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。
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