Машинное обучение и наука о данных — два важнейших компонента бизнес-аналитики. Эти технологии изменили то, как компании работают и принимают решения, используя данные для получения информации и стимулирования роста. В этой статье мы рассмотрим, что такое машинное обучение и наука о данных и как они используются в контексте бизнес-аналитики.
Что такое машинное обучение?
Машинное обучение — это разновидность искусственного интеллекта, которая позволяет компьютерам учиться на основе данных без явного программирования. Другими словами, алгоритмы машинного обучения могут анализировать данные и выявлять закономерности и идеи, которые люди могут не видеть.
Алгоритмы машинного обучения можно разделить на три категории: обучение с учителем, обучение без учителя и обучение с подкреплением. Обучение с учителем включает в себя обучение модели с использованием размеченных данных, когда известны входные и выходные данные. Неконтролируемое обучение включает в себя обучение модели с использованием неразмеченных данных, где входные данные известны, а выходные данные — нет. Обучение с подкреплением включает в себя обучение модели принимать решения на основе обратной связи с окружающей средой.
Машинное обучение имеет множество применений в бизнес-аналитике, включая прогнозирование поведения клиентов, обнаружение мошенничества и оптимизацию процессов. Используя алгоритмы машинного обучения, компании могут лучше понимать свои данные и принимать более обоснованные решения.
Что такое наука о данных?
Наука о данных — это междисциплинарная область, которая сочетает в себе статистический анализ, машинное обучение и информатику для извлечения идей и знаний из данных. Специалисты по данным используют различные методы и инструменты для сбора, анализа и интерпретации данных, а также для передачи своих результатов заинтересованным сторонам.
Наука о данных включает в себя несколько этапов, включая сбор данных, очистку данных, исследование данных, моделирование данных и визуализацию данных. Специалисты по данным используют различные языки программирования и инструменты, включая R, Python, SQL и Tableau, для выполнения этих задач.
В контексте бизнес-аналитики наука о данных играет решающую роль, помогая компаниям принимать решения на основе данных. Используя методы и инструменты обработки данных, предприятия могут получить представление о своей деятельности и принимать обоснованные решения, способствующие росту.
Как машинное обучение и наука о данных используются в бизнес-аналитике?
Машинное обучение и наука о данных по-разному используются в бизнес-аналитике. Некоторые распространенные приложения включают в себя:
Предиктивная аналитика
Алгоритмы машинного обучения можно использовать для прогнозирования будущих результатов на основе исторических данных. Это можно использовать в различных приложениях, таких как прогнозирование оттока клиентов, прогнозирование продаж и выявление клиентов с высоким уровнем риска.
Обнаружение мошенничества
Алгоритмы машинного обучения можно использовать для обнаружения мошеннических действий путем анализа закономерностей в данных. Это может использоваться в таких приложениях, как обнаружение мошенничества с кредитными картами, обнаружение мошенничества со страховкой и обнаружение мошенничества в сфере здравоохранения.
Оптимизация процесса
Алгоритмы машинного обучения можно использовать для оптимизации бизнес-процессов путем выявления недостатков и возможностей для улучшения. Это может быть использовано в таких приложениях, как управление цепочками поставок, логистика и производство.
Персонализация
Алгоритмы машинного обучения можно использовать для персонализации продуктов и услуг для отдельных клиентов на основе их предпочтений и поведения. Это можно использовать в таких приложениях, как целевой маркетинг, системы рекомендаций и персонализированные рекомендации по продуктам.
Визуализация данных
Методы науки о данных можно использовать для визуализации и передачи данных заинтересованным сторонам. Это можно использовать для создания интерактивных информационных панелей, визуализаций данных и отчетов, которые помогают заинтересованным сторонам понять сложные аналитические данные.
Таким образом, машинное обучение и наука о данных изменили способы работы компаний и принятия решений, используя данные для получения информации и стимулирования роста. Используя алгоритмы машинного обучения и методы обработки данных, предприятия могут прогнозировать будущие результаты, выявлять мошенничество, оптимизировать процессы, персонализировать продукты и услуги и визуализировать анализ данных. Поскольку предприятия продолжают генерировать и собирать больше данных, роль машинного обучения и науки о данных в бизнес-аналитике будет только расти.
Если вам понравилась эта статья, ознакомьтесь с разделами SETScholars и WACAMLDS. Большое спасибо за ваше время. Ваше здоровье!
