大数据的繁荣:是什么,为什么,怎么样?

2017-11-15
标签: 大数据    预测分析   

  大数据是IT领域不断传播的一个术语,但你真正掌握它到何种程度呢? FICO的首席分析官和FICO实验室主管Andrew Jennings博士在我们特别问答中深化了我们对它的共同理解。

大数据的繁荣

  ●预测分析历史上的关键里程碑是什么?

  许多早期的里程碑来自1930年代和1940年代的军事应用。例如, Alan Turing 和 IJ Good在二战参与解码德国代码时开发出一些开创性的工作为具体变量分配权重证据。1950年代和1960年代出现建模算法的开发,如Bill Fair和 Earl Isaac在信用评分上所做的工作。在1990年代后期,崛起的互联网搜索和易趣、亚马逊和谷歌的个性化确实成为了大数据崛起的舞台。

  ●现在常见的预测分析是什么?

  预测分析广泛应用于旅游业,无论是飞行路径和票价以及帮助消费者找到最好的价格。在信贷行业, 它是风险评估和欺诈检测的中心。当然, 许多行业的营销人员在用它来针对可能的客户提供最佳的推销活动。

  ●大数据无疑是当下的一个热门话题,可有许多公司已经在日常运营中使用大数据的洞察力了吗?

  是的,而且一些公司将他们的整个商业模式基于大数据的分析。Forecast公司应该就是一个例子,该公司正式帮助消费者确定购买机票而得到最好的价格。

  ●大数据崛起对分析的使用影响如何?

  今天越来越多的公司意识到, 如果不在工作中考虑数据,就会失去竞争力。而在之前, 大多数被我们称之为商业智能(BI)的分析只关注报表,现在的公司理解个性化水平需要与在线巨头如亚马逊看齐,你才有可能更好地理解你的客户, 并按照这种洞察力提供更为个性化的服务。这就促使对分析的巨大的需求量 —— 分析软件行业从2000年的110亿美元上升到2012年的350亿美元。

  ●文本分析将有什么样的影响?

  文本分析和它相对应的语音分析, 将产生重大的影响。为了构建预测分析模型, 信息必须以数值形式提供。自然语言处理使文本和语音转换成可用于建模的数字化格式。由于大多数人类沟通是基于语言, 我们将有一个更大的数据组用于模型,使我们能够真正解决新问题。例如,人们在线搜索时用的条款被分析用以确定特定的地区疾病的爆发。


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