数据科学和机器学习 - 将数据变成魔法

aimankhan28012

在当今数字技术和数字化转型的时代，从每个用户有意的鼠标点击到自动收集世界上发生的所有活动的数百万台设备，数据就被创建了。我们每时每刻都在创造大量数据，每天都在创造大量数据，因此世界上的数据越来越多。但是，有什么办法可以将这些原始数据“转化”为有意义的、有价值的、“神奇”的信息呢？自2000年代以来，Netflix、亚马逊、谷歌……等大公司通过机器学习算法的应用找到了答案，并且不断发展壮大。 数据科学和机器学习现在不仅仅是学术或科学研究领域，不再是技术“巨头”的游乐场，而是越来越广泛地应用于企业，帮助创造有价值的创新。了解如何应用数据科学和机器学习，企业将利用数据的价值，创造竞争优势，并在当今日益不可预测的市场中变得越来越稳定。 4.0时代——数据驱动决策时代（Data – Driven Decision） 当今的企业和组织在“数据驱动”的环境中运营，数据在业务和战略决策中发挥着至关重要的作用。数据不仅仅是原始数字，还包含有价值的信息，可以帮助组织更好地了解客户、市场趋势和影响业务运营的因素。 数据不仅是从传统数据库管理系统获得的结构化数据，存储业务中产生的交易，还包括来自社交网络、移动设备等物联网设备等来源的半结构化数据，以及音频等非结构化数据、视频、图像。



利用大数据存储和处理技术将数据组织和存储在Data Lake中，以便用户可以有效地收集、存储和分析数据。 在大多数行业中，数据发挥着越来越重要的作用，影响着单位和组织的运营。数据有助于提高绩效、优化流程并提供一种新的、严谨的、扎实的方法来解决问题。例如，在医疗保健行业，来自个人健康监测设备的数据可以帮助做出更准确的诊断并个性化医生的治疗计划。在商业中，数据可以帮助公司更好地了解客户、优化营销活动并开发新产品/服务。数据还有助于改善公共服务、增强安全性并支持科学研究和生活应用。 未来的世界是一个充满数据和机器学习算法的世界，它们将为我们带来更有价值的东西。想象一下有一天你不必再去Google上查找你认为合适的汽车（本田的红色轿车）的信息比如价格、销售地点、促销 柬埔寨 WhatsApp 号码列表 政策等等..然后考虑去哪里购买，你只需需要询问“Google，根据您了解的关于我的数据（习惯、爱好、工作、需求、环境观点...），请告诉我哪辆车适合我？如果机器学习算法能够“理解”，能够提出适当的建议，并且用户可以直接说“同意”、“不同意”或“还有其他想法吗？”，那就太好了。 通过数据科学和机器学习，我们可以从数据仓库中获得深入而有价值的见解，打开新的机会之门，为单位和组织创造竞争优势。 数据科学和机器学习——创造数据力量的关键 数据科学与机器学习相结合，使我们能够整合来自许多不同来源、多种不同格式的数据，分析规则、需要注意的有价值的要点，并从数据中“学习”数据，作为重要决策的基础。




数据科学和机器学习相结合，不仅可以帮助单位和组织有效地存储和管理数据，还可以将数据转化为有价值的信息，帮助支持重要决策。 得益于数据科学和机器学习的应用，零售、金融和医疗保健等行业都取得了许多创新。在零售业，沃尔玛使用机器学习来预测产品需求、优化库存管理并改善客户体验。在金融领域，摩根大通银行将机器学习应用于信用风险分析和欺诈预防。在医疗行业，该技术有助于早期发现疾病并为患者提供个性化治疗。 在娱乐领域，Netflix 和 Spotify 等公司很早就使用机器学习来分析用户偏好和行为，从而个性化内容推荐。这种方法不仅增强了用户体验，还帮助这些公司留住客户并吸引新用户。 在金融领域，美国运通使用机器学习来分析客户的交易历史和购物行为，以预测信用风险并防止欺诈。通过这种方式，他们显着降低了欺诈率，同时增强了为客户提供更好服务的能力。 汽车制造公司特斯拉利用车载传感器和摄像头收集的数据来改进其自动驾驶系统。这些数据有助于机器学习模拟和预测驾驶情况，从而提高车辆的安全性和性能。 通用电气在制造和供应链管理中使用机器学习。他们的系统分析来自机械和设备的数据，以预测问题并设计维护需求，帮助最大限度地减少停机时间并优化生产流程。