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人工智能技术随着互联网的不断发展而逐渐被众多企业引入，而今天我们就一起来了解一下，人工智能分析技术应用都有哪些方法。
1、培养内部分析人才
许多企业都有一支分析师团队，他们非常适合推动业务洞察力(BI)。然而，为了确保分析项目的成功，需要具备数据科学专业知识。
在数据科学技能短缺的推动下，新的解决方案开始出现，通过自动化根本原因分析和模型构建等关键活动来加速分析师的工作流程。这种自动化使分析师能够一次筛选数百万个假设，从而免于寻找证明或反驳单个假设的相关性的艰苦过程。
这也减少了偏差的可能性，因为分析师不再有责任确定先要探索哪个数据点，或者数据科学家来确定哪些假设要测试;与其相反，他们可以专注于选择相关的内容作为机器学习模型的见解或构建块。
这些解决方案还降低了进入机器学习的技术门槛，使业务分析师能够承担更多的领导角色，并使人们更接近人工智能的民主化。
2、创建混合团队以促进协作
当流程注入领域专业知识，而不是在孤立的环境中运行代码的超负荷分析卓越中心(CoE)团队时，分析项目就会取得成功。
这有助于培养数据科学专家和业务用户之间的协作文化，使数据科学家/分析师能够更多地关注高级和复杂的流程，同时减少为业务用户获取可操作见解的时间。
3、在云平台上构建正确的数据平台
对于所有人工智能用例，数据科学家依靠一套工具和流程来摄取和转换数据，并将其插入到存储解决方案或应用程序中。在基于云平台的技术成熟之前，构建这种基础设施既昂贵又耗时——数据堆栈的本地差异对需要如何摄取、处理和存储数据产生连锁反应。
4、信任数据驱动的建议
以前，分析师和数据科学家会人工搜索相关性——这个过程缓慢，严重依赖当地市场的理解，并且难以更新。通过依靠机器来发现潜在的驱动因素，人工智能解决方案可以跨地域快速扩展，但仍能捕捉每个当地市场的一些动态。
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