Позвольте машинам учиться на данных, чтобы преобразовать ваш бизнес

繁體中文版 / 简体中文版

Где мы находимся в истории человечества?
Сегодня люди подключаются с помощью мобильных устройств в любое время и в любом месте. Это дает людям основу для совместного использования информации, обмена идеями и даже управления проектами через социальные сети. Почти все формы данных преобразуются в цифровые форматы, и становится возможным их хранение в облачных хранилищах и обмен через высокоскоростные сети. Сейчас мы живем в эпоху цифровизации.

Характеристики эпохи цифровизации
За последние несколько десятилетий вычислительная мощность компьютеров значительно выросла, от автономных до облачных или даже квантовых компьютеров в ближайшем будущем. Компьютер может быть виртуальным, а не физическим. Виртуальные компьютеры основаны на облачных технологиях и становятся более мощными, чем когда-либо. Помимо вычислительной мощности, облачное хранилище для компьютеров становится неограниченным по доступной цене. Благодаря волоконно-оптической среде передачи полоса пропускания для передачи данных может передавать огромный объем данных с очень высокой скоростью. В эпоху цифровизации люди могут манипулировать огромным объемом информации в любое время, в любом месте и с любого устройства.

Откуда берутся большие данные?
Каждый день создается огромное количество данных. Источниками данных являются предприятия, правительства, школы и частные лица. Все вместе они называются «большие данные». Источники больших данных:

  • Открытые данные от правительств
  • Диалоги из социальных сетей
  • Электронные письма
  • Печенье
  • Мгновенные сообщения
  • Данные клиентов
  • Общие корпоративные данные
  • Датчики
  • Камеры
  • Носимые устройства
  • GPS

Что такое наука о данных?
Наука о данных - это дисциплина, позволяющая осмыслить большие данные, например, с помощью визуализации, интеллектуального анализа данных, распознавания образов и машинного обучения. Разобравшись с большими данными, вы сможете понять конкретную ситуацию. Понимание важно для принятия правильных решений или даже прогнозов. Например, анализируя покупательское поведение клиентов, вы можете лучше контролировать свои запасы или предоставлять услуги, которые ищут клиенты. На самом деле наука о данных не основана на очень продвинутых технологиях. Вместо этого он основан на статистике и математике. Другими словами, огромное количество данных, которыми манипулируют статистические и математические теории, составляет основу науки о данных. Ниже приведен типичный процесс анализа данных.

Что такое машинное обучение?
Машинное обучение - важный предмет науки о данных. Есть два вида машинного обучения: обучение с учителем и обучение без учителя. Основными функциями машинного обучения являются классификация (пример: решение о предоставлении ссуды клиенту), регрессия (пример: прогноз продаж) и кластеризация (пример: группировка клиентов). Одно из основных приложений - прогнозный анализ.

Традиционное программирование и машинное обучение
Чтобы понять, как работает машинное обучение, важно выяснить его отличие от традиционного программирования. На протяжении многих лет, используя традиционное программирование, мы загружаем данные в программу, а затем получаем результат, генерируемый программой. Однако в случае машинного обучения мы не разрабатываем программу в первую очередь. Вместо этого мы собираем некоторые исторические данные и соответствующие результаты (например, какие типы клиентов покупают какие продукты). Затем модель может быть сгенерирована с помощью специальной функции машинного обучения, такой как кластеризация. Используя сгенерированную модель, можно предсказать будущее покупательское поведение. На основе такого рода прогнозного анализа решения могут приниматься с высокой степенью точности.

Пример - прогноз цен на недвижимость
Вот пример использования прогнозного анализа. Стоимость недвижимости определяется многими факторами. Факторами могут быть местоположение, возраст, транспорт и т. Д. Собирая эти факторы и соответствующие цены на недвижимость, можно сгенерировать модель для прогнозирования цен на недвижимость. Это означает, что любой может спрогнозировать цену собственности на основе текущих факторов для использования в модели, созданной с помощью машинного обучения.

Еще один пример - предоставление кредита
Еще один пример машинного обучения. Чтобы построить модель для прогнозирования предоставления ссуды клиентам, вам необходимо извлечь некоторые исторические данные об их кредитной истории из базы данных банка. Какие данные вы бы извлекли? Вы можете рассмотреть возможность сбора приведенных ниже данных (атрибутов) от каждого заявителя. Модель можно создать, применив правильный алгоритм машинного обучения. Когда модель будет готова к использованию, вы можете легко решить, предоставлять ли ссуду, на основе того же набора данных (атрибутов), представленных заявителями. Вы можете спросить, верен ли такой прогноз. Его точность зависит от выбранного алгоритма и качества собранных данных. По крайней мере, человеческое суждение можно дополнить предсказанием.

Прогностический анализ
Прогностический анализ состоит из двух основных частей. Первая часть - передать некоторые обучающие данные машинному алгоритму для создания модели. Вторая часть - загрузить новые данные в модель для получения результатов. На картинке ниже показан весь процесс.

Машинное обучение - приложения
Машинное обучение становится популярным в деловом мире. Это меняет способ ведения бизнеса и управления им. Вот некоторые из основных приложений:

  • Прогноз цен: для прогнозирования оптимальных цен на основе исторических данных о продажах.
  • Оценка риска: для прогнозирования риска, связанного с такими решениями, как выдача ссуды.
  • Моделирование склонности: для прогнозирования будущих действий клиентов на основе их исторического поведения.
  • Диагностика: чтобы ставить точные диагнозы, используя большие коллекции исторических примеров.
  • Классификация документов: для автоматической классификации документов по разным категориям.
  • Система рекомендаций: полагайтесь на свойства товаров, которые нравятся покупателю, и выясняйте, что еще может понравиться покупателю.
  • Прогнозирование продаж: оцените будущий объем продаж на основе предпринятых действий.

Шаги по применению машинного обучения в вашей организации

  1. Какие проблемы у бизнеса?
    а. Как привлечь новых клиентов?
    б. Как продавать больше товаров / услуг?
    c. Как повысить эффективность процесса?
    d. Сегментация клиентов
  2. Ищите соответствующие источники данных
    a. Внутренние данные (если нет, создайте план для их постоянного сбора)
    b. Внешние данные
  3. Как машинное обучение может помочь в решении бизнес-проблем?
    a. Выберите правильные модели машинного обучения
    б. Оценка
    c. Развертывание

Не забудьте передать нам 👏!

Оставьте здесь свой адрес электронной почты, чтобы получать новости о статьях!

Наши услуги:

  • Консультации по цифровой трансформации
  • Консультации по управлению знаниями

Контакт: