數據分析中的人工智能和機器學習使連接數據成為可能，以獲得對消費者的洞察，擴展他們的業務，并優化物流的質量和速度。

數據分析是內部執行的組織角色，需要一種深入的方法來記錄、解釋和檢查數據，并以可理解的形式呈現結論。

以前，公司會收集數據，發現信息并運行分析，這可以應用于未來的決策過程。但目前，公司可以確定快速選擇的要求。這些企業具有完整的競爭優勢，可以保持敏捷并加快運營速度。為了使用如此大量的數據來實現這種競爭優勢，企業應該收集、組織和解釋正確的數據，以改進他們的業務流程并協助決策。

數據分析中的人工智能和機器學習使連接數據成為可能，以獲得對消費者的洞察，擴展他們的業務，并優化物流的質量和速度。在我們研究這些技術如何使組織受益之前，讓我們先了解各種類型的分析。

描述性分析：描述性分析可以匯總未處理的數據，并將其轉換為人們易于理解的形式。他們可以詳細解釋過去發生的事件。這種類型的分析對于從以前的事件中獲取模式（如果有）或從數據中提取想法非常有用，以便為未來構建更可靠的方法。

規范性分析：這種分析描述了某種情況下的分步過程。它是一種新型分析，它利用機器學習、業務實踐和計算建模的混合來為任何預定義的結果建議最合適的行動計劃。

預測分析：任何尋求成功的公司都必須有遠見。預測分析可幫助此類公司根據熱門事件確定最新趨勢和實踐。無論是預測未來發生的可能性，還是評估它將發生的確切時刻，都可以在預測分析的幫助下進行預測。它使用多種機器學習和分析建模方法來解釋過去的數據并預測未來。

擁有大數據的組織可以生成分析。在生成分析之前，數據科學家應確定預測分析滿足其組織目標并適合大數據環境。

在人工智能和機器學習的幫助下發展預測能力

由于數據巨大，并且需要正確的工具來收集和提取正確的信息，因此使用機器學習和人工智能算法，企業可以通過這些算法優化和揭示新的統計模式，從而為預測分析奠定基礎。

各種機器學習算法，如遞歸神經網絡（RNN）可以識別無組織數據集中的隱藏模式并揭示新信息。神經網絡是在人類神經系統之后模擬的軟件和硬件系統，它估計基于大量隱藏數據的功能。神經網絡由三個元素定義，即架構、活動規則和學習規則。他們是適應性的，當他們從先前的信息中學習時，他們會改變自己。

AI和ML還有許多其他方式使企業受益。這些方法可以幫助組織增強其業務運營，推動客戶參與并優化客戶體驗。

數據分析對企業的重要性

數據分析對公司價值的上升已經真正改變了世界，但普通人仍然不知道數據分析對行業的影響。數據分析改變行業的方式很少涉及以下內容：

業務知識：商業知識是可以理解的，它可以決定公司在未來幾年的運營方式。此外，它可以確定哪種類型的市場對于公司發展已經很方便。

降低成本：如果將AI和ML與海量數據的存儲聯系起來，可以帶來巨大的成本效益。這些技術還可以找到有效的方法來開展業務。

提高效率：企業收集的每一條數據不僅與公司外部的人員相關聯。公司獲得的大部分數據都是在內部檢查的。隨著技術的進步，收集數據變得非常方便，這有助于了解員工和公司的績效。

隨著這些技術日新月異的發展，出現了許多 API。AI 和 ML 算法預測、識別聲音和人臉、處理圖像等的能力使得進一步發展成為可能。

人工智能和機器學習可幫助企業管理數據并使用它來發現新的可能性。這將帶來進一步的智能和創新的業務戰略、更高的收益、高效的運營和滿意的客戶。目的是以更可靠的方式分配公司的前景，并將其與分析相結合。

審核編輯：郭婷