在數據分析中使用人工智能——如何理解大數據

過去幾年，人工智能 (AI) 和機器學習 (ML) 取得了快速發展。 它們影響所有類型的企業，並對廣告和營銷產生許多積極影響。 人工智能的一個特殊用例是數據分析。 現代企業產生大量數據，人工智能數據分析以可管理的方式理解所有這些數據，將其轉化為有用的信息。 營銷人員發現 AI 和 ML 應用程序在篩選大數據以發現針對特定客戶的相關見解時非常有幫助。 這些數據在以前是難以理解的，但現在，由於人工智能的力量，企業可以更輕鬆地過濾潛在的線索，發現他們應該關注誰並將資源投入到誰身上。

在線使用人工智能的一個明顯標誌是 Google Ads。 您多久看到一次特定產品的廣告和其他類似產品的廣告，並在網上關注您？ 而且它不會是一些隨機產品。 廣告通常針對您感興趣的內容，您可能最近在網上搜索過這些內容。 發生這種情況是因為谷歌使用人工智能和機器學習來了解我們喜歡的產品。 我們在網上花費的時間越多，進行的搜索越多，谷歌就越了解我們的口味。 它使用這些知識來確定它應該為我們提供哪些廣告。

人工智能的另一個重要用途是理解現在可用的海量大數據。 傳統的數據提取和智能工具達到了物理極限，但現在人工智能的進步使得更徹底的數據分析成為可能和實用。

人工智能數據分析——人工智能如何從大數據中獲取意義：

理解大數據

Technopedia 將大數據定義為“當傳統數據挖掘和處理技術無法揭示底層數據的洞察力和意義時使用的過程。” 這表明大數據不僅僅是海量數據； 它還涉及將數據轉化為有用信息所需的過程。 這種類型的數據需要與我們過去使用的不同的處理方法。

隨著時間的推移，不僅產生了更多的數據，而且還創建了新類型的數據。 最初，企業專注於處理結構化數據，例如，您可以存儲在文本文件或電子表格中的類型。 但如今，很多數據都是非結構化的——而且這些並不總是顯而易見的。 例如，雖然電子郵件主要是基於文本的，但電子郵件並不是傳統數據挖掘工具可以訪問和理解的形式。 想想現在，有多少數據以音頻、視頻和圖像文件的形式存在。

物聯網將數據收集的範圍擴大得更廣，例如，想想你手機上的傳感器，甚至 Fitbit，記錄和收集的一切。

最近面部和語音識別的能力和可用性的擴展貢獻了大量數據，而這些需要大數據處理能力才能具有任何價值。

大數據的出現導致對高效、經濟地處理大數據的方法的需求增加。 否則，收集這些數據將變得毫無意義，並且會造成大量資源浪費。 您需要一種方法來掃描大量數據以尋找模式或聯繫，然後您可以將其用於您的戰略規劃。

數據科學家用 3V 來描述大數據：

Volume——從各種來源生成的數據量
速度——生成數據的速度
多樣性——包含在整個數據集合中的數據類型的混合——結構化/半結構化/非結構化。

任何數據分析系統都必須考慮其處理的數據的 3V，尤其是在確定其功能時。

什麼是數據分析？

數據分析是研究數據和繪製模式的過程。 它處於數據分析領域的中心。 數據分析包括描述性分析（分析數據並描述正在發生的事情）和預測性分析（根據當前和過去的活動預測未來會發生什麼）。

許多企業都在努力訪問與其業務相關的所有數據。 通常，合適的數據很容易獲得，但企業缺乏將其分析為可用形式的工具。 數據可能分散在許多地方，這意味著企業在開始數據分析之前首先需要收集所有必要的數據。 然後，一旦公司從各種來源收集了數據，他們通常需要將其轉換為通用形式並將其合併。 這可以像比較 .CSV 和 Excel 文件格式的數據一樣簡單。

Oracle 觀察到數據收集過程可能比實際數據分析困難和耗時得多，尤其是在手動和不可重複的情況下。 通常，公司每次需要進行這種數據分析時都必須“重新發明輪子”。

根據 Gartner 的優勢模型，數據分析主要有四種類型：

1. 描述性數據分析——解決“數量、時間、地點和內容”等基本問題。 這些是商業智能 (BI) 工具和儀表板的重點。 描述性分析可以進一步分為臨時報告（根據需要為您生成自定義報告）和固定報告（遵循模板或通用格式的計劃報告）。 [發生了什麼？]

2. 診斷數據分析——檢查數據以了解因果關係或事情發生原因的過程。 [為什麼會這樣？]

3. 預測數據分析——您可以使用這些來識別趨勢、相關性和因果關係。 這些可以包括預測建模和統計建模。 [會發生什麼？]

4. 規範性數據分析——人工智能和大數據相結合以幫助預測結果並確定要採取的行動。 [我們怎樣才能讓它發生？]

這些類型的數據分析中的每一種都有特定的目的，一些側重於未來，另一些側重於更好地了解過去。 然而，無論哪種類型最適合您的需求，數據分析師的主要目標都是通過查找數據中的模式來使用數據來提高效率和性能。

七項技術包括數據分析和大數據：

• 預測分析——處理數據的統計算法，根據歷史數據確定未來結果
• Hadoop——一個能夠處理和包含海量數據的軟件框架
• 數據挖掘——分析大量數據以發現聯繫和模式
• 機器學習——人工智能的一部分，涉及對計算機進行編程以從經驗中學習，因此它們可以生成模型來分析大型數據集並產生更好、更精確的結果。
• 文本挖掘——與數據挖掘類似，但旨在分析可用文本以形成洞察力和理解力——與自然語言處理 (NLP) 密切相關
• 內存分析——分析系統內存數據以獲得洞察力
• 數據管理——改進組織中數據的存儲、質量和組織。

使用人工智能進行數據分析

正如我們在《什麼是人工智能營銷？ 造成這種情況的原因之一是人工智能具有加速和理解數據分析的能力。 人工智能讓營銷人員能夠利用大量數據、自動化複雜流程、個性化內容，並以前所未有的準確性做出預測。

人工智能使用計算設備來模擬人類智能過程。 它通常需要大量的訓練數據，從中“學習”，然後分析實時數據的相關性和模式，預測這對未來意味著什麼。

每次有人需要進行更改時，傳統的數據分析都需要大量的人工輸入來操作代碼。 然而，人工智能消除了這一要求，因為它可以獨立進行必要的調整，特別是如果它結合了機器學習的話。
AI 可以包含我們上面提到的所有七種技術，使大數據的處理成為可能和可管理。

人工智能數據分析與傳統數據分析有何不同

人工智能與傳統數據分析的主要區別在於容量和計算機獨立性。 我們之前曾對人類可以有效處理的數據量進行過限制。 要進一步進行數據分析通常需要如此多的資源，以至於它很快變得不切實際且不經濟。 基於人工智能的系統可以處理更多的數據，並以超人的速度工作以取得更好的結果。

此外，包含機器學習的系統允許計算機獨立學習和工作，將不同形式的原始數據轉化為有意義的分析。 這些系統一開始需要人工輸入，但不久它們就可以獨立運行，讓員工去做其他優先級更高的任務。

用於 AI 數據分析

機器學習為企業提供了處理大量數據並發現趨勢和模式的機會。 這為他們提供了優化系統並為客戶提供個性化服務的機會。

企業可以從各種來源獲取數據。 他們甚至可以使用面部檢測和識別軟件對個人進行個性化營銷。 智能自動化軟件可以從消費者表現出的情緒反應中學習，軟件可以相應地調整其營銷信息。 公司可以通過結合歷史客戶數據、複雜算法、自然語言處理甚至情感分析來更好地預測客戶意願，從而改善客戶服務，進而改善客戶體驗。

例如，沃爾瑪使用人工智能模型來更好地預測任何商店在特定日期的最佳庫存組合。 例如，他們將天氣信息輸入系統，以便他們可以採用商店庫存來更好地反映客戶需求。 他們知道，在颶風預報地區的商店將增加對沙袋、瓶裝水和濕/幹吸塵器等物品的需求。 沃爾瑪知道將這些商品從他們的配送中心快速運送到那家商店。 天氣事件越多，系統了解的客戶需求就越多。

沃爾瑪實時適應其數據分析的另一個案例是人工智能智能定價。 他們正在肉類貨架上試驗具有實時數據的 Wi-Fi 攝像頭，調整價格以減少變質和浪費。 沃爾瑪發現，這種明智的定價使該部門的銷售額增長了 30%。

如何使用 AI 從客戶數據中發現洞察力和趨勢？

正如 Deeper Insights 觀察到的那樣，人工智能可以徹底改變我們收集產品和消費者洞察的方式。 企業可以利用非結構化數據分析的力量來跟踪消費者行為，例如購買模式或在擁擠的產品類別中尋找未滿足的需求。 它可以幫助企業創新、擴展、追加銷售和交叉銷售他們的產品和服務到以前未曾想到的市場。

評論、評論、社交媒體帖子和論壇等非結構化數據可以真正捕捉客戶的觀點。 然而，這些數據以前會被排除在您的業務決策之外，很可能被歸入“太難”類別。 這些讓品牌更深入地了解客戶行為和隱藏的機會。

文本分析可以深入了解客戶情緒、對話趨勢、討論的主題和其他有用的信息。 AI 驅動的文本分析提供預測分析功能，使企業能夠更好地預測客戶需求和市場趨勢。

預測性和規範性數據分析可幫助您在客戶行動之前確定他們想要什麼。 這確保您可以訂購正確類型和數量的庫存，同時減少浪費，改善客戶服務，最大限度地提高業務效率，並增加客戶的生命週期價值。

總結一下

人工智能數據分析使用機器學習算法來監控和分析大量數據，將通常由數據分析師完成的耗時工作自動化。 人工智能和機器學習現在通過提供人類無法實現且以前無法想像的速度、規模和粒度級別來轉變數據分析。

使用人工智能數據分析的另一個優勢是，與人類數據分析師不同，人工智能算法不會受到預先存在的假設和偏見的阻礙。 人工智能分析可以分析大量數據並提供完全客觀的分析。 此外，機器學習算法可以在業務發生變化時立即做出響應。