01、预测分析
这是最常见的使用。机器学习为预测分析创造了许多机会。机器可以分析历史数据、探知模式、预测将来发生某些事件的可能性。举个例子，如果您在全国各地拥有连锁餐厅，则可以通过大数据预测哪些餐厅的顾客数量可能少于预期。因此，您可以专注于这些餐厅的经营，防患未然。
02、诊断分析
每当出现一些问题时，企业都需要知道问题的根源。这正是机器真正擅长的。数据分析能够帮助企业追根溯源，找到事件之间的相关性，以便将来避免类似问题的发生。
03、查找未知元素之间的关系
大数据能够帮助企业找到任何元素或事件之间的关系，即使看起来它们之间没有任何关系。这有什么用呢?例如，您通过数据发现销售额与销售人员数量的变化无关，在这种情况下，如果不影响其他业务领域，您可能希望减少员工人数。
04、经营监控
实时监控也是一项任务，需要计算机处理大量数据。他们还需要迅速做到这一点。借助大数据，我们可以监控任何事件。例如，营销人员可以看到他们的不同细分受众群对广告系列的反应。
05、规范性分析
这是快速发展的非常有前景的分析领域。规范性分析是基于预测分析的。但是，这种方法使企业不仅可以预测某些事件，还可以为每种可能的情况找到最有效的解决方案。
06、数据管理
拥有的数据越多，就越难以管理。企业通过人工处理进行数据的整合、加工，这种处理方式浪费了企业大量的时间成本、人工成本;而大数据能够实现数据治理，企业主数据大多通过数据中台进行管理，数据中台对异构数据进行集成，统一标准和口径，形成可跨部门共享与传播的标准数据，进而发挥其对企业决策的价值。
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