机器学习新时代预测分析的基础
来源：CPDA数据分析师网 / 作者：数据君 / 时间：2020-12-03
通过使用预测分析企业可以在历史和交易数据中找到模式
以识别尚未出现的风险和机会，更好的是当前的实时数据流也可以合并到此分析中。真正可以感受到机器学习预测分析的力量让我们看一下三种情况，增加收入市场营销和销售可能是正在经历变革的两个职能领域，这种转变初是在高科技公司中观察到的，但后来也进入了其他行业，例如制药，零售，在B2B和B2C空间中接触客户的传统方法不再可靠，渠道的激增以及客户在线进行的有关产品和服务的研究数量，导致营销和销售部门重新考虑其客户获取策略。
输入预测性分析以在购买过程的所有阶段为单个客户评分
该指标是通过在社交媒体上存储和分析点击流，销售数据，对活动的响应以及情感表达来实现的，利用基于机器学习的预测分析，可以快速进行在线Web属性更改以及促销和活动的调整，结果就是将重点放在重要的客户上，并为整个广告系列带来更高的投资回报率，这是人工智能发展的早期，但是可以说，人工智能也将对这一领域产生影响。
运作效率您可能已经厌倦了听到“事半功倍”的字眼
但是现实是每个组织都必须弄清楚如何从现有资产和基础架构中获得收益，并找到实现运营改进的方法，让我们考虑一下石油和天然气行业中的这个事实，并考虑如何应用预测分析，能够预测现有的石油钻机或其他设备何时需要检修和维护可以节省大量成本，无论它们在价值链中的哪个位置，可以通过挖掘嵌入在每台设备中的传感器提供的大量数据，然后将这些信息与有关维护生命周期的历史数据以及其他来源结合起来，进行预测。
改善患者结果和生活
整个医疗行业可能有能力利用基于机器学习的预测分析的希望，整个价值链中有许多参与者可以从中受益，在这种情况下，我们将通过医院的眼光来看待它，存储和分析来自可穿戴设备，过去的病史，以前的处方和家庭保健设备等的大量患者数据，这是一个充满机遇的宝藏，医院可以从这些数据中获得的预测分析中受益，从而使他们能够更快，更早地发现疾病，降低再入院率，并改善护理部门的资源分配。
当然如果您考虑使该过程继续进行的技术细节
那么机器学习的预测分析似乎会令人生畏，好消息是，围绕它的工具和生态系统已经取得了巨大进步，大大提高了其可用性，这种人性化的发展使非IT或数据科学家的商人更容易自行采取行动，并尝试使用支持机器学习的预测分析进行自助服务，还有更多工作要做，以使所有人都可以使用此类分析，就像实用程序和按需服务一样。
与高管人员和其他业务依赖IT部门获取趋势报告和其他重要信息时的分析方法相去甚远
以识别尚未出现的风险和机会，更好的是当前的实时数据流也可以合并到此分析中。真正可以感受到机器学习预测分析的力量让我们看一下三种情况，增加收入市场营销和销售可能是正在经历变革的两个职能领域，这种转变初是在高科技公司中观察到的，但后来也进入了其他行业，例如制药，零售，在B2B和B2C空间中接触客户的传统方法不再可靠，渠道的激增以及客户在线进行的有关产品和服务的研究数量，导致营销和销售部门重新考虑其客户获取策略。
输入预测性分析以在购买过程的所有阶段为单个客户评分
该指标是通过在社交媒体上存储和分析点击流，销售数据，对活动的响应以及情感表达来实现的，利用基于机器学习的预测分析，可以快速进行在线Web属性更改以及促销和活动的调整，结果就是将重点放在重要的客户上，并为整个广告系列带来更高的投资回报率，这是人工智能发展的早期，但是可以说，人工智能也将对这一领域产生影响。
运作效率您可能已经厌倦了听到“事半功倍”的字眼
但是现实是每个组织都必须弄清楚如何从现有资产和基础架构中获得收益，并找到实现运营改进的方法，让我们考虑一下石油和天然气行业中的这个事实，并考虑如何应用预测分析，能够预测现有的石油钻机或其他设备何时需要检修和维护可以节省大量成本，无论它们在价值链中的哪个位置，可以通过挖掘嵌入在每台设备中的传感器提供的大量数据，然后将这些信息与有关维护生命周期的历史数据以及其他来源结合起来，进行预测。
改善患者结果和生活
整个医疗行业可能有能力利用基于机器学习的预测分析的希望，整个价值链中有许多参与者可以从中受益，在这种情况下，我们将通过医院的眼光来看待它，存储和分析来自可穿戴设备，过去的病史，以前的处方和家庭保健设备等的大量患者数据，这是一个充满机遇的宝藏，医院可以从这些数据中获得的预测分析中受益，从而使他们能够更快，更早地发现疾病，降低再入院率，并改善护理部门的资源分配。
当然如果您考虑使该过程继续进行的技术细节
那么机器学习的预测分析似乎会令人生畏，好消息是，围绕它的工具和生态系统已经取得了巨大进步，大大提高了其可用性，这种人性化的发展使非IT或数据科学家的商人更容易自行采取行动，并尝试使用支持机器学习的预测分析进行自助服务，还有更多工作要做，以使所有人都可以使用此类分析，就像实用程序和按需服务一样。
与高管人员和其他业务依赖IT部门获取趋势报告和其他重要信息时的分析方法相去甚远
获得终的输出可能需要数周甚至数月的时间，并且在信息可用时，初的询问不再有效，使用当今的解决方案，在执行预测性分析任务时无需为IT负担，而且这种发展有望变得更好，未来不再是过去。
京公网安备 11010502034401号
课程体系 
试听申请 
复听申请 
在线报名 
考试大纲 
考试报名 
准考证打印 
