机器学习如何释放BI的力量？
来源：CPDA数据分析师网 / 作者：数据君 / 时间：2021-03-01
什么是机器学习？
菲利普说，机器学习的定义实际上非常简单，这是一个系统，可以根据给出的输入进行自我训练，以提供正确的输出，当您申请信用卡时，您会提供详细信息，例如您的姓名，地址等，机器学习应用程序会将这些信息与其他数据合并，例如您的信用评分，根据这些输入，算法会为您分配一个配置文件，评估您偿还此信用额的可能性，并相应地批准或拒绝您的申请，简单地使用机器学习贯穿了我们的日常生活，考虑垃圾邮件过滤器，该过滤器实质上是根据邮件与以前获得此标签的电子邮件的相似程度来猜测邮件是否为垃圾邮件，是近这些基本应用程序已演变为“深度学习”，使软件可以执行越来越复杂的任务，这对我们的业务方式具有重大影响。
日常使用机器学习
您只需用正面和背面拍照就可以用手机存入支票，该算法识别出所有重要的位，计算出金额，名称和帐号，验证其是真实的和未使用的，然后继续进行存款，或根据您认为在当前情况下需要花费多长时间，以iPhone发出警告的现象提醒您，该离开该约会了，为此必须进行复杂的过程，从您的日历中获取信息，确定您的位置和可能的路线，计算出有多少流量，然后将所有这些输入结合起来，输出有关何时应该出发的建议，这些都是我们眼中的机器学习的例子，您将很难找到不包含机器学习的任何技术，而这种情况引人入胜的领域之一就是商业智能。
要问自己的关键问题是：如何将其应用到业务中以做出更好的决策？或者换一种说法：什么时候才有必要为我的企业投资机器学习项目？
自然语言处理，令人兴奋的应用程序之一是自然语言处理（NLP），NLP是指软件可以用语音或书面形式表达自然的语音，理解它并以与人类相同的方式回答您的情况，通常的仪表板环境之外传递数据见解，例如您可以与同事进行对话，解决问题或向机器人请求特定的一组统计信息/图表/仪表盘，他们将为您的对话提供无缝的帮助，您甚至可以要求机器人进行更详细的分析，然后机器人会自动发布您正在查看的图形的书面分类细目，想像这样的Siri或Alexa，但是内置了强大的数据分析功能， Alexa我本周的销售额如何？ ？” 并从企业的整个数据池中获取有意义的见解，就像这样。
这只是机器学习可提高BI的许多可能用途之一
您可以使用它来检测BI工作流程中的异常情况，并在关键的业务关键绩效指标（KPI）中自动获取斑点通知，这样您就不会错过任何重要事件，您还可以使用它来确定何时需要扩大运营以满足需求，这取决于市场影响力和历史数据，这些数据表明交货时间多长时间以及何时对产品的需求激增，这样您就可以永远不要错过获利的机会。
关键只是确保您选择的应用程序具有实际的ROI潜力
让我们假设您的公司每年平均遭受两次重大技术故障，每次损失约50,000元，如果将失败预测项目引入到基于机器学习的BI活动中，则花费了85,000，即使您仅成功地将失败率降低了一半，到第二年，您就可能节省了100,000，这比返还成本还多，您的投资，一个值得关注的人尽管大多数分析平台承受着更多数据的压力，但机器学习却在此之上蓬勃发展您可以输入的输入越多，算法就必须适应和完善其理解的证据就越多。换句话说，它可以更快地“学习”。
这使得机器学习独特地适合于BI环境
菲利普说，机器学习的定义实际上非常简单，这是一个系统，可以根据给出的输入进行自我训练，以提供正确的输出，当您申请信用卡时，您会提供详细信息，例如您的姓名，地址等，机器学习应用程序会将这些信息与其他数据合并，例如您的信用评分，根据这些输入，算法会为您分配一个配置文件，评估您偿还此信用额的可能性，并相应地批准或拒绝您的申请，简单地使用机器学习贯穿了我们的日常生活，考虑垃圾邮件过滤器，该过滤器实质上是根据邮件与以前获得此标签的电子邮件的相似程度来猜测邮件是否为垃圾邮件，是近这些基本应用程序已演变为“深度学习”，使软件可以执行越来越复杂的任务，这对我们的业务方式具有重大影响。
日常使用机器学习
您只需用正面和背面拍照就可以用手机存入支票，该算法识别出所有重要的位，计算出金额，名称和帐号，验证其是真实的和未使用的，然后继续进行存款，或根据您认为在当前情况下需要花费多长时间，以iPhone发出警告的现象提醒您，该离开该约会了，为此必须进行复杂的过程，从您的日历中获取信息，确定您的位置和可能的路线，计算出有多少流量，然后将所有这些输入结合起来，输出有关何时应该出发的建议，这些都是我们眼中的机器学习的例子，您将很难找到不包含机器学习的任何技术，而这种情况引人入胜的领域之一就是商业智能。
要问自己的关键问题是：如何将其应用到业务中以做出更好的决策？或者换一种说法：什么时候才有必要为我的企业投资机器学习项目？
自然语言处理，令人兴奋的应用程序之一是自然语言处理（NLP），NLP是指软件可以用语音或书面形式表达自然的语音，理解它并以与人类相同的方式回答您的情况，通常的仪表板环境之外传递数据见解，例如您可以与同事进行对话，解决问题或向机器人请求特定的一组统计信息/图表/仪表盘，他们将为您的对话提供无缝的帮助，您甚至可以要求机器人进行更详细的分析，然后机器人会自动发布您正在查看的图形的书面分类细目，想像这样的Siri或Alexa，但是内置了强大的数据分析功能， Alexa我本周的销售额如何？ ？” 并从企业的整个数据池中获取有意义的见解，就像这样。
这只是机器学习可提高BI的许多可能用途之一
您可以使用它来检测BI工作流程中的异常情况，并在关键的业务关键绩效指标（KPI）中自动获取斑点通知，这样您就不会错过任何重要事件，您还可以使用它来确定何时需要扩大运营以满足需求，这取决于市场影响力和历史数据，这些数据表明交货时间多长时间以及何时对产品的需求激增，这样您就可以永远不要错过获利的机会。
关键只是确保您选择的应用程序具有实际的ROI潜力
让我们假设您的公司每年平均遭受两次重大技术故障，每次损失约50,000元，如果将失败预测项目引入到基于机器学习的BI活动中，则花费了85,000，即使您仅成功地将失败率降低了一半，到第二年，您就可能节省了100,000，这比返还成本还多，您的投资，一个值得关注的人尽管大多数分析平台承受着更多数据的压力，但机器学习却在此之上蓬勃发展您可以输入的输入越多，算法就必须适应和完善其理解的证据就越多。换句话说，它可以更快地“学习”。
这使得机器学习独特地适合于BI环境
尽管应用程序还不够完善，但工具一直在变得越来越智能，我们甚至还没有挖掘出这项强大技术的潜力，而当我们这样做时，我们保证您将准备好并准备好充分利用它的功能。
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