机器学习的研究核心为预测性分析与数据信息暴涨的

几句话总结版

数据分析的三种方法是：

机器学习研究的核心是预测分析和指导性分析。

数据分析的三种方法

随着数据和信息的爆炸式增长，企业希望从数据中获取正确的信息企业网站专业性诊断分析报告，从而提供知识，赋予企业竞争优势。如今，企业进行数据分析和洞察输出主要采用三种方法，即：

这三种分析方法在实际数据工作中相互配合。数据分析师和数据科学家将数据建模项目中的三种分析方法结合起来，在不同的建模阶段使用不同的方法来实现建模目标。

下面解释三种不同的数据分析方法，以了解每种方法如何通过数据为公司创造洞察力和价值。

描述性分析：描述发生了什么？

描述性分析是最常见和最常见的数据分析形式。这是对历史的洞察力，可以回答“发生了什么？” 问题。描述性分析完全基于历史来描述数据，其中“历史”是指数据发生的任何特定时间，无论是一个月前、几年前、一分钟还是几秒钟前。因此，这种分析方法将只关注业务中已经发生的事情。与其他分析方法不同，它不会对其发现进行推断或预测。相比之下，描述性分析更多的是数据分析的基础或起点，以收集或准备数据以进行后续高级分析。

一般来说，描述性分析是最简单的数据分析形式，可以使用简单的数学和统计方法来实现，例如计数、均值、中位数、众数、方差、分布、相关系数等。一般的描述性分析不需要更多复杂的计算逻辑。同时，可视化工具和图标被广泛用于描述性分析。折线图、饼图、条形图、热图、直方图等图标可以直观地呈现数据发现的结果，帮助不同背景的人。容易理解。

描述性分析使用数据聚合和数据挖掘这两种关键方法来探索历史数据。数据聚合是收集和处理数据以合成可以稍后处理的数据集的过程。这些数据集将用于数据挖掘阶段，对数据的表示、分布、趋势和含义进行多维理解，然后以易于理解的方式呈现挖掘结果。

预测分析：预测会发生什么？（会发生什么？）

与只关注历史数据的描述性分析不同，预测分析专注于预测和理解未来可能发生的事情。它通过分析历史数据和客户洞察力来总结过去的数据模式和趋势，以预测未来可能发生的事情，并在此过程中为企业提供多方面的信息，包括设定现实的目标、描绘正确的客户群、设计有效的营销计划，管理绩效预期并避免欺诈和风险。

预测分析主要是基于概率的，即预测事件在未来发生的概率，或者事件将如何以高概率发生。在预测分析中，使用了各种技术，如数据挖掘、统计建模和机器学习算法（分类、回归和聚类技术）等等​​，其最终目的是尝试预测未来可能的结果并提供这些结果发生的可能性. 例如，为了进行预测，机器学习算法采用历史数据、处理特征，并尝试以可能的最佳方式预测数据。

这里特别提一下，之前的文章中提到过，机器学习的一个较新的分支是深度学习，它模仿人类神经网络的结构，将数据转换成节点和层，最后聚合成一个连接在一起的网络，形成整体预测。预测分析还包括大量的深度学习算法，典型案例包括人脸识别技术和医学视频分类预测。

因为预测分析可以告诉企业未来可能发生的事情，该方法使企业能够采取更主动、数据驱动的方法来制定战略和决策。企业可以将预测分析用于各种场景，从预测客户行为和购买模式到确定营销策略和客户忠诚度计划。预测分析还可以帮助优化供应链运营、库存平衡和业务定位问题。

但需要明确的是，预测分析是概率性的，因此它永远不可能完全准确，它可以作为预测未来潜在事件和为未来业务决策提供信息的重要工具，帮助客户产生更有价值的见解并提高工作效率。

规范性分析：提供关于做什么的建议（做什么？）

描述性分析会告诉我们发生了什么，预测性分析会告诉我们可能会发生什么，而规范性分析会告诉我们要做什么企业网站专业性诊断分析报告，即要执行什么操作。这种数据分析方法是业务分析过程中的第三个也是最后一个也是最复杂的阶段，它是一种使企业能够采取行动帮助他们根据可用数据做出最佳决策的方法。

规范性分析从描述性分析和预测性分析中吸收结论，通过为企业推荐最佳可行的解决方案来获得行动建议。这是业务分析过程中最复杂的阶段，需要结合数据分析和专业知识，因此很少用于日常业务运营。

规范性分析通常将各种技术和工具（如规则、统计和机器学习算法）应用于可用数据，以便为行动提出更合理的建议，并且分析的数据还包括内部数据（来自企业内部）和外部数据（例如来自社交媒体的数据）。

使用规范性分析时，目的是确定事件发生的地点、地点和原因，在考虑每个决策选项的可能影响后，可以确定哪些决策最能利用未来机会或减轻未来风险. 本质上，规范性分析预测多个事件的可能性，同时在做出决定之前考虑每个可能的结果。

与预测分析一样，规范分析需要大量数据才能产生并非总是可用的有用结果。此外，规范性分析通常依赖于考虑所有外部变量的机器学习算法。

典型的规范性分析应用示例包括跟踪石油和制造业的价格波动，为客户评估保险业定价和保费信息的风险，以及确定药物研究临床试验的最佳试验和患者群体

关于诊断分析 (DiagnosticAnalytics)

在一些文献中，还提到了一种称为诊断分析的数据分析方法，它回答了“为什么会发生？”的问题。

在本文中，我并没有将诊断分析单独归类为一种分析方法，主要是因为在预测分析和规范分析中，已经讨论了事件发生的原因。比如机器学习的一些模型，在给出预测结果的时候，会定位影响结果的原因。因此，诊断分析的工作已经包含在预测分析和规范分析中，在此不再单独列举一类解释。

当然，如果要强调根本原因分析和事件原因分析的重要性，也可以将诊断分析作为一种单独的分析进行研究。

机器学习定位

从前面的介绍可以看出，机器学习的重点是预测分析和规范分析。然而，一些聚类方法也用于描述性分析。

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