为什么在选择大数据供应商时机器学习很重要
不管喜欢与否大数据将继续存在。尽管一些企业可能对将大数据纳入其运营的前景持怀疑态度或感到害怕，但现实情况是，如果没有大数据分析，一家公司很可能会落后于竞争对手。企业通过尝试在其公司中实施大数据解决方案和分析来对此做出回应。 图像不管喜欢与否，大数据将继续存在。尽管一些企业可能对将大数据纳入其运营的前景持怀疑态度或感到害怕，但现实情况是，如果没有大数据分析，一家公司很可能会落后于竞争对手。企业通过尝试在其公司中实施大数据解决方案和分析来对此做出回应。这可能非常具有挑战性，尤其是取决于业务，特别是它们的规模、功能和结构。为了使用大数据来提高收入和降低成本，企业面临着一个重大决定——是自己进行分析还是聘请供应商。对于那些选择供应商的公司来说，选择在其分析中使用机器学习的供应商变得同样重要。 虽然大数据供应商为企业提供了许多独特的优势和好处，但机器学习尤其是所有公司都应该寻求的重要功能。在寻找也会兜售深度学习和规范分析等附加功能的供应商之前，了解什么是机器学习也很重要。
机器学习是在来自多元统计
数据挖掘和高级分析的多个数据源中找到模式以进行预测的过程。正确利用机器学习带来的好处是显而易见的，从理解和预测客户的未来行为，到预测和防止客户流失，再到在欺诈成为问题之前发现欺诈。 机器学习是利用大数据公司正在收集和分析的所有内容的正确方法。事实上，机器学习是一种更有效的数据分析方法，因为与其他方法不同，它旨在处理不 数据库 断变化的大量不同类型的数据。机器学习能够分析整组数据，而不仅仅是其中的一小部分，从而获得更准确的结果。机器学习的本质还允许其分析以更快的速度运行。 更多阅读 机器学习和网状网络 机器学习改进网状网络并消除死区 使用机器学习进行 SEO 时要避免的 7 个错误 使用这种战略方法来最大化您的数据价值 机器学习对于移动应用程序测试自动化来说是无价的 2022 年机器学习开发公司前 8 名 供应商如何处理他们的机器学习能力在为特定业务寻找合适的供应商方面起着重要作用。一方面，虽然供应商可能擅长实施机器学习并将其用于预测分析，但他们需要能够提供企业内部人员会发现易于使用的预测建模工具。
换句话说器学习解决
方案需要可供不熟悉大数据分析细节的人使用。机器学习还需要能够整合公司收集的存储在现场或云端的大数据，同时还需要将其输入到企业现有的流程中。这种处理存储的大数据的适应性不仅适用于大型企业，也适用于小型企业，因为闪存已经变得更加实惠。什么是闪存？它本质上允许高容量存储和高性能处理以及可扩展性，而无需与硬盘相关的移动部件。它已成为企业持续采用大数据和机器学习的重要组成部分。 机器学习和预测分析的复杂性也会让一些企业放弃使用它们，但这就是为什么好的大数据供应商实际上会利用机器学习来消除这种复杂性。这在一定程度上是通过利用自动化来完成的，自动化通过大量算法来确定最有效的分析，从而简化企业或组织面临的问题的解决方案。自动化使得企业的大数据团队不必使用迭代测试来提出解决方案，这只会增加复杂性。
