33、大数据分析与机器学习助力企业转型

大数据分析与机器学习助力企业转型

从大数据中获取知识的方法

在处理未加工的大数据时，有多种方法可以从中获取知识。数据科学家通常会采用以下手段：
- 机器学习（ML） ：用于创建高性能的软件代理，使其能够从数据中学习。
- 统计学 ：用于评估各种与知识相关的假设。
- 数据处理 ：包括数据清洗、数据转换和数据可视化，以提取和利用知识。

数据挖掘和知识提取的目标包括：
1. 分类 ：预测新物品的类别。
2. 聚类 ：将数据集划分为不同的类别。
3. 关联分析 ：识别大型数据集中两个或多个变量之间的关联或关系。
4. 数据总结 ：总结数据集的属性。
5. 异常检测 ：识别不遵循特定模式的事件、观察结果或物品。

数据挖掘专家会使用多种工具和技术，如决策树、贝叶斯方法、线性回归和k - 均值聚类，并对其进行参数化以满足特定的业务需求。

企业采用大数据分析（BDA）和人工智能（AI）面临的挑战

企业在采用BDA和AI时会遇到诸多挑战，以下是详细介绍：
1. 用户隐私和数据安全 ：不同行业应用AI和BDA时，可能会出现用户隐私和数据安全问题，而现行公司法在处理此类问题时可能无法提供有效解决方案。因此，企业治理可能需要建立法律框