30、数据 analytics、大数据与机器学习的融合：应用、挑战与未来方向

数据 analytics、大数据与机器学习的融合：应用、挑战与未来方向

1. 引言

在数字革命时代，数据已成为创新和进步的命脉。技术与数据科学的融合开启了一个新时代，各组织借助数据 analytics、大数据和机器学习的力量，来解决复杂挑战、挖掘隐藏信息，并重新定义运营方式。

许多应用都采用了“智能技术”，即传感器和联网基础设施的结合。例如，20世纪80年代，卡内基梅隆大学的学生通过连接互联网的自动售货机上的传感器，追踪软饮料的销售数量，以便供应商更有效地供应商品和提供服务。

数据analytics、大数据和机器学习已经给许多行业带来了巨大变革：
- 数据analytics ：可应用于客户分析、金融服务、医疗保健、零售等众多领域。
| 数据analytics应用领域 |
| — |
| 客户分析 |
| 金融服务 |
| 医疗保健 |
| 零售 |
| 电子商务 |
| 制造业 |
| 能源 |
| 交通运输 |
| 农业 |
| 人力资源 |
| 市场营销 |
| 体育分析 |
| 社会科学 |
| 环境保护 |
| 供应链管理 |
| 电信 |
| 教育 |
| 政府 |
| 制药 |
| 媒体和娱乐 |
| 保险 |
| 房地产 |
| 智慧城市 |
| 银行和金融 |
| 非营利和社会服务 |

• 大数据