如何将机器学习和大数据分析应用于实时处理?
来源：CPDA数据分析师网 / 作者：数据君 / 时间：2021-04-13
数据分析师可以通过使用R / TERR，Apache Spark MLlib或H20等工具和框架构建分析模型来为业务用户提供支持
机器学习有助于创建和训练强大的算法，从而可以改善业务流程并增加业务价值，然后可以将这些分析模型嵌入，以便业务用户可以利用它们而无需了解算法背后的详细逻辑，关键的挑战是如何将这些见解实时地从历史数据集成到新交易中，以使客户满意，增加收入，防止欺诈或在机器损坏之前更换机器。
使用分析模型付诸实践
通过流处理实现快速数据是将模式通过分析历史数据获得嵌入到实时未来交易中的解决方案，下面的幻灯片使用了几个真实的成功案例来解释流处理背后的概念（分别是流分析）及其与Hadoop和其他大数据平台的关系，我将讨论如何使用将R，H20，Spark MLlib和其他技术（使用PMML标准）的模式和统计模型集成到实时处理中，被添加到流分析的顶部，以实现数据的实时查看以及主动的人机交互。
说明了如何实现从跨机器学习和分析模型的大数据分析到具有流分析的实时操作的闭环
通过移动转型拓展视野，成为数字业务的一个优势在于，员工不必局限于在办公大楼的四面墙内进行操作，数字企业充分利用了移动技术的进步，无论员工身在何处，都能将对公司资源（例如业务流程）的访问权限扩展到员工手中，尽管许多公司已经采用了战略来迎合移动员工的需求，但其他组织尚未开始构建可随时随地访问的业务应用程序，那些转向移动设备的人看到了惊人的结果，实现了运营效率并向客户提供了实时结果。
简化业务的专用应用程序
涵盖了数字时代的“移动”概念，数字企业的转型并着重介绍了案例研究，过去企业专注于业务流程和标准化，但是公司现在正朝着创新和不可预测的机会主义过程迈进，将这些描述为利用新商机的关键，尤其是移动商务应用程序是客户用来查看供应商业务流程，简化与业务交互并产生结果的镜头，这些应用反过来又可以提高客户体验和参与度。
银行系统的前沿集成了移动性
机器学习有助于创建和训练强大的算法，从而可以改善业务流程并增加业务价值，然后可以将这些分析模型嵌入，以便业务用户可以利用它们而无需了解算法背后的详细逻辑，关键的挑战是如何将这些见解实时地从历史数据集成到新交易中，以使客户满意，增加收入，防止欺诈或在机器损坏之前更换机器。
使用分析模型付诸实践
通过流处理实现快速数据是将模式通过分析历史数据获得嵌入到实时未来交易中的解决方案，下面的幻灯片使用了几个真实的成功案例来解释流处理背后的概念（分别是流分析）及其与Hadoop和其他大数据平台的关系，我将讨论如何使用将R，H20，Spark MLlib和其他技术（使用PMML标准）的模式和统计模型集成到实时处理中，被添加到流分析的顶部，以实现数据的实时查看以及主动的人机交互。
说明了如何实现从跨机器学习和分析模型的大数据分析到具有流分析的实时操作的闭环
通过移动转型拓展视野，成为数字业务的一个优势在于，员工不必局限于在办公大楼的四面墙内进行操作，数字企业充分利用了移动技术的进步，无论员工身在何处，都能将对公司资源（例如业务流程）的访问权限扩展到员工手中，尽管许多公司已经采用了战略来迎合移动员工的需求，但其他组织尚未开始构建可随时随地访问的业务应用程序，那些转向移动设备的人看到了惊人的结果，实现了运营效率并向客户提供了实时结果。
简化业务的专用应用程序
涵盖了数字时代的“移动”概念，数字企业的转型并着重介绍了案例研究，过去企业专注于业务流程和标准化，但是公司现在正朝着创新和不可预测的机会主义过程迈进，将这些描述为利用新商机的关键，尤其是移动商务应用程序是客户用来查看供应商业务流程，简化与业务交互并产生结果的镜头，这些应用反过来又可以提高客户体验和参与度。
银行系统的前沿集成了移动性
它利用面向客户的移动应用程序来无缝集成其客户的生活，当客户注册新的信用卡时，已经知道了个人的所有情况，从而避免了重复性问题的需要，能够为其客户提供快速简便的结果，这极大地改变了他们与客户互动的方式以及客户对ING公司的期望，通过实验进行创新的想法，通过对移动应用程序上的产品和服务进行一致，反复的测试，公司能够为客户提供经过验证的解决方案，获得可量化的信息使企业可以程度地利用结果，尽管可能会不断发展以保持在数字游戏领域的领先地位，但我们的目标仍然是不变的：增强业务能力并交付成果。
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