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如今的数据工具比以往任何时候都更智能、更快速、更直观，数据科学家正在使曾经被视为未来能力的东西在当今的组织中成为现实。
预测未来不再只是科幻小说。
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如今的数据工具比以往任何时候都更智能、更快速、更 国家电子邮件列表 直观，数据科学家正在使曾经被视为未来能力的东西在当今的组织中成为现实。
预测分析是现在最流行的深入 了解 企业的形式，它使用大量数据来预测结果。与用户决定（通常手动）哪些数据重要的传统分析不同，预测分析和数据科学不会预先判断数据。 在运行算法以揭示最有利的趋势之前，会以自动方式收集和考虑组织大数据的每一部分 。
领先的公司正在使用预测分析来生成见解并查看结果，例如客户接下来会购买什么、何时预计销售下滑以及无数其他结果。这些公司正在重塑他们的组织甚至整个行业。
Netflix 正在使用预测分析来了解观众接下来会租哪些电影。亚马逊正在根据消费者下一步购买的商品进行预测分析来备货。Nest 恒温器甚至可以用它来学习一段时间的模式，根据收集到的数据自动调整家中的温度。Infogix 客户使用它来防止欺诈发生。
难以置信？也许。但这是由于在查看现有数据量以及声称针对这些数据提供预测分析工具的公司数量时出现的挑战。数据泛滥，如果你观察分析如何跟上步伐，就会发现这就像用吸管从瀑布中吸水，然后用显微镜观察样本。
对于数据科学来说，从根本上挑战数据收集方式非常重要，让传统方法望尘莫及，同时为创新让路。数据收集需要是端到端的、自动化的、连续的以及数据驱动的。
众所周知的“数据沼泽”充满了结构化、非结构化、关系、文本、日志文件以及现有的所有其他类型的数据。实际上，这些来源都是孤立的，也应该如此。然而，很少有公司真正有能力以受控的方式将它们结合起来，以产生真正有利可图的见解。
预测模型可能非常强大，但不可否认的是，它可能并不适用于商业智能提出的每个问题。然而，当预测分析模型发挥作用时，它们会给企业带来不公平的优势。
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发表于 2023-7-9 11:35:09