在过去的几年中，人工智能（AI）和机器学习（ML）的迅速发展。它们影响所有类型的企业，并对广告和营销产生许多积极影响。AI的一种特殊用例是数据分析。现代企业会产生大量数据，而AI数据分析以可管理的方式使所有这些数据有意义，从而将其转化为有用的信息。营销人员在筛选大数据以在针对特定客户时发现相关见解时发现AI和ML应用程序会有很大帮助。这些数据以前是无法穿透的，但是现在，由于AI的力量，企业可以更轻松地过滤潜在的潜在客户，并发现他们应该专注于谁并将资源投入到谁身上。188金宝慱网站
在线使用人工智能的一个可见迹象是Google广告。您多久看到一次针对特定产品的广告和其他类似产品的广告，跟随您的网络？而且它不会是随机产品。广告通常是您感兴趣的东西，您最近可能在线搜索。之所以发生这种情况，是因为Google使用AI和ML了解我们喜欢的产品。我们在网上花费的时间越多，我们进行的搜索越多，Google就会更好地了解我们的口味。它使用这些知识来确定应该为我们服务的广告。
AI的另一个重要用途是了解现在可用的大量大数据。传统的数据提取和智能工具达到了物理限制，但是AI的进步现在使数据分析变得更加彻底。
AI数据分析 - AI如何从大数据中有意义：
从大数据中有意义
Technopedia定义大数据作为“传统数据挖掘和处理技术时所使用的过程，无法揭示基础数据的见解和含义”。这表明大数据不仅是大量数据。它还涉及将数据转换为有用信息所需的过程。这种类型的数据需要与过去使用的不同处理方法。
随着时间的流逝，不仅生成了更多数据，而且还创建了新的数据。最初，企业专注于处理结构化数据，例如，您可以存储在文本文件或电子表格中的类型。但是如今，很多数据是无组织的 - 这些数据并不总是很明显。例如，尽管主要基于文本，但电子邮件并不是传统数据挖掘工具可以访问和理解的形式。并想想当今，有多少数据作为音频，视频和图像文件。
物联网扩大了数据的收集，例如，考虑手机上的传感器，甚至Fitbit，录制和收集。
面部和语音识别能力和可用性的最新扩展促进了大量数据，这些数据需要大数据处理能力才能具有任何价值。
大数据的出现导致对进行有效和成本有效处理的方法的需求增加。否则收集数据将变得毫无意义，并且浪费了资源。188金宝慱网站您需要一种方法来扫描大量数据以寻找模式或连接，然后可以在战略计划中使用。
数据科学家用3V来描述大数据：
体积- 从各种来源生成的数据数量
速度- 生成数据的速度
种类- 数据类型包含的数据类型的组合 - 结构化 /半结构 /非结构化。
任何数据分析系统必须达克e the 3Vs of the data it handles into account, particularly when determining its capabilities.
什么是数据分析？
数据分析是研究数据和绘图模式的过程。它位于数据分析领域的枢纽。数据分析包括描述性分析（分析数据和描述正在发生的事情）和预测分析（根据当前和过去的活动预测将来会发生什么）。
许多企业都难以访问与其业务有关的所有数据。通常，很容易获得合适的数据，但是业务缺乏将其分析为可用形式的工具。数据可能散布在许多地方，这意味着企业首先需要收集所有必要的数据，甚至在开始数据分析之前。然后，一旦公司从各种来源收集了数据，他们通常需要将其转换为共同的形式并将其合并。这可以像能够在.csv和Excel文件格式中比较数据一样简单。
Oracle观察到数据收集过程可能比实际数据分析更加困难和耗时，尤其是在手动和不可重复的情况下。通常，每次需要进行此数据分析时，公司都必须“重新发明轮子”。
根据Gartner的上升模型，有四种主要类型的数据分析类型：
1.描述性数据分析 - 解决了基本问题，例如“多少，何时，地点和什么。”这些是商业智能（BI）工具和仪表板的重点。描述性分析可以进一步分为临时报告（需要在需要时为您生成的自定义报告）和罐头报告（按模板或公共格式按计划的报告）。[发生了什么？]
2.诊断数据分析 - 检查数据以了解原因或发生的原因的过程。[为什么会发生？]
3.预测数据分析 - 您可以使用这些来识别趋势，相关性和因果关系。这些可以包括预测建模和统计建模。[会发生什么？]
4.规范性数据分析 - AI和大数据结合在一起以帮助预测结果并确定采取哪些措施。[我们如何实现它？]
这些类型的数据分析都有一个特定的目的，有些专注于未来，而另一些则是更好地理解过去的目的。但是，无论哪种类型最适合您的需求，数据分析师的主要目标是通过查找数据模式来使用数据来提高效率并提高性能。
七种技术包括数据分析和大数据：
- 预测分析- 统计算法在基于历史数据基于历史数据确定未来结果的数据上工作的统计算法
- hadoop- 一个能够处理和包含大量数据的软件框架
- 数据挖掘- 分析大量数据以发现连接和模式
- 机器学习- AI的一部分涉及编程计算机从经验中学习，因此它们可以生成模型来分析大型数据集并产生更好，更精致的结果。
- 文字采矿- 像数据挖掘一样，但旨在分析可用文本以发展见解和理解 - 与自然语言处理密切相关（NLP）
- 内存分析- 分析系统内存数据以获得洞察力
- 数据管理- 改善组织中数据的存储，质量和组织。
使用AI进行数据分析
正如我们所看到的什么是AI营销？，人工智能的出现引起了地震转变，这改变了营销行业的认可。原因之一是AI加快数据分析的力量。AI使营销人员能够利用大量数据，自动化复杂流程，个性化内容并以先前未判有的准确性做出预测。
AI使用计算设备来模拟人类智能过程。通常，它需要大量的培训数据，从中学习”，然后分析实时数据以获取相关性和模式，从而预测这对未来意味着什么。
传统的数据分析每当有人需要进行更改时，就需要大量的人类输入来操纵代码。但是，AI可以消除此要求，因为它可以独立进行必要的调整，尤其是在结合机器学习的情况下。
AI可以涵盖我们上面提到的所有七个技术，以使大数据处理变得可能且易于管理。
AI数据分析与传统数据分析有何不同
AI和传统数据分析之间的主要区别与容量和计算机独立性有关。我们以前已经对人类可以有效处理的数据数量达到了限制。要进一步进行数据分析，通常需要如此多的资源，以至于它很快变得不切实际和不经济。188金宝慱网站基于AI的系统可以处理更多的数据，并以超人速度工作以取得更好的结果。
此外，包括机器学习，允许计算机独立学习和工作的系统将不同的原始数据形式转化为有意义的分析。这些系统一开始就需要人类的投入，但是不久之后它们可以独立运作，使员工可以执行其他更高的任务。
Uses for AI Data Analytics
机器学习为企业提供了处理大量数据并发现趋势和模式的机会。这为他们提供了优化系统并为客户提供个性化服务的机会。
企业可以从多种来源获取数据。他们甚至可以使用面部检测和识别软件来个性化营销。智能自动化软件可以从消费者显示的情感反应中学习，该软件可以相应地调整其营销信息。公司可以改善客户服务，然后客户体验，通过结合历史客户数据，复杂的算法，自然语言处理，甚至情感分析，以更好地预测客户的愿望。
例如，沃尔玛（Walmart）使用人工智能模型更好地预测给定一天中任何商店的最佳库存组合。例如，他们将天气信息提供到系统中，以便他们可以采用商店库存以更好地反映客户需求。他们知道，预测飓风的一家商店将增加对沙袋，瓶装水和潮湿/干真空之类的东西的需求。沃尔玛知道将这些物品从其分销中心运送到该商店。天气事件越多，系统了解客户需求就越多。
沃尔玛实时适应其数据分析的另一种情况是AI智能定价。他们正在尝试使用肉类过道中的实时数据的Wi-Fi-ables摄像机，以调整价格以减少变质和浪费。沃尔玛（Walmart）发现，这种聪明的价格导致该部门的销售额增长了30％。
如何使用AI发现客户数据的见解和趋势？
作为更深入的见解观察，AI可以彻底改变我们收集产品和消费者见解的方式。企业可以利用非结构化数据分析的力量来跟踪消费者行为，例如购买模式或在拥挤的产品类别中找到未满足的需求。它可以帮助企业创新，扩展，销售和交叉销售其产品和服务到以前不三思的市场。
非结构化的数据，例如评论，评论，社交媒体帖子和论坛，可以真正捕获客户的观点。然而，此数据以前将被排除在您的业务决策之外，很可能将其放置在“太难”类别中。这些品牌对客户行为和隐藏的机会有了更深入的了解。
文本分析可以洞悉客户情感，对话趋势，讨论的主题以及其他有用的信息。AI驱动的文本分析提供了预测分析功能，使企业可以更好地预测客户需求和市场趋势。
预测性和规范性数据分析可帮助您在客户使用之前确定什么。这样可以确保您可以在很少的浪费，改善客户服务，最大化业务效率并提高客户寿命价值的情况下订购正确的库存类型和数量。
包裹东西
AI数据分析使用机器学习算法来监视和分析大量数据，从而自动化数据分析师通常完成的耗时工作。AI和机器学习现在通过提供人性化的速度，规模和粒度水平来改变数据分析，以前是无法想象的。
使用AI D的另一个优点ATA分析是，与人类数据分析师不同，AI算法并非因现有的假设和偏见而障碍。AI Analytics可以分析大量数据并提供完全客观的分析。此外，机器学习算法在发生业务变化时可以响应。
