大数据与机器学习相结合,帮助企业做出更明智的决策

文章 (16) 2021-06-23 20:08:37

今天,机器学习和大数据对企业的重要性再怎么强调也不为过。两者都在彻底改变业务运营并不断提供许多新机会。

尽管机器学习的历史可以追溯到 1950 年代,但它目前比以往任何时候都更受实际的大规模应用的影响。另一方面,大数据在 2013 年成为一种东西,因为人们发现世界上 90% 的数据是在前两年产生的。

因此,大量的数据生成既是挑战也是机遇。作为一个机会,大数据使企业不必在黑暗中摸索,而是通过为他们提供对各种市场情况的洞察并确保更好地了解消费者的行为和偏好,做出明智的实时决策。

然而值得注意的是,大数据本身并没有什么价值。为了有用,它必须通过各种分析方法进行操作,其中许多方法不仅仅提供统计见解。

机器学习派上用场,因为它通过生成和实施复杂业务问题的解决方案,进一步揭示大数据的隐藏潜力。

以下是将大数据与机器学习相结合有助于提高商业智能的四种方式,以及一些对企业主的启示。

1. 促进客户细分
在企业的客户群中发现不同的群体——每个群体都由具有广泛相似性的个人组成,这种情况并不少见。事实上,发现这样的群体是每个企业都应该采取的关键步骤。

幸运的是,机器学习聚类算法非常适合实现这种分割。许多这样的算法是无监督的,因为它们不需要特殊的人工指导来操作。相反,无监督聚类算法只需要用于探索的数据,以便发现异同(它们存在的地方),并根据许多特征提出不同的聚类。

2. 使定位可行且有效:
仅仅知道您的客户群由不同的群体组成并不能解决问题——您必须想出办法来满足不同的需求。

Orbitz 以不同的方式针对客户来回应早先声明的发现:向 Apple 用户展示更昂贵的酒店。认为此举是明智之举是很有道理的,因为这样的战略目标一定是高利润的。

另一方面,有时需要将一个人的客户群视为由具有不同偏好的不同个人组成,而不是由不同群体组成。这种观点将使根据每个人的特定行为和感知偏好为每个人量身定制产品更加务实。同样,在大数据的支持下,机器学习促进了这一点。

例如,谷歌使用大数据来更好地了解您的偏好,并将其与复杂的(机器学习)算法相结合,为您所做的每个查询提供据称相关的结果。这就是为什么您过去的选择(例如,您访问过的网站)最终会影响您显示的某些结果。

3. 促进预测分析:
从大数据深入了解消费者行为后,您将希望使用机器学习来进行概括,从而对各种业务问题进行预测。

换句话说,机器学习模型可以从数据中学习行为模式,并确定一个人或一组人采取某些行动(例如订阅服务)的可能性。这使得预测事件和做出未来决策成为可能。

4. 为风险分析和监管提供基础:
大数据使机器学习模型能够广泛分析和监管风险。

机器学习和大数据目前正获得应有的关注,毫无疑问,两者都取决于彼此的实力。更重要的是,两者一直对我们开展业务的方式产生重大影响。本文揭示了机器学习和大数据的结合(如果应用)可以通过四种方式促进商业智能。因此,作为一名企业家,您需要提升自己的能力。

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