數據分析之旅的第三階段
在現代數據平台得到很好的實施後,我們可以使用 ML(機器學習)增強分析以獲得更多洞察力。
自動化
- 機器學習可以自動化許多流程和任務。
- 增強決策能力——機器學習算法可以分析大量數據,識別有助於指導決策的模式、趨勢和相關性。
- 改善客戶體驗——機器學習可用於個性化客戶體驗,例如推薦產品或創建定制內容。
- 欺詐檢測——機器學習可以快速檢測欺詐行為。
- 預測分析——機器學習可用於分析數據並構建預測模型來預測未來的結果。
數據分析之旅的第三階段
在現代數據平台得到很好的實施後,我們可以使用 ML(機器學習)增強分析以獲得更多洞察力。
自動化
傳統編程與機器學習
傳統的編程方法是基於預定義的“規則”來計算或預測結果。
機器學習(ML)是基於過去交易的訓練來生成規則,只需關注數據輸入和輸出。
機器學習操作 (MLOps)
1.數據攝取
2.數據準備
3.模型訓練
4.模型部署
5.運營化
機器學習的價值
機器學習的輸出
機器學習的示例用法:
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