机器学习和数据分析：挑战

sohanuzzaman566

对数据质量的依赖。对未来的预测是根据现有信息做出的。如果信息不足、不完整或不正确，则无法立即更正。

与线下业务的距离。机器学习无法完全捕捉现实中的用户行为。如果在数字世界中所有订单、用户操作和对内容的反应都被跟踪，那么在离线商店中这会变得更加复杂。但你仍然可以使用人工智能。

需要大量数据。这些不是数百个，而是数千个单位。如果样本不足，就没有结果。

价格。预后应由经过培训的专家进行。资源还花费在 韩国号码 系统本身、配置和集成上。只有拥有足够预算的企业才能负担得起机器学习的费用。

要了解如何在 Altcraft 平台中实施机器学习技术，请阅读材料“算法与直觉：与 Altcraft 首席执行官对话 ML – 最佳发送时间模型” 。

营销数据分析的未来
营销将不再一样，也不会放弃技术。用户在购买前平均会接触某个品牌 20-500 次。这提供了大量需要正确跟踪和处理的信息。此外，用户期望个性化的方法和合适产品的推荐（91% 的消费者）。如果没有IT工具，营销将无法应对此类任务，因此机器学习、人工智能、神经网络和大数据的使用将继续被引入营销人员的工作中。

恢复
对于品牌来说，紧跟潮流非常重要——跟踪全球趋势并预测客户行为。这对于规划预算、开展广告活动和提出想法非常重要。 “展望”未来的一种可靠方法是数据分析，它消除了猜测。

为了预测趋势，使用机器学习算法从各个方面“观察”客户。他们建议提供什么报价以便用户购买。

为了通过机器学习预测趋势，需要收集和处理信息（大量数据），选择模型，并启动和监控算法的运行过程。

机器学习是一种可靠的预测方法，但并不便宜。机器学习需要大量数据才能运行。线下业务的预测也存在局限性。同时，营销已经与IT相连，未来如果没有AI、ML、大数据等信息处理方法就无法应对。