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随着互联网的不断发展，越来越多的人都在学习大数据以及云计算等技术知识，而今天我们就通过案例分析来了解一下，大数据环境下的机器学习原理是什么。
数据是一项战略资产：这一概念是一种组织心态。要问的问题是：“我们是否正在使用我们收集和存储的所有数据资产?我们能从中获取有意义的见解吗?“我确信这些问题的答案都是“不”。云计算的公司本质上是数据驱动的，将数据视为战略资产是他们的心理，这种心态对大多数组织都无效。
信息提取的系统过程：需要有一个有条理的过程来从数据中提取见解。这个过程应该有清晰明确的阶段，并有明确的可交付成果。跨行业标准数据挖掘流程(CRISP-DM)就是这样一个过程。
沉浸在数据中：组织需要投资于对数据充满热情的人。将数据转化为见解并不是魔法，他们需要了解数据所产生的价值，他们需要能够连接数据，技术和业务的人员。
不确定性因素：数据科学不是灵丹妙药，它不是一个水晶球。与报告和KPI一样，它是决策促成因素。数据科学是一种工具，而不是结束的手段，它不属于绝对领域，它属于概率领域，管理者和决策者需要接受这一事实。他们需要在决策过程中接受量化的不确定性，如果组织采用失败的快速学习方法，这种不确定性只能根深蒂固。只有组织选择实验文化，它才会蓬勃发展。
BAB原则：我认为这是重要的原则。许多数据科学文献的重点是模型和算法，这个等式没有商业背景。业务分析-业务(BAB)是强调业务部分的原则，将它们置于业务环境中是至关重要的。定义业务问题，使用分析来解决它。将输出集成到业务流程中。BAB。
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