评估训练的模型，以评估它在训练数据集之外的表现。评估可以告诉团队项目与实现其原始目标的接近程度。
6. 部署和监视。如果一个模型能够以一致的方式成功处理真实世界的测试数据，那么它就为生产环境做好了准备。虽然部署应该仅在满足某些基准后才会发生，但这并不标志着模型演变的结束。团队必须持续监控模型的结果，以确保其保持准确性、一致性和其他期望结果 — 如果结果有偏差，则找出原因。

机器学习中的关键技术

许多机器学习技术正在使用中，但并非每种技术都必然适用于项目的目标或局限性。成功的机器学习的诀窍是了解根据您的单个项目参数选择哪种技术。

机器学习中使用的热门技术包括：

• 决策树：决策树使用监督学习来了解项目在工作流中移动时要考虑的各种选项。例如，当收到新发票时，必须在支付发票之前做出某些决策。决策树可以帮助回归分析和聚类，例如，确定账单是否有效、具有完整的发票、可能存在欺诈性或缺少付款所需数据。
• 随机森林。单个决策树仅提供有限的情况视图。随机森林是指将多个决策树（即森林）结合起来的技术，以更广泛的视角创造一个累积的结果。随机森林克服了决策树的许多限制，并在功能和范围方面提供了更大的灵活性。例如，在欺诈检测中，关于交易是否合法的决定可以取决于许多因素，例如交易的起源，项目组合对于客户是否是典型的，以及购买的大小是否不寻常。林中的决策树可以处理每个求值参数。
• 支持向量机。有时数据自然会落入集群中，无论它们是否明显。支持向量机 (SVM) 是一种监督式学习，旨在寻找增加两个数据聚类之间的差异或距离的方法。有时候，数据分组之间存在明显的线性分界线，有时分界函数是非线性的。如果二维视图中没有明显的聚类，SVM 可以使用更高维度分析来找到将数据聚类的方法。
• 神经网络：神经网络以类似于我们大脑中的神经元网络的方式安排计算节点。神经网络中的每个层都应用独特的函数来确定输入数据的分类方式，以及是否可以根据输入数据进行预测。
• 梯度提升：每个机器学习模型预测都具有一定的可信度。例如，假设某笔交易看起来像是欺诈，置信度为 0.8，而置信度为 1.0 则完全确定。这是一个非常自信的预测。当模型进行评估时，沿途的一些计算将对预测做出重大贡献，而有些计算根本不会做出太多贡献。在许多模型中，低贡献因素会被忽略，因为它们本身就是噪音。梯度提升旨在将这些低贡献者中的一些结合起来，使其对预测做出更显著的贡献，从而降低错误率并提高置信度评级。

分析和机器学习的挑战

机器学习和分析依赖于许多相同的技术。因此，这两项努力都面临着类似的挑战，无论是单独还是作为“机器学习驱动的分析”项目组合。以下是项目团队面临的一些常见挑战。

• 数据质量：机器学习需要大量数据。但是，当这些数据充斥着不一致的格式、重复和其他问题时，模型训练过程可能会出现偏差。数据质量是创建有效模型的主要挑战之一，但请注意，在机器学习方面，“质量”意味着数据格式正确，并反映模型将在实际场景中看到的内容。如果训练数据太干净，并且不代表模型在生产中将体验到的现实世界可变性，那么它可能与训练数据过度匹配，也就是说，无法处理实际数据集中的可变性和复杂性。组织应采用策略来保持数据质量，包括审查数据源以采用适当的转换技术和定期重复数据删除。但他们需要保持平衡，清理数据，以消除噪音和错误，同时仍然保持多样性。
• 算法选择和优化：每个项目都具有特定的需求，并且根据项目的目标，匹配不同的技术和算法。有时，这些选择似乎是显而易见的，例如，如果您知道决策树的结构性性质将适用于手头问题的范围和性质。在其他情况下，模型选择不太清晰。记录数据的特征，例如大小、类型和复杂性，然后考虑要解决的问题。训练和使用模型需要多少处理能力，并且可以扩展来处理您的数据？您可以从简单开始，逐步提高复杂度。诸如 AutoML 之类的工具可帮助您自动测试和选择适合您项目的算法。
• 过拟合和欠拟合：如果训练数据无法为模型提供适当的广度和质量平衡，则可能会发生过拟合或欠拟合。过拟合发生在训练数据仅包含某些类型的数据时。如果您想要一个可以识别歌曲名称和歌手的应用，但在训练时您只给它乡村音乐，那么当遇到摇滚或 R&B 时它就无法识别了。欠拟合指的是相反的情况 — 模型没有得到足够多的训练，即使在应该是显而易见的查询或原始输入的方面也失败了。
• 可解释性和可理解性：可解释性和可理解性是 AI 模型的相似但不同的属性。当 AI 模型的输出是可解释的，我们就能理解它告诉我们什么，并从高层次上了解答案来自哪里。如果生成式 AI 编写了董事会会议的四段摘要，您可以阅读会议记录，并了解系统如何选择编写其所做的工作。或者，如果模型预测今年某个产品的销售量将增加 3%，您可以查看销售报告并了解该数字的来源。这就是可理解性。
  
  可解释性意味着理解模型如何提出其答案的细节。为何生成式 AI 系统会按照其对董事会会议的总结选择的顺序选择词语？3% 的销售增长预测使用什么计算？当 AI 引用其来源时，它提高了可理解性。但随着模型变得越来越复杂，它们越来越难以解释。

分析和机器学习的优秀实践

分析和机器学习共享有关数据源、算法和评估指标等因素的常见做法。以下内容介绍了分析和机器学习的常见做法。

1. 定义问题和成功指标：分析项目的目的是什么？这个简单的问题是后来发生的一切的基础。了解您要解决的问题，然后根据该问题做出算法和数据源选择等决策。这设定了起点，但终点线也需要定义。如何衡量成功？这两个问题为项目提供了广泛的框架，从那里，团队可以开始填写细节。
2. 使用高品质、多样化的数据集：项目的结果只与源数据一样好。低质量的数据集存在重复和来源不切实际的统一等问题，会造成问题 — 好的情况下是扭曲结果，而坏的情况是导致错误的结论，浪费公司的时间、金钱和客户。对于分析和 AI，数据集必须是新的，并反映现实世界的情况，同时带来一系列相关但不同的观点。
3. 选择合适的算法和模型架构：机器学习技术是为特定目的而开发的。异常检测系统不同于分层聚类或对象识别系统。某些机器学习方法需要更多的处理能力，对于更简单的应用来说可能是糟糕的选择。同样，分析模型也有它的用途。在您的数据上尝试几种不同的算法并比较它们的性能可能是非常值得的。
4. 常规化和优化模型：在机器学习中，当模型的训练集缺少生产使用中将存在的多样性时，会发生过拟合。如果一个模型在有限的数据集上受到高度训练，它可能无法解释与其训练集不同的输入。正则化旨在消除过拟合并使模型更普遍适用。迭代优化对模型进行微调，以确保高准确性。
5. 清晰地沟通结果：上面列出的做法涉及项目的技术要素。然而，成功的潜在关键之一往往被忽视：传达结果。团队可能专注于微调模型或审计数据源，而忘记了关键利益相关者需要了解项目的进展情况。这需要与可操作的指标进行清晰的沟通，并简洁地评估“进展如何？”

分析和机器学习的使用场景和应用

分析和机器学习如何在现实世界中应用？只要数据存在，任何行业中的组织都可以集成分析和机器学习。事实上，不同的部门，如工程、运营、营销和销售，都可以用不同的方式使用这些。以下内容仅涵盖多个行业和职能部门展示分析和机器学习优势的少数几个用例。

• 营销：营销部门从各种渠道获取数据：电子邮件和社交媒体帖子的互动跟踪、购买历史记录、应用使用情况、浏览行为等。这与信息洪流有什么关系？机器学习系统可以对其进行编译以查找特定模式，并为业务用户构建单个客户和细分的分析驱动型档案。从那里，数据驱动的决策可以激活进一步的策略，如微目标优惠或人口统计的季节性参与。
• 财务：整合来自整个组织的数据时，财务部门可以使用机器学习来编译这些庞大的数据，以便通过分析进行解密。由此产生的数据驱动的洞察可以更深入地了解现金流、薪资趋势和资产购买模式等关键因素。通过趋势检测和基于模型的预测，分析可以获得更高级别的洞察，同时为欺诈检测提供帮助。
• 医疗卫生：在电子医疗记录、互联设备和设施的运营指标之间，机器学习和分析可以协同工作，帮助医疗机构优化运营并提供更好的个人护理。对于运营，人员配备可以根据季节和天气等因素触发的经过验证的使用周期进行扩展和收缩。对于个人来说，数据驱动的洞察可以提供关于何时预订某些筛查或有前途的新治疗的标志。
• 机器人：几乎每一次使用机器人都会生成从制造周期到最终生产使用产品的数据。对于后者，数据可能来自温度传感器，CPU 使用以及机械接头和电机等来源。分析可以利用大量数据，并旨在优化生产的所有方面，例如制造寻源和电机维护，进而降低维护成本。
• 经济：机器学习可以通过多种方式使经济研究和分析受益。简单地说，它可以处理大量数据并构建可视化。然而，经济分析师也使用机器学习来研究相关数据点，例如基于文本的情绪，为特定发现的方式和原因提供了更大的背景。

Oracle：使用分析和机器学习来帮助改善业务

Oracle Analytics 系统提供与机器学习集成的强大功能，不仅能为数据科学家提供强大功能，还能为业务用户提供直观的体验。借助 Oracle Analytics 产品，您可以通过自然语言处理来浏览数据，在无代码界面中构建可视化，并获得一键式 AI 驱动的洞察。Oracle 通过无代码和 AutoML 类型的功能，在数据访问和 AI/ML 可访问性实现民主化的同时，帮助企业获得信息上下文。

机器学习和分析为转变业务和推动创新提供了巨大潜力。通过利用数据的力量并利用先进技术，组织可以获得有价值的见解，做出数据驱动的决策，并有可能获得竞争优势。随着技术的不断发展，机器学习到分析的应用只会扩大，为各种规模的企业提供令人兴奋的机会。

机器学习和分析的常见问题解答

机器学习与分析有什么区别？

机器学习是评估大型数据集以识别模式和构建预测模型的过程，无论是针对小型自动化任务还是需要批判性思维的更大、更复杂的流程。分析是指对数据和统计进行系统分析的科学。通过集成机器学习来生成数据模型，分析可以受益，但除非有目的地一起使用，否则这两个概念是分开存在的。在当今的商业环境中，机器学习和分析的结合可以使组织取得成功。

机器学习有哪些类型的分析？

一般来说，任何类型的分析都可以使用机器学习，只要分析平台支持它并且正确连接到数据存储库。在功能上，几乎任何分析项目都可以利用机器学习来加快数据处理流程。

如何利用机器学习和分析来进行业务预测？

分析通过处理历史数据、识别销售周期、市场趋势、客户行为甚至制造流程等模式，帮助组织做出业务预测。通过对其中任何一项的预测性洞察，组织可以做出决策，以充分利用调查结果，从而获得更好的业务成果。

企业如何确保其机器学习和分析项目取得成功？

对于机器学习和分析项目，请考虑以下实践，这些实践可能有助于帮助他们取得成功，包括：

• 两者：使用高质量的数据源。
• 分析：让数据工程师确保建模和数据在使用前符合标准。
• 分析：选择能够平衡项目目标和实际资源的技术。
• 对于机器学习：过拟合和过拟合等问题的故障排除。
• 对于机器学习：在部署后持续监视模型，以查看是否需要进一步的修订和调整。