博客在过去的几年里，广西大数据，随着数据团队将注意力转向预测性和规范性分析，机器学习领域变得越来越流行。虽然总体概念还比较模糊，但人们越来越认识到利用现有数据来智能地识别关键指标和预测未来结果的重要性。为了使机器学习取得成功，比以往任何时候都更重要的是用于进行预测的数据集是干净的。错误或不完整的数据可能导致错误的预测，这对您的组织是有害的，也不利于建立基于数据的决策文化。幸运的是，我们的团队现在可以更有效地为先进的语言和预测打下基础。使用R和Python进行机器学习纯SQL分析平台不具备构建机器学习模型的能力。R和Python包括许多分析功能，52返现网，这些功能是在现有数据集中识别复杂模式所必需的。数据团队正在构建复杂的机器学习模型，这些模型可以查看具有已知结果的过去数据，并应用将输入与已知结果关联起来的算法。同样的算法可以用于新的输入，以尽可能准确地预测未知的期货。简而言之，淘客qq群，如果数据可以用来划出一条从过去到现在的线，那么当从现在延伸到未来时，同样的线也可以适用。例如，考虑一家公司的潜在客户评分流程。数据分析师可以回过头来构建一个模型，试图确定特定的潜在客户特征的价值以及公司与潜在客户之间的互动。然后可以对该模型进行测试，看看它是否适用于新数据。在此基础上，私人云服务器，他们可以调整战略，将重点放在某些潜在客户身上，并用高价值的互动取代低价值的互动。同样的模型甚至可以计算出这些变化将产生多少新的收入。在这种情况下，机器学习既可以用作预测性技术，好评返现怎么操作，也可以用作规定性技术。机器学习的未来是开放的，它只受想象力和团队数据平台能力的限制。针对云数据团队的Sisense机器学习如果您将机器学习看作是将干净的数据与高级回归分析工具相结合，那么R和Python使sissense客户能够满足这两种需求。Sisense for Cloud Data Teams允许用户从数据库轻松创建数据集，用于训练机器学习模型，然后针对未知数据进行测试。如果公司有一个数据科学家可以使用回归分析建立模型，那么他们的整个分析师团队都可以使用机器学习模型。随着机器学习领域的发展，R和Python新的和现有的库将被更新以适应新的功能。记录可靠、干净数据的团队将能够以各种新的方式使用这些信息来预测新事物。随着机器学习在未来几年变得更加具体，这些团队将越来越多地为他们的组织增加价值。要了解更多关于您的数据团队如何在Sisense中为云数据团队使用机器学习，请下载我们的指南。标记：数据团队