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。

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

• 數據移動

2.數據準備

• 歸一化
• 轉型
• 驗證
• 特徵化

3.模型訓練

• 超參數調整
• 自動模型選擇
• 模型測試
• 模型驗證

4.模型部署

• 部署
• 批量評分
• 情境捕捉

5.運營化

• Instrumentation
• 監控
• 警報

機器學習的價值

• 發現隱藏的模式
• 多維度分析
• 持續改進

機器學習的輸出

• 通過API或存儲將結果輸出到移動應用程序、網站、報告/儀表板、RPA系統等。

機器學習的示例用法:

• 客戶評分
• 客戶細分
• 客戶行為分析
• 數據分析
• 異常檢測

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