如何通过 5 个步骤使用机器学习来组织大数据

当机 学习 与大数据一起发挥作用，游戏进入了一个新的水平。 大数据（接下来称为 BD）研究了从海量信息中系统地提取对解决业务任务有用的知识的各种方法。 为此，有不同的算法过程来获取操作信息。

BD 专家处理原始的非结构化信息，其处理用于支持决策制定。 分析包括验证、转换、清理和建模信息。

因此，大数据涉及巨大的数据集，这些数据集也具有多样性和高更新率的特点。 为了有效地使用和整合机器学习原理来组织大数据，我们应该了解它来自哪些来源以及如何使用它。

BD 来自哪些来源？

所有信息都是从许多替代来源收集的。 普通用户在网上进行许多活动，从商务交流到购物和社交网络。 世界各地的数十亿连接设备和嵌入式系统每天也在创建、收集和共享物联网数据。 BD的一些主要来源是：

• 社交网络;
• 数据云；
• 网站；
• 物联网。

内容收集和处理是与 BD 合作的两种关键方法。 第一个涉及收集信息并给出明确的解释。 对信息进行分类和处理会发现看不见的模式和迹象，这些模式和迹象可能会为几乎每个业务领域的决策提供一些见解。 例如，使用模式识别和预测。

然而，要有效地集成ML机制（以下简称ML）并处理BD，您需要强大的软件解决方案。

目前企业正在探索 合成数据生成 在不损害用户隐私的情况下保持数据完整性。

如果您正在寻找一家软件开发公司来完成这项工作， 黄色系统 随时为您服务。

5V大数据

与 BD 合作涉及五个基本原则（大数据的 V 型）：

1. 数量：公司收集的信息量确实巨大，因此数量成为分析的关键因素；
2. 速度：我们周围发生的几乎所有事情（搜索查询、社交网络等）都会非常迅速地生成新内容，其中许多可以用于决策；
3. 多样性：生成的信息非常多样化，可能以视频、文本、数据库、数字、图表等多种格式呈现。了解BD的类型是解锁其价值的关键；
4. 真实性：高置信度信息包含许多对分析非常宝贵的事实，并为最终结果增加一些价值。 低置信度信息涉及无意义的内容，称为噪声；
5. 价值：将 BD 转化为有价值的解决方案的可能性。

机器学习的本质

机器学习探索算法的构建和优化，其任务是 预测意外/未来数据。在云计算的支持下，它确保了流程的灵活性，并且涉及多种数据，无论来源是什么。 ML 算法可以集成到与 BD 合作的每个步骤中，包括以下内容：

• 数据分割；
• 数据分析;
• 造型。

通过这些步骤，您可以获得具有有价值结论和模式的大图，然后将其分类并转换为清晰的形式。 合并机器学习和 BD 是一个永无止境的过程。 随着信息进入系统，分配的算法会随着时间的推移进行检查和改进。

一般来说，专业的机器学习用于跟进不​​断增加和变化的信息流。 机器学习算法处理新兴内容并确定与之相关的模式，然后将其转换为有价值的结论，这些结论可以纳入业务流程以加速决策过程的某些阶段。

如何将机器学习算法用于大数据

营销自动化

客户群是任何企业的核心。 每个公司都必须掌握沟通技巧，并通过可用渠道轻松与客户取得联系。 ML 应用复杂的算法来准确预测客户的愿望和行为。

在 ML 和 BD 的支持下，营销自动化可以利用情绪分析、客户细分和通过个性化消息传递直接广告工作来满足客户的期望。

媒体和娱乐专家经常使用 ML 来准确确定观众的口味并提供相关内容。

文本情感分析

情绪分析是推出新产品或引入新功能的强大工具。 在大数据上训练的 ML 模型可以让您准确预测客户的反应：他们会喜欢该产品还是完全忽略它。

在产品开发的一开始就可以预测结果！ 这使您可以根据市场需求更改设计或营销策略。

推荐系统

提出产品推荐就像一门艺术：它需要 ML 技术与 BD 的巧妙结合和稳健结合。 这种组合最适合集成到流媒体服务中：它将上下文与行为预测相结合，以影响用户体验，使公司能够产生有效的客户报价。

您可以提高应用程序性能、提高用户参与度并确定影响用户体验的问题 HeadSpin 的数据科学驱动平台. HeadSpin 的数据科学功能可以帮助您在竞争中保持领先地位并实现您的业务目标。

要创建好的产品推荐，系统必须清楚地了解客户和公司的愿望和需求。 大部分信息可以从社交网络、网络表单、位置历史和各种其他来源收集。

通过将数据与特定的、独特的人类需求和其他客户活动相关联，基于机器学习的推荐系统为企业提供了一个自动化的营销流程。 例如，Netflix 广泛使用它们为观众提供正确的内容。

风险管理

随着数据收集和计算能力的快速发展，机器学习正在成为业务决策中不可或缺的一部分。 它在风险管理中的应用为新一代改进的预测模型奠定了基础。

风险管理是机器学习和大数据的顶级应用之一。 例如，使用它们实现银行评分自动化和信用评分评估关键阶段的数字化可以显着降低金融机构的成本。 该领域最有用的机器学习方法是回归， 决策树图和神经网络。

破译模式

机器学习非常适合商业领域，在这些领域中，了解客户的愿望和行为可能会带来有价值的结果。 例如，在医疗保健和制药领域，您需要处理大量信息。 机器学习技术可以在早期发现疾病，并允许医院通过分析过去的健康报告、病理报告和数据来更好地管理服务。 患者病史。 这改善了诊断，从长远来看，刺激了医学研究。

总结一下

机器学习是大数据的重要组成部分，用于将数据转化为有用的知识。 由于从不同来源收集的数据由 ML 算法处理，系统会随着时间的推移学习并变得更好。

成功利用 ML 的关键是通过全面的数据集成，建立准确表示用户行为以及不断变化的情况和趋势的预测模型。

尽管大多数公司仍在研究 ML 的基础水平，但它是一项很有前途的技术，可用于创建更强大和更灵活的解决方案。 正在进行的研究和开发工作将确保这项新兴技术的特性得到改进，使其在预测和组织未来方面更加有效和高效。