【數(shù)據(jù)科學(xué)】當(dāng)數(shù)據(jù)龐雜或不足時—如何優(yōu)化數(shù)字化表現(xiàn)

數(shù)據(jù)科學(xué)

為了幫助大家更好的理解數(shù)據(jù)科學(xué)，我們將為您帶來系列文章。此次我們深入研究數(shù)據(jù)分析歷史，以便于大家更好地理解是什么推動了data.ai的人工智能革命。

小編也借此機(jī)會致敬每一位勞動者，data.ai祝您五一節(jié)日快樂！

用手機(jī)看新聞、在線收看最喜愛的電視節(jié)目、分享最近假期的照片、和家人視頻通話......在日新月異的數(shù)字生態(tài)環(huán)境中，我們每一個數(shù)字行為都在堆積數(shù)據(jù)。企業(yè)主正在努力提升自己的分析能力，以適應(yīng)這種數(shù)據(jù)密集型的新常態(tài)，迎合客戶需求的變化。

在深入探討優(yōu)化決策的預(yù)測分析案例之前，讓我們先來看看數(shù)據(jù)分析行業(yè)發(fā)展至今的歷程（見下圖）。數(shù)據(jù)分析歷史中的每一次突破都有助于加深對客戶和市場的理解，助力更好的商業(yè)決策。

首先是Panel數(shù)據(jù)分析，通過統(tǒng)計推斷提供市場基準(zhǔn)。接下來發(fā)展至決策支持系統(tǒng)的形式出現(xiàn)，以滿足數(shù)據(jù)收集和分析的可擴(kuò)展性和自動化需求。隨著數(shù)據(jù)的積累和計算機(jī)的不斷進(jìn)步，云分析應(yīng)運(yùn)而生，滿足數(shù)據(jù)挖掘和對大型數(shù)據(jù)集模式的理解需求。從那時開始，以下問題點(diǎn)燃了大規(guī)模機(jī)器學(xué)習(xí)算法的應(yīng)用：要向消費(fèi)者推薦哪些商品？什么樣的消費(fèi)者行為特征會影響到未來的商業(yè)決策？從有限的商業(yè)趨勢中可以預(yù)測出什么樣的市場格局？如今，我們發(fā)現(xiàn)自己在尋找更廣泛、更復(fù)雜的人工智能技術(shù)，因為智能業(yè)務(wù)拓展是在當(dāng)今數(shù)字世界中保持競爭力的關(guān)鍵。

企業(yè)如何才能得知自身的戰(zhàn)略方向優(yōu)化是否滿足讓他們在競爭中保持領(lǐng)先？要充分回答這個問題，首先要了解是什么推動了data.ai的AI變革。我們自2017年便開始了這一征程，我們的第一款基于機(jī)器學(xué)習(xí)的產(chǎn)品旨在測算人們?nèi)绾问褂靡苿釉O(shè)備，發(fā)現(xiàn)哪些應(yīng)用更能吸引他們、哪些應(yīng)用退出了市場。雖然只能獲得人們移動設(shè)備使用模式的稀疏數(shù)據(jù)，但可靠的多維聚類回歸算法仍然在整個移動生態(tài)系統(tǒng)中實現(xiàn)了高質(zhì)量的市場趨勢基準(zhǔn)分析。

隨著我們持續(xù)關(guān)注AI(人工智能)/ML(機(jī)器學(xué)習(xí))系統(tǒng)作為產(chǎn)品開發(fā)的基礎(chǔ)，與此同時，我們還擴(kuò)大了算法組合。雖然移動市場表現(xiàn)已有若干數(shù)字表現(xiàn)指標(biāo)，但我們還擴(kuò)大了對文本、圖像和音頻數(shù)據(jù)的采集，以便就應(yīng)用用戶評論、應(yīng)用截圖、圖像和視頻廣告提供可靠的市場分析。在2021年，我們幫助應(yīng)用發(fā)行商通過異常檢測算法更好地理解自己的數(shù)據(jù)，通過事件歸因算法更有效地了解熱門市場變化的驅(qū)動因素，并通過深度學(xué)習(xí)語言模型的集成算法從更深層次的分類和更加精細(xì)的類別分析應(yīng)用經(jīng)濟(jì)。

對于致力于數(shù)據(jù)驅(qū)動決策的企業(yè)來說，在掌握競爭數(shù)據(jù)太少的情況下，從自身龐雜的數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)集中找尋解決方案可能會降低決策效率。data.ai可以通過提供對標(biāo)數(shù)據(jù)，來幫助這些公司解決數(shù)據(jù)過少的問題。data.ai還可以增強(qiáng)和豐富現(xiàn)有的第一方數(shù)據(jù)集，提供額外的精細(xì)度和過濾器，解決數(shù)據(jù)龐雜的問題。值得信賴的人工智能技術(shù)組合為這一切保駕護(hù)航！