5、利用数据分析与机器学习技术助力业务洞察与信号聚类

利用数据分析与机器学习技术助力业务洞察与信号聚类

在当今数字化时代，数据的爆炸式增长为各个领域带来了新的挑战和机遇。一方面，数据已成为企业决策和学术研究的宝贵资源；另一方面，如何有效处理和分析这些数据成为了关键问题。本文将探讨两个重要的应用场景：利用数据挖掘技术为自行车共享公司提供业务智能，以及运用无监督学习进行GNSS干扰信号聚类。

数据挖掘助力自行车共享业务决策

当今，科技的飞速发展促使多源异构数据大量产生，涵盖结构化与非结构化数据，形成了大数据浪潮。智能设备、物联网和社交媒体用户生成内容等都为数据池增添了大量数据。

数据挖掘在众多企业的业务转型中发挥着关键作用，通过分析多源数据，企业能够将海量不透明数据转化为实时可用的信息，从而获得竞争优势。商业智能与分析（BIA）技术是推动这一转变的核心力量。

在自行车共享行业，一家虚构的公司试图将临时骑行者转化为年度付费会员。为此，研究人员采用了六步数据分析流程：
1. Ask（明确问题） ：
- 确定业务任务 ：分析Cyclistic公司的历史骑行数据，找出有助于营销团队将临时骑行者转化为年度付费会员的趋势。
- 考虑关键利益相关者 ：主要利益相关者为营销总监，次要利益相关者包括营销分析团队和公司执行团队。
2. Prepare（数据准备） ：
- 选择数据源 ：使用Motivate Inc.提供的2020年10月至2021年9月的Cyclistic公司历史骑行数据，该数据可在K