ML 在商业中的 15 种使用方式

什么是机器学习？

机器学习使用统计方法来解释数据以找出决策的关键信息。 机器学习会根据用户的要求生成类似的模式、预测、预测和聚类过去。

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机器学习的类型

机器学习分为两大类：监督学习和无监督学习。

监督机器学习

监督机器学习使用回归等统计技术来训练过去的数据并预测或预测未来。 例如库存的需求可以使用 ML 回归来预测。

无监督机器学习

在无监督机器学习中，数据没有标记，数据特征没有命名； 无监督学习使用数据分类和聚类的方法。 在分类中，我们将数据分为不同的组，而在聚类中，将数据聚集到不同的相似簇中进行分析。

为什么要在商业中使用机器学习？

机器学习模型管理在商业中的应用非常广泛，因为它有助于预测产品的动态价格以预测供应链经理的数据。 它提供了业务可扩展性、处理能力和现代分析方法。

ML 在商业分析中的使用已经占据了各个领域和许多职位。 主要原因是更高的容量、数据可用性和快速处理。 企业现在通过使用 ML 并在他们的系统中实施它来竞争来获利。

商业中的机器学习 商业中的主要应用是协助从海量数据集中提取信息和知识。 比如从一家银行的百万客户中挑选100个忠实客户。 但是，如果正确实施 ML 算法，它有助于解决复杂问题并预测客户行为。

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将机器学习融入商业的 15 种方式

机器学习在各个领域和业务中都有大量应用。 机器学习正在快速发展。 在这里，我们将讨论如何将 ML 纳入不同的业务并为他们带来利润并使他们的工作变得轻松。 下面讨论 15 种方式或应用

• 情绪分析

ML 可以通过轻松检查过去的数据来预测客户的感受。 例如，当客户购买过去几个月的某些特定产品或品牌时，突然停下来购买其他品牌。 公司可以通过打折、改进包装和质量、产品尺寸等多种策略来重新抓住客户。

• 预测客户流失

ML 还可以帮助公司了解客户购买的不同产品的成本，并预测留存客户。 他们还可以计算客户流失前产生的平均收入。

• 个性化产品

公司通常会寻找可以使用机器学习客户细分和个性化轻松查看的客户的各种购买习惯和需求。

• 市场预测

机器学习通过考虑收入、国内外环境、投资者利益、政府政策等市场特征，对市场预测非常有帮助。机器学习算法由于同时考虑了数百个特征，在预测方面非常强大，而人类无法做到那。

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• 会计和金融

机器学习在财务和会计领域带来的最大好处是自动化。 现在数据输入和报告自动化非常容易。 这项任务过去花费了很多时间，而且很难发现错误。

• 实时广告

数字营销已经离开了电视和其他广告平台。 不同社交媒体平台上的在线广告是使用 ML 算法生成的。 对足球、Facebook 或其他社交媒体位置感兴趣的用户使用有关足球比赛的知识和广告以及使用 ML 相关的广告。

• 欺诈识别

机器学习是减少欺诈和垃圾邮件的有益技术。 它适用于客户过去的数据并检测欺诈行为。 例如，用户每月在 ATM 上从银行进行几百美元的交易。 但如果他在一个月内开始进行一百万笔交易，ML 算法就会提醒系统进行检查。

• 库存管理和优化

机器学习帮助供应链经理通过分析过去的数据来预测未来所需的库存。 例如，如果商店经理必须为冬天订购毛衣，他可以借助 ML 模型来准确预测产品。

• 需求预测

需求预测在供应链、劳动力、电子商务和运输等业务中无处不在。 学习历史数据并对未来进行预测。

• 推荐系统

推荐系统是业务中最常用的工具，Netflix 到亚马逊都因为这些基于机器学习的推荐系统可以准确预测客户选择而获得大量利润。

• 动态或需求定价策略

企业使用历史数据、市场状况、市场中的产品需求和供应缺口来预测某些产品的动态定价。 比如雨伞在旱季没用，旱季价格低，但雨季需​​求量大，价格也有波动。

• 客户细分

使用 ML 模型进行客户细分可帮助企业为其有价值的用户提供适当领域的优质产品。 客户细分还有助于规划和预测库存。

• 客户终身价值预测

机器学习和数据分析技术帮助公司预测购买模式、产品选择等。这些客户模式可以很容易地用于预测对企业有价值的客户。

• 虚拟助手

虚拟助手或聊天机器人为客户提供 24 小时无限制的服务，一次可以有数千名客户，能够从大型公司数据库中找到答案。

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• 收入和利润优化

机器学习技术通过对过去数据的培训帮助商店和企业进行收入优化和价格选择。 它通过让我们了解数据模式的费用来帮助减少支出。

结论：

几乎在每个商业子领域，机器学习在商业中都有很大的空间。 企业将其用于创收和优化、预测、预测和建议。 但是大多数机器学习技术都是基于客户过去的数据。