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ML如何加快数据科学用例的价值实现时间?

来源:CPDA数据分析师网 / 作者:数据君 / 时间:2021-07-20

按商店预测每日需求 
通过捕获和分析商店数据,可以使用AI和ML模型来预测零售商店的实际需求水平,这对于预测库存过剩和库存不足的情况非常有用,从而有助于零售企业调整其供应链和营运资金,零售连锁店常常发现在确保在正确的时间和正确的位置提供正确的产品方面具有挑战性。这种优化可以节省大量成本,还有助于建立有效的客户关系,如果零售组织库存过多,那么商店可能会在处置方面遇到一些挑战,它可能不得不求助于诸如大幅折扣(降低利润率)之类的策略,或者在许多情况下甚至不得不以低于购买价的价格出售库存,购买多于所需的库存也反映出营运资金分配不佳,相反如果商店持有的库存少于需要的数量,则它将遭受销售损失,客户沮丧以及对客户关系指标的负面影响。  

对于零售组织来说,优化库存和库存水平是当务之急
传统上他们通过冗长的基于电子表格的统计分析模型来执行此操作,这样的解决方案可能非常繁琐且耗时,通常无法在短时间内提供详尽且可操作的见解,从而无法提供有价值的建议来优化库存水平,机器学习深度学习和人工智能模型可以为此提供解决方案,通过浏览大量店内数据,此类模型可以为每家商店的所需库存水平提供细微的答案-通过进行大规模的准确预测,帮助解决库存过多和库存不足的问题,有很多变量会影响产值,例如季节性,历史销售,人口统计,当前趋势,可以使用机器学习模型将这些因素考虑在内,以得出一个有效且准确的模型。 

在R和Python上使用流行的开源框架来实现传统的机器学习模型可能具有挑战性
当前运行数据科学和机器学习项目严格来说是数据科学家的特权,他们需要在识别不同模型,逐个运行,执行参数调整和基于以下内容动态更新预测日志之前,先清理数据并进行探索性分析各种模型都说明了什么,不仅过程耗时且乏味,而且在技术上如此具有挑战性,以至于领域,功能专家发现很难将其集成到他们的工作流程中以进行有效的决策,此外,由于行业中数据科学家的短缺,甚至缺乏对功能和行业知识有深刻了解的数据科学专家,这导致数据科学项目经常无法整合所需的功能知识水平以实现准确而强大的功能,预测。 

ML正在以重大方式改变数据科学工作流
自动化的机器学习可以由任何人进行,包括数据科学家,软件工程师,业务分析师和职能,他们可以同时对数据集运行几种不同的机器学习模型,以执行无监督的聚类练习和有监督的预测模型,从而动态地提出效果的模型,但是它并不能消除数据科学家的作用,但是它可以通过自动化数据科学过程中的几个不同任务来显着提高生产力,这样它不仅允许职能专家自己建立和运行不同的模型,而且还可以通过与各个职能团队保持一致来腾出数据科学家用于多个项目的时间,它通过创建一类新型的公民数据科学家来使组织中的分析民主化,这些科学家可以无需学习编码就可以创建高级ML模型。

投资ML平台将为企业带来明显的竞争优势

它正在帮助他们变得更具创新性,做更多以客户为中心的用例,与合作伙伴协作,产生业务影响,并向企业内任何可以从中受益的人提供运行高级机器学习应用程序的能力,ML平台可自动进行决策,从而帮助关键利益相关者进行协作,并从原始数据中提取业务价值,ML为每个人(包括数据科学家,业务分析师,分析专业人员以及职能和经理,软件工程师,运营经理)提供执行高级模型的强大功能和效率,在这方面,已成为受好评的ML平台和行业,用户可以在云上同时运行多个不同的模型,并比较每个模型的结果以及监视其他参数,以确定要部署在生产服务器上的模型,除了自动化这些不同的步骤外,内置在平台中的用例管理还可以通过提供对生产中正在运行的模型的实时洞察以及从中获得的投资回报的实时洞察力,帮助管理人员管理价值,平台中的“部署”选项卡可帮助您在一个地方跟踪和监视所有内部和外部模型,查看模型元数据,并确保从一个地方进行合规性和治理。


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