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云存储 cdn_哪个_人工智能学习系统

时间:2021-02-23 13:05 来源:埃里克云 编辑:埃里克云

核心提示

博客分析是不断发展的;随着数据集变得越来越大、越来越复杂,只有人工智能、物化视图和更复杂的编码语言才能从中获得洞察力。在下一步行动中,我们将深入研究高级分析技术...

云存储 cdn_哪个_人工智能学习系统

博客分析是不断发展的;随着数据集变得越来越大、越来越复杂,只有人工智能、物化视图和更复杂的编码语言才能从中获得洞察力。在下一步行动中,我们将深入研究高级分析技术为下一轮创新浪潮铺路的方式。Skullcandy的高级分析之旅始于我们的产品开发团队敢于提出三大问题:如果我们能在新产品推出前预测它们的回报率呢?如果我们可以利用对评审和保修索赔的深入了解,了解积极的驱动因素、消极的驱动因素和情绪,从而为新产品设计决策提供依据呢?如果我们能利用这些数据集中资源,提供更好的产品呢? 我经常把那些早期的日子比作一个站在溜冰场碗边的孩子,准备第一次来这里。他知道这不会很好,但他必须从某个地方开始。我们知道,我们的预测分析和情绪分析之旅将是一个渐进的过程,最终将帮助我们了解和更好地服务于我们的客户。我们知道我们可能会有一些磕磕碰碰的结果,但为了获得优势,我们必须迈出信念的第一步。作为Sisense的长期客户,我们知道我们手中有一个开放的分析平台,它将成为Skullcandy下一个分析前沿的支柱。下面我们就来回答Skullcandy产品团队敢于提出的问题。预测新产品的回报率拼图的第一个部分是试图展望未来,所以我们把大乌贼拉到了与西森斯的组合中,以帮助完成这项繁重的工作。我们最感兴趣的是探索是否有可能根据具有类似特征的产品的历史回报率来预测新产品的回报率。如果您缺少数据科学团队,那么将BigSquid与您的开放平台BI工具集成是一种强大的方法,可以在保持普通业务用户所需的易用性的同时实现数据科学的马力。我们向Kraken(BigSquid的预测分析引擎)提供了有关历史保修成本、索赔、预测、历史产品属性以及路线图上新产品属性的信息。然后我们运行Kraken的机器学习和预测建模引擎来得到结果。经过几次错误的开始和BigSquid团队的反复学习,我们得出了一个可靠的未来保修成本预测数据模型。然后,这些预测输出被输入到Sisense,这样我们就可以深入研究并使用这些预测来做出数据驱动的决策,提出新的问题,并了解我们的成本动因。对于我们的产品开发团队来说,这些见解是一座金矿,有助于探索在新产品发布之前影响保修成本的机会。用情感分析指导新产品开发随着我们的预测数据模型告诉我们未来我们的产品会发生什么,我们的下一步是使用情绪分析模型来告诉我们客户现在在说什么和感觉什么。同样,我们的BI位于Sisense中,我们可以使用一些不同的技术集成文本和情感数据。我们的BigSquid合作伙伴建议使用Python和它的自然语言处理库来理解客户在谈论什么,而Sisense帮助我们使用AWS理解来理解客户对我们产品的感觉。有了这个集成的数据技术堆栈,我们可以输入来自客户评论和保修索赔的文本,这些文本将由pythonlp引擎处理,以提取关键主题。我们也可以将同样的数据输入Amazon Constract,以衡量主题背后的情绪,以及哪些产品与某些情绪最相关。最后,我们可以将这种强大的情绪分析重新加载到Sisense中—将以前"大海捞针"的做法转变为富有吸引力的数据体验,为我们的业务用户提供非常有针对性的分析。在过去,我们必须涉猎不同的、孤立的数据,而现在我们可以将负面情绪与提及耳机左侧缺陷的评论联系起来。我们可以更进一步,通过将产品的负面评价与同一产品的保修索赔联系起来,为这种负面情绪增加价值。在进入市场之前,我们的产品设计师和工程师会特别注意设计和工程相似的产品。而且,我们可以很容易地看到修复如何影响我们的保修索赔预测。全圈数据体验:实现把你的分析提升到一个新的层次如果您正在考虑对贵公司的数据战略进行类似的投资,我们可以从中吸取一些经验教训:从数据建模开始对错误开放。像其他任何数据项目一样,您的数据模型应该是什么样子,这一点并不是很清楚。将预测模型纳入组合意味着您将连接过去、现在和"未来"的数据点,以构建一个提供可操作见解的模型。它将是迭代的。耐心点!使数据易于添加和修改。对于Skullcandy的数据团队来说,这意味着使用SQL中易于操作的视图作为我们的主要数据源。这使得我们的团队能够在继续构建和重复。你可能不喜欢你看到的。探索积极的驱动因素并迷失在积极的评价中是很有趣的。我们的NLP引擎在一个产品的评论中发现了一个令人惊讶的现象,那就是"为了我儿子"这句话占了上风。想一想为什么会这样很有趣,但我们也面对面地给出了一些严厉的评论。读起来没那么有趣,但当你投资于高级分析时,有时这正是你的初衷。你的目标是找出哪些东西对你的客户不起作用,以便将来的产品能够提供他们想要的和需要的。在Skullcandy,我们很高兴地向大家报告"加入"预测和情绪分析游戏值得最初的不确定性。我们回答了一些最紧迫的问题,提出了一些我们最初没有考虑过的新见解,这个项目帮助公司具体展示了先进分析技术的可能性。因此,作为一家数据驱动型公司,我们在前进的道路上走得更远。马克·霍普金斯是总部位于犹他州帕克城的Skullcandy的首席信息官,领导着全球IT、数字和客户服务团队。在马克任职期间,他主导了Skullcandy的数字化转型,他的团队成功地增加了在线收入和在数字生态系统中的影响力,发展成为世界级的客户服务组织,并通过创新的系统解决方案实现了增长。马克的团队正在不断适应和应对快速发展的业务的挑战,使用云技术、实时分析、数据仓库和虚拟化。标记:预测分析| SQL

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