人工智能在数据分析中的作用是什么？

当需要从大量数据中查找关键信息时，人工智能在数据分析中的应用非常有用。人工智能可以加速、确保精确性并提高传统数据分析技术的性能。这种集成使组织能够发现隐藏的联系，即时预测结果并改进其决策制定。

随着企业收集的数据量不断增加，基于人工智能的分析在帮助企业保持领先地位、提高运营效率和了解客户方面发挥着关键作用。基本上，人工智能将基本数据转化为有用的信息，从而改变了数据分析的工作方式。

核心概念

机器学习

机器学习 (ML) 使系统能够自主学习和提高性能，无需脚本。通过数据分析，ML 通过在复杂数据集中查找重要模式、对它们进行分组和预测其未来结果来提供帮助。

通过这一点，分析师能够看到数据中出现的潜在模式和关系。从客户分类到预测性维护，ML 在分析大量数据并将其转化为对企业决策有用的结果方面发挥着重要作用。

深度学习

• 深度学习 是机器学习的一部分，它利用分层的人工神经网络来处理复杂且多样化的数据。该系统学习深度特征的能力在分析图像、视频和自然语言方面带来了重大改变。
• 通过在数据分析中使用深度学习模型，组织现在可以使用图像、声音和异常模式从以前隐藏的数据中访问新信息。由于它们能够准确地处理大量数据，深度学习是当今分析工作的重要组成部分。

自然语言处理

• 自然语言处理 通过让计算机理解、解释和生成人类交流来进行工作。通过数据分析，NLP 分析评论、社交媒体和调查等地方找到的大量基于文本的客户反馈。此类技术使企业能够衡量客户意见、发现新问题并确定人们目前感兴趣的内容。
• NLP 帮助数据分析处理非结构化文本文档，使公司能够深入了解其业务状况和客户的想法，从而使组织能够提前采取行动以抓住市场机遇。

人工智能在数据分析中的作用

数据准备与清洗

• 在分析中，数据准备是指通过清理、更改格式和组织来准备原始数据。传统上，完成此过程需要很长时间，并且可能会出错。它可以让你跳过耗时的查找重复项、丢失数据或数据集中数据类型不一致的步骤。机器学习发现的异常由系统处理，该系统可能会替换缺失的数据或将数据类型恢复到原始格式。
• 机器学习应用于从电子邮件或其他非结构化来源中提取结构化信息。自动化这些任务有助于人工智能加快数据管道，提高数据质量，并为分析师提供更多时间来思考和使用结果。

识别和检测

• 算法能够在大而复杂的数据集中找到通常被人忽略的模式。无监督学习可以审查数据并识别数据中的联合集群或相关性。拥有此功能有助于查找数据中的异常点，这些异常点可能表明存在错误、欺诈、安全漏洞或特殊情况。
• 此类技术可以检测银行中资金的异常使用，并指出制造产品中的错误。人工智能帮助公司及早检测危险，节省日常任务时间，并在出现问题时立即做出响应。

预测分析和预测

• 通过人工智能预测结果是其对数据分析最重要的贡献之一。深度学习算法检查过去的信息，试图估计未来的事件。应用示例包括销售预测、需求预测和预防性维护协调。
• 各种机器学习方法，如回归、决策树和神经网络，利用过去的数据来查找识别结果的模式。他们获得的数据越多，这些模型就越准确，并不断更新。

信息处理

• 许多企业认为重要数据是非结构化的，包括电子邮件、聊天记录、文档或评论。通过 NLP，人工智能为分析团队提供了一个强大的工具来从这些数据中学习。一些 NLP 技能可以帮助模型缩短文档、识别重要思想、评估态度和对客户行为进行分类。
• 数据分析的应用已扩展到许多不同的数据源，而不仅仅是电子表格和数据库。因此，企业可以了解所有运营中发生的情况以及客户的感受，从而改进和完善他们的分析。

个性化系统

数据分析中的个性化来自于人工智能从用户行为、选择和经验中学习。由机器学习驱动的推荐系统会调整产品、内容或广告建议，以获得更好的客户体验和参与度。对于在线购买，人工智能会研究一个人查看或购买的内容，以推荐最相关的产品；而在数字媒体中，它会过滤内容以适应每个用户的兴趣。人工智能支持的分析系统不仅能让用户满意，还能帮助公司获得更多销售额，保持客户群并实现增长。

处理大量数据

• 当组织处理来自公司多个部门的大量数据时，保持可扩展性是一项艰巨的挑战。人工智能驱动的数据平台旨在有效处理和调查大数据。普通算法无法分析 PB 级数据，但分布式算法可以轻松做到这一点，从而使它们能够挖掘其他方法无法获得的见解。
• 通过自动化，更改数据格式和来源以及它们的速度不会阻碍分析跟上组织的增长。因为这些算法可以处理结构化和非结构化的大数据，所以公司可以始终由数据驱动，无论其数据有多复杂。

数据分析中用到的人工智能技术

分类和回归

• 在机器学习技术中，分类和回归被认为是需要监督的最基本技术。分类意味着将数据点归入几个类别之一，例如识别电子邮件是否被标记为垃圾邮件或安全可读。在回归的情况下，数据用于连续预测——例如，预测销售额或温度。
• 许多人依赖决策树、随机森林、支持向量机和线性回归来完成这些应用。这些业务分析方法使组织能够自动化许多需要努力的工作，提高准确性，并发现新的见解，指导他们根据预测迅速而自信地做出响应。

聚类算法

• 机器学习中的聚类过程根据不同特征将相似的数据组合在一起。因为聚类不需要标记数据，所以在研究新数据集时特别有用。通常提供 k-means、层次聚类和 DBSCAN。
• 这使我们能够找到客户群体，揭示大量信息中的自然分组，并注意到简单审查可能会忽略的趋势。

降维

• 处理大量维度使得理解和可视化数据集变得困难。这些技术，如 PCA、t-SNE 和自动编码器，可以在保留大部分重要数据的情况下提供更少的变量。它们有助于消除干扰，加速过程，并将复杂数据以 2D 或 3D 形式显示。
• 在执行更高级的建模之前，分析中的维度缩减可以准备数据，使模型更强大且易于理解，并能揭示在高维数据中难以发现的模式。

关联规则学习

• 关联规则学习的应用使我们能够发现大数据集中变量之间的有趣相互依赖关系。最流行的应用之一是市场篮子分析，它识别客户倾向于一起购买的商品。

异常检测

• 发现数据集中稀有、不常见或意外的值在很大程度上依赖于异常检测。许多企业使用异常检测来阻止欺诈、观察在线异常行为、检测工厂错误和识别异常健康读数。
• 由于基于人工智能的异常检测，可以更快地管理和应对威胁或中断等事件。因此，组织可以避免危机，遵守规则并保护其运营。

用例和应用

优化供应链运行方式

人工智能支持的分析通过提前预测潜在的延误、调整库存和例行规划需求，使供应链管理更加轻松。这些算法利用天气、政治和过去的运输数据，密切关注潜在问题并建议新的货物运输方式。借助预测性见解，公司可以管理运输成本，防止缺货，并确保订单按预期完成。

银行欺诈检测

人工智能支持的分析可以实时检测欺诈。模型会不断分析交易数据，并标记任何类似于信用卡欺诈、洗钱或内幕交易的内容。它们利用不断变化的欺诈类型数据来更准确地进行预测并减少错误结果。因此，银行可以在不干扰用户的情况下，保护客户的资金，遵守法规，并避免许多与欺诈相关的损失。

客户流失预测

电信、订阅和服务和 SaaS 公司使用人工智能来确定哪些客户可能会停止使用他们的服务。人工智能模型通过分析客户的行为、服务使用情况和互动情况，可以及早发现用户不满的迹象。然而，如果客户面临风险，就会采取具体的措施，如定制优惠或特别电子邮件来重新吸引他们。

通过使用预测性流失分析，组织可以留住更多客户，减少获客成本，并通过专注于让他们满意和忠诚来获得长期利润。

交通管理

人工智能分析现在被用于监控交通、预测拥堵区域以及远程管理交通信号灯。通过来自传感器、GPS、天气更新和社交媒体的信息，人工智能找到了指导交通的有用方法，通过改进道路管理方式来加快交通速度。它们提高了旅行者的安全性，帮助对抗空气污染，并指导更好的城市规划。强大的交通分析对于建设高效的公共汽车和火车至关重要，也对于快速扩展的城市迅速更新基础设施至关重要。

能源预测自动化

• 公用事业提供商使用人工智能来计算预期的能源需求并衡量电网运行情况。机器学习程序通过考虑历史数据、天气和经济状况来预测电力使用量的变化。这使得公司能够调整价格，自动响应需求，并更轻松地使用太阳能和风能。
• 因此，公用事业公司可以使其服务更可靠，提高运营效率，并对环境更友好，同时为消费者能源计划增加更多好处。

药物发现与开发

人工智能被用于制药公司，以快速搜索大量化学、基因和临床试验数据，以发现潜在的新药。人工智能比人类更能发现隐藏在生物数据中的困难和复杂的模式。其结果是缩短了药物发现时间，降低了研究成本，并提高了发现真正能帮助患者的治疗方法的可能性。人工智能与药物开发的速度越来越快，药物也越来越快地到达患者手中。

个性化学习

这些学习平台通过使用人工智能来跟踪每个学生的学习情况和需要改进的地方，从而调整他们的学习过程。由于自适应评估和智能系统，学习者可以获得最适合他们目标的帮助和练习。通过依靠数据，教育工作者可以发现可能需要帮助的学生，提高参与度，并提高成就。人工智能正在帮助在全球范围内引入更开放、门槛更低、更成功的教学技术。

挑战和局限性

数据质量和可用性

人工智能系统的有效运行取决于其输入数据的质量。如果使用的信息不精确和不准确，分析可能会受到严重损害。对于许多人来说，当相关数据不普遍或受到严格隐私法的限制时，又会出现一个障碍。由于这些数据挑战，模型和见解并非总是准确的，并且决策可能会偏离轨道。

可解释性和透明度

大量的人工智能和机器学习算法使用大多数人难以理解的复杂模式。由于缺乏透明度，人们很难理解、相信和使用人工智能生成的信息。由于金融和医疗保健等行业需要易于理解的系统，因此采用人工智能有时会面临挑战，因为这些系统可能难以解释。

道德和隐私问题

由于人工智能驱动的分析处理个人信息，因此会引发重大的道德和隐私问题。问题可能来自使用有偏见的数据、秘密监视人们，或者不遵守 GDPR 的要求。组织应制定良好的政策和技术措施，以确保其客户数据的使用合法合规，并且计算机生成的决策符合所有规则。

可扩展性和资源要求

大规模部署人工智能分析需要强大的计算机、先进的基础设施和具备这些技能的专家。对于许多小型组织来说，获取新技术、云服务或经验丰富的工作人员可能是一项挑战。此外，随着时间的推移更新和观察模型是资源密集型的，并且可能会阻止许多组织大规模采用它们，因为其中许多组织没有足够的资源。

人才和技能差距

一个严重的问题是，有多少专业人士同时理解人工智能和数据分析。它需要数据科学家，以及精通机器学习和高级分析工具的人员来开发、启动和维护人工智能驱动的分析服务。组织在获得合格人才方面常常面临困难，这阻碍了他们开发和推进人工智能解决方案。结果，数字化转型工作可能需要更长时间，项目可能变得更昂贵，并且人工智能的使用效果不佳，无法从数据中产生有用的见解。

实时应用

Netflix

Netflix 利用人工智能驱动的数据跟踪，帮助全球数百万用户找到他们喜欢的电影和节目。Netflix 的高级系统对观众选择和收视率的分析表明，哪些节目最有可能让他们一直观看。由于内容高度定制化，观众参与度更高，记忆更深刻，并有助于确定将创建哪些新内容。Netflix 依赖人工智能来改进流媒体的外观以及为数百万用户使用的网络带宽。

亚马逊

亚马逊在其在线商店中使用人工智能来管理其产品、展示购物建议、自动更改价格和打击欺诈。通过分析客户页面上的许多元素，如浏览历史、购物习惯和喜好，推荐引擎会推荐合适的产品。人工智能的使用提高了仓库工作的效率，并实现了更快的商品交付。预测分析改进了供应链流程，并有助于降低运营成本。此外，AWS 以全球化的方式提供人工智能驱动的数据分析工具，以帮助企业解锁新的创新。

Google

Google 搜索、YouTube 和 Google Ads 中的数据分析均由人工智能和机器学习提供支持。这些工具利用用户行为、搜索内容、位置和喜好，即时提供真实的搜索结果和合适的广告。YouTube 上的视频推荐和不当内容标记都是通过人工智能实现的，而 Google Analytics 则依靠人工智能向企业展示用户如何与他们的网站互动并转化。

Spotify

人工智能驱动的分析帮助 Spotify 创建个性化的歌曲列表，推荐曲目，并为每个用户提供更好的体验。利用人们的收听数据、歌曲选择以及收听时间，Spotify 的算法试图预测用户接下来渴望的歌曲。Spotify 利用用户的信息来了解市场，帮助艺术家获得关注，并将广告放置在最有效的地方。

Tesla

借助人工智能和实时数据，特斯拉能够在车辆交付后使用自动驾驶仪、预测维修需求，并通过互联网更新软件。所有特斯拉汽车都包含许多传感器和摄像头，它们会不断将数据发送到公司的 AI 系统。这些系统利用道路、交通和用户数据来帮助自动驾驶，并提前通知车主有关问题。通过人工智能和实时数据跟踪，特斯拉现在在自动驾驶汽车和智能汽车设计领域处于行业领先地位。

宝洁公司 (P&G)

宝洁公司利用人工智能来简化其供应链，预测产品销量并改进产品开发。通过研究零售商和消费者提供的大量信息，宝洁公司的工具旨在识别购买行为的变化并改进库存管理。因此，该公司可以规划需求变化，减少浪费，并更快地应对市场变化。

人工智能在帮助理解消费者方面发挥着重要作用，这有助于品牌在营销和新产品开发方面超越竞争对手。

Facebook (Meta)

人工智能驱动的工具使 Facebook (Meta) 能够衡量用户参与度，呈现正确的内容并有效投放广告。这些算法会立即分析用户的行为和兴趣，因此用户只会看到与其兴趣匹配的内容。自动化工具在很大程度上利用数据分析来检测和过滤掉不诚实或危险的帖子。此外，Meta 利用人工智能来改进社交媒体功能，推进虚拟现实项目，并设计新平台。

西门子

西门子作为一家全球领先的制造商，利用人工智能来优化其工厂和客户地点的效率、质量和维护。利用 MindSphere 平台，可以实时收集各种传感器和机器数据，并使用人工智能方法进行分析。因此，可以实现对设备问题的早期监控，预测未来问题，并提高产品制造效率。

在人工智能的帮助下，西门子帮助工厂避免停产，提高产品质量，降低成本，为工业 4.0 中的智能制造树立了新标准。

结论

总而言之，将人工智能添加到数据分析中正在改变组织发现、理解和利用其数据信息的方式。借助人工智能，传统分析变得更有效率，并可以在更大的规模上使用。通过自动化数据工作、识别困难的模式并提供即时预测，人工智能可以激发创新并帮助公司在竞争中脱颖而出。

尽管数据质量、透明度和伦理仍然是问题，但随着人工智能的不断进步，公司预计将获得更多增长和性能提升。在当今数据时代想要成功的任何企业都必须在数据分析中利用人工智能。