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企业实现机器学习的五个操作步骤

发布：太原达内教育官网
来源：公众号：品觉
时间：2018-04-09 08:32

对于企业来说，数据分析是提高产品销量和转化率的重要方法。今天，我们就一起来了解一下，企业是如何通过机器学习的方法来实现对数据的准确分析的，下面就一起来了解一下具体情况吧。

企业实现机器学习的五个操作步骤

一、改进数据质量

在机器学习的普及过程中，一个常见的障碍就是保障数据质量。劣质数据会导致机器做出劣质决策，从而增加风险。CIO要考虑实施恰当的解决方案，简化数据维护，从而加速向机器学习转型。一步就是整合冗余或预制的IT工具，将它们变成单一的数据模型。

二、树立价值实现方式

将所有技术目标的商业价值明确表述出来，继而确定这些目标的佳实现方式。这包括审视已有流程，找到能得益于自动化的非结构化工作模式。知道了碎片化数据都在哪里，你也就知道了如何用自动化实现生产效率的提升。

三、创造优客户体验

机器学习带来的自动化可以促进运营效率，但不要忘了，它也能(在不牺牲准确度的前提下)加速决策，改进客户体验，从而提高投资回报率。先设想一下你想创造的客户体验，然后在商业流程之中，找到能提升客户体验的元素，加以重点投资。机器学习使企业或机构能够针对每一位顾客，度身定制相应的广告、呼叫中心的互动，乃至产品或服务，以及预测顾客接下去的需求。

四、设定指标并加以衡量

CIO们深知机器学习的价值，但高管团队和董事会其他成员可能就不清楚了。因此，在着手实施之前，CIO们必须树立预期，设置成功指标，并准备好充分的商业依据，在申请款项时，随时呈递给领导层。在实施机器学习技术、收获智能自动化的益处的同时，这些衡量指标也得随时调整。

五、理解企业文化将受到的影响

在企业引入机器学习的同时，雇员的角色也将发生改变，这就需要CIO们调整雇佣与培训过程。这个不难，因为它所需的技能组合，包括数据科学、工程学、数学和批判性思维在内，就是云时代的必备技能组合。这种转型很可能给某些雇员造成不适，因此，请务必使机器学习的价值转化到他们的日常工作之中。机器并未接管企业，它们将雇员从繁琐的手动操作中解放了出来，使员工专注于更加战略性的项目。

但这种不适的感受，CIO们也有可能面临。他们的角色也需要不断演变，从维持技术层面的正常运转，保障企业运营，到以高管的身份与企业各个层面广泛互动，因此，其战略重要性也将迈上新的台阶。

企业要实现机器学习的投资回报，就离不开规划与严格的贯彻执行——同时参照技术转型的速度、其对雇员日常工作的影响，对雇员做出相应的调整。遵循上述五个步骤，这一转型就会格外顺畅。

来源：公众号：品觉

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