利用Deepmatrix AI决策系统的创新能力，百分点将持续推动AI技术在大数据领域的落地，满足市场对海量异构数据的智能分析与应用需求，使企业能高效、便捷地进行数据资产管理和价值实现。...五大核心能力： 海量数据汇聚融合能力：借助百分点大数据系统，将海量的结构化与非结构化业务数据进行汇聚融合； 快速感知和认知能力：通过人工智能应用，从海量的数据中快速提取有价值的数据，感知业务与环境的变化...； 强大的分析和推理能力：对数据进行智能分析与推理，分析出业务的真实动向与未来趋势； 自适应与自优化能力：通过对人工配置与机器执行的融合，实现针对应用的智能预警、智能研判； 行业智能决策能力：通过大数据与人工智能的结合...五大行业的决策进化 基于百分点在行业中八年的深度积累，也为了使各行业的决策水平得到进化，百分点还面向五大行业发布了智能决策应用产品系列。...：汇聚行业专家知识，结合6大类50余种社会经济发展综合决策模型，推动政府科学决策水平和决策能力现代化，助推“数据治国”； 智能全媒体服务系统Deep Editor：提供智能专题库、传播影响力分析、全媒体智能用户洞察等服务
3、工具方面 以往，银行使用传统报表式BI工具，重点关注数据平台搭建，提供报表服务，设计酷炫的大屏，以为有了这三样银行的“B”（业务）就能“I”（智能）起来，但其实这已经走偏了。...搭建平台是最基础的，提供报表甚至多维分析能力，这其实大多BI产品，甚至定制开发都能做，而炫酷的大屏，也与“智能”没有半毛钱关系！...在《2023商业银行智能决策能力建设白皮书》中，将商业银行的BI建设划分为：数据起步期、场景复用期、自助发展期和技术融合期四个阶段，如下图： 这四个阶段，不仅代表了商业银行在数据分析与智能化技术的不断迭代创新...BI 4.0（智能决策）：业务全面主导，IT退居幕后，持续的数据治理和运营体系，实现了全域数据治理。工具侧智能算法、大模型和AI的加持下，BI与AI融合，自主生成策略、自动执行，实现真正的数据驱动。...自动化的数据准备、基于模型的扩展分析、预测式分析等增强分析技术应用下，数据预测和数据挖掘的将变得更加智能，AI与BI的融合是一个大趋势，让BI从真正从统计分析迈向智能决策！
“真正的大数据不是有了数据，把这些数据接入之后存起来就可以了，真正要做的事情是智能分析和智能决策，通过在两化融合的基础上构建的智能分析优化系统“工业大脑”，进行相应的智能决策。”...真正的大数据不是有了数据，把这些数据接入之后存起来就可以了，真正要做的事情是智能分析和智能决策，通过在两化融合的基础上构建的智能分析优化系统“工业大脑”进行相应的智能决策。...这些智能分析与决策离不开原有的信息化系统和自动化系统的支撑，更离不开产生这些数据的实体设备与装备。...这些数据的数据量非常大，海量的设备与测点，数据采集频度高、数据吞吐总量大、数据的实时性要求高，呈现出工业大数据的“高通量”特征。 强关联。...数据之间的“强关联”反映的就是工业的系统性及其复杂的动态关系。 基于工业大数据的特点，工业大数据的数据分析与消费互联网领域里的数据分析是有相当大的差别的。
1 决策树 在机器学习这个层面，将所要处理的数据看做是树的根，相应的选取数据的特征作为一个个节点（决策点），每次选取一个节点将数据集分为不同的数据子集，可以看成对树进行分支，这里体现出了决策...在机器学习中，决策树是一个预测模型，它代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系，我们可以利用决策树发现数据内部所蕴含的知识，比如在本文的最后我们选取隐形眼镜数据集根据决策树学习到眼科医生是如何判断患者佩戴眼镜片的过程...，而 K 近邻算法虽与决策树同属分类，却无从得知数据的内在形式。...2 构建决策树 在构造决策树首先需要选取特征将原始数据划分为几个数据集，那么第一个问题就是当前数据的哪个特征在划分数据分类时起决定性作用，所以必须评估每个特征。...在用决策树进行划分时，关键是每次划分时选取哪个特征进行划分，在划分数据时，我们必须采用 量化的方法判断如何划分数据。
大数据产业创新服务媒体 ——聚焦数据 · 改变商业 在当前快速发展的数据分析领域，AI大模型正成为推动技术创新和企业决策的关键因素。...在这方面，Kyligence近期推出的大模型能力评测框架，是一个有益的探索。 需要指出的是，在数据分析场景与通用场景下评测大模型的能力时，存在显著差异。...2、洞察自动化与智能分析 除了快速定位问题，Kyligence Copilot还具备洞察自动化的能力。它不仅能够回答用户的直接查询，还能够自动从数据中发掘重要的业务洞察。...Kyligence Zen作为一站式指标平台，为管理者和业务人员提供高效、准确、全面的智能决策支持。...展望未来，我们可以预见，随着技术的进一步发展，更多创新的产品和解决方案将出现，推动业务系统的智能化和个性化。这不仅将深刻影响企业的运营模式，也将改变我们与数据和技术的互动方式。
决策是决策者根据一定的目标，运用科学的理论与方法从众多备选方案中选择一个合理方案并执行的活动过程。决策是管理者从事管理工作的基础，在管理过程中，管理者会面临各种各样的问题，它们都需要管理者予以解决。...战术决策又称管理决策，是为了实现战略决策、解决某一问题所做出的决策，以战略决策规定的目标为决策标准。如医院住院流程设计、医院人员的招聘与工资水平等决策。...由于这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干，故称决策树。在机器学习中，决策树是一个预测模型，他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。...其实施是对组织已经形成的能力的应用，实施效果主要影响组织的效率与生存。 业务决策（Business Decisions） 业务决策亦称“日常管理决策”。...三、作用和影响不同 1、战略决策的实施效果影响组织的效益与发展。 2、战术决策的实施效果则主要影响组织的效率与生存。
［主讲者简介］国家统计局中国统计信息服务中心大数据研究室江青主任。 本文选自2015年8月26日在“2015中国国际大数据大会主题论坛”上江青所做的题为《大数据与领导决策》的演讲。...今天交流的主题是“大数据与领导决策”，这次会议主题是大数据与智慧城市，这里面有非常密切的关联。今天跟大家从三个方面分享。...这两方面来讲是一个关联作用，而数据在这个过程中起到的作用是非常明显的。 我们也看到市民可以通过大数据享受智能交通带来的便捷，现在若干城市已经上线了关于智能交通的各种APP和各种实时指挥交通的应用。...拍脑袋决策给不管是政府还是企业带来的危害是非常大的，我们知道这些是缺乏科学决策的依据的。...结论就是，数据可以帮助领导拍脑袋的决策得以治疗。这个过程就是利用数据和信息作为支撑，通过一个科学智能的方式实现管理决策的科学化。
报告信息 Artificial intelligence:opportunities and implications for the future of decision making（人工智能：未来决策制定的机遇与影响...（3）从人工智能中获得的实际生产力，在于为我们提供了做某件事新的思维方式。人工智能，可以帮助企业和人们，更高效的使用资源，具有提高生产力的巨大潜力，并简化我们与大数据交互的方式。...让官员更容易使用更多数据来决策（通过快速访问相关信息），并减少欺诈和错误。使决策更加透明（可能是通过捕获数字记录背后的过程，或通过可视化的数据来为决定做支撑）。...因此，实现人工智能的高效使用与快速推广，应努力寻求与公众的对话，公众信任是人工智能被高效使用的重要条件。信任是以可信赖为基础的。...人工智能在数据分类、寻找模式和做出预测中特别有用。
由于图数据库适用于解决各种复杂的关系问题，它在实时商务决策与智能方面具有广泛的应用场景。...应用场景以下是图数据库在实时商务决策与智能方面的一些应用场景：社交网络分析社交网络是一个典型的图形结构，图数据库可以用于分析社交网络中的用户关系、兴趣等信息。...通过图数据库，可以实现好友推荐、群体分析、影响力分析等功能，从而帮助企业做出更精准的商务决策。举例：Facebook使用图数据库来存储和分析用户之间的关系，以实现好友推荐和相关广告投放等功能。...智能物流管理图数据库可以用于优化物流网络和供应链管理。通过分析供应商、仓库、物流路径等数据，图数据库可以优化路线规划、库存管理和订单分配，从而提高物流效率并降低成本。...以上仅是图数据库在实时商务决策与智能方面的一些应用场景，图数据库还可以应用于知识图谱构建、推荐系统、网络分析等其他领域，助力企业做出更明智的决策和提供更好的智能服务。
与此同时，亚马逊通常会选择与信息和内容合作伙伴协作，来获得数据。对于随机用户来说，特别是现在许多AI 业务都是在云上完成，谷歌和亚马逊的搜索结果可能不会有本质的区别。但是，搜索引擎的数据集是海量的。...亚马逊的消费者洞见数据也是逐日增加，所以如果谈的是购物，亚马逊就是无懈可击的。） 此外，对于智能家庭管理和联网服务的能力，两个智能音箱都能执行。...例如，如果你现在要求与Nest 的家庭温度计互联的谷歌Home“将空调的温度调到72华氏度”，它可以顺利地完成这一任务。...但是根据新的数据，这一数字上升到了1.5到1.6台。 虽然数字没有那么精确，但是Echo的统治力是毋庸置疑的。...当然是更适合厨房使用的设备，所以增加屏幕是一个不错的选择，它能让用户看菜谱视频、与朋友家人视频聊天，或者在做饭的同时看好在客厅的孩子。
资源监测，对系统基础设施的健康度进行监测，包括网络与服务器节点的监测，监测内容包括网络连接与拥堵状态、CPU 负载和内存及外部存储空间的使用状况等。...离线分析：通过大量数据进行模型或规则提取。 结果输出：将实时和离线分析的结果展现，供决策参考。...问题决策：根据上一步的输出，人为或自动给出下一步的行动判定，同时将判定记录保存下来，以便为后续决策提供依据。 数据存储：离线的原始数据、分析数据以及处理记录的保存。...四、如何衡量监测数据体系的能力？ 可以从 3 个维度来衡量： 正确性，即收集到的数据与事实的一致性。 全面性，即收集到的数据信息是否足以支持团队做出决策。...及时性，即数据的发生到能够支持决策所需要的处理时间足够短。 了解更多：https://t.zsxq.com/08AGFfCK3
回到我们日常面对的工作，目前很火的 增长 这个话题，本质上就是数据驱动的市场营销方法，讨论一个公司如何通过渠道数据分析来提升获客的能力，就是一个典型的围绕 g（需求量）开展的工作。...指的是 x 的发生通常伴随着 y 的发生，这当然意味着 x 与 y 互为因果的可能性，但是也有可能是一个隐藏在背后的推手，这个推手即会导致 x 也会导致 y，因此我们才发现了 x 与 y 之间的相关性。...同时，AI 在普及，甚至都普及到了去替代算法工程师日常的一些重复性工作的地步 – 大公司在开发机器学习、数据分析、日常报表的平台，不久的将来运营和产品都可以深度参与到数据驱动的一线当中。...这个时候，量化战略分析和最优化运营决策，也许就是未来奋斗在数据驱动一线同学的核心价值之一。...---- 如果大家周围有对数据分析&数据挖掘感兴趣的朋友，欢迎在朋友圈分享&转发一下，让更多的朋友加入我们。
我之前也是这样的状态：作为某公司算法策略 manager，投入到公司内部的一些重要的机器学习项目里面，每天的讨论都在围绕着具体项目的预测精度，特征工程，线上部署与监控这些问题。...而且我讲的不是管理学的经验，而是科学的、数据驱动的方法论。比如，在海外，对标竞争对手的司乘体验水平，如果要达到 x% 的 market share 最少需要多少在线司机和发单？...滴滴的优势在于利用互联网大数据、精细化运营的手段极大程度上降低了交易成本：把司机和乘客从线下搬到了线上，通过秒级的分单调度匹配司机与乘客，通过平台统一定价节省了司机与乘客之间议价的成本，并通过司机服务分...多边平台有很多有趣的问题，例如低于成本的定价依然可以获得巨额的利润，又比如多边之间的网络效应带来的协同增长、萎缩；另外，平台的规模以及获取交易、用户行为数据的能力为机器学习算法提供了非常好的生态.......---- 如果大家周围有对数据分析&数据挖掘感兴趣的朋友，欢迎在朋友圈分享&转发一下，让更多的朋友加入我们。有好的文章也可以联系我与大家分享，需要获取代码转载本公众号文章，可以直接在者文章下方留言。
概述 上一篇文章中，我们介绍了两个决策树构建算法 — ID3、C4.5： 决策树的构建 -- ID3 与 C4.5 算法 本文我们来看看如何使用这两个算法以及其他工具构建和展示我们的决策树。 2....使用 C4.5 构建决策树 有了上一篇日志中，我们介绍的 ID3 与 C4.5 算法，递归进行计算，选出每一层当前的最佳特征以及最佳特征对应的最佳划分特征值，我们就可以构建出完整的决策树了： 流程图非常清晰...:return: 数据集与特征集 """ dataSet = [[706, 'hot', 'sunny', 'high', 'false', 'no'],...:param dataSet: 数据集 :param labels: 特征指标集 :return: 决策树字典结构 """ classList = [example...决策树的可视化 上面的 json 结果看上去非常不清楚，我们可不可以画出决策树的树结构呢？
引入智能决策支持>>系统可以通过数据分析和模型预测，提高农业生产的智能化水平，降低农业生产中的不确定性。...解决方案智能决策支持系统通过整合传感器、数据分析和机器学习等技术，为农民提供实时、精准的农业>>决策建议。 二、部署过程 2.1 数据采集与传感器部署 在智能决策支持系统中，数据是关键的基础。...(standardized_data) return normalized_data 2.3 模型选择与训练 选择适当的机器学习模型对于智能决策支持系统至关重要。...部署过程： 数据采集与传感器部署： 在农田布设土壤湿度传感器和气象站，实时采集土壤湿度、温度、降水等数据。数据处理与预处理： 利用云计算平台对采集到的数据进行清理和预处理，确保数据的准确性。...通过大规模部署物联网设备，实现对农业生产全过程的智能监测和管理。 强化学习在农业决策中的应用 引入强化学习算法，使智能决策支持系统能够根据不同农场的实际情况，动态调整决策策略。
人工智能在大型语言模型(LLM)如ChatGPT等方面对数据隐私带来了挑战，凸显了健全的安全措施的需求。...数字化转型浪潮催生了生成式人工智能工具，成为改变游戏规则的关键因素。一些行业专家甚至将它们的革命性影响与互联网等里程碑式创新进行比较。...欧盟人工智能法案、通用数据保护条例(GDPR)和加州消费者隐私法案(CCPA)等框架已经制定了严格的数据共享和保留标准。...大语言模型中的数据蔓延 大型语言模型中数据传播是指通过模型输入意外传播机密信息。鉴于LLM的复杂性和大规模训练数据集，确保这些计算模型不会无意中泄露专有或敏感信息至关重要。...未来:将保密性与LLM结合 在快速发展的大型语言模型(LLM)领域，技术实力与数据隐私的交汇已成为讨论的焦点。
2014年读过的一本好书，才发现这本书对自己的影响深远，自己的很多决策和管理都深受此书影响。 大数据时代，我们能够获得的数据越来越多，这些数据的价值在哪里？ 答案是帮助做更有效的决策。...数据化决策 一书给出了量化不确定性、风险和数据价值的方法，一切都可量化。...如果一项量化工作至关重要，那是因为它会对决策和行为产生一些可感知的效果；如果一项量化工作不能影响或改变决策，那它就没有价值。 减少风险是计算量化价值的基础，也是选择量化什么以及如何量化的基础。...我们来看看书中数据化决策分析的一个问题： 顾客等待商家支持热线的时间越久，挂电话的概率就越高，这给业务造成了多少损失？ 一切皆可量化，包括幸福、健康和人生有关的价值。...一切兼是概率，一切都可数据化决策！ 大数据时代，开始我们的数据化决策旅程吧！
数据挖掘Top 10算法 C4.5, k-Means, SVM, Apriori, EM, PageRank, AdaBoost, kNN, Naive Bayes, and CART ---- 决策树模型与学习...决策树是一种基本的分类与回归方法。...为参数，参数 \alpha 权衡训练数据的拟合程度与模型的复杂度。...非监督式学习：与监督学习相比，训练集没有人为标注的结果。常见的非监督式学习算法有聚类。 半监督式学习：输入数据部分被标识，部分没有被标识，介于监督式学习与非监督式学习之间。...』笔记一：决策树 『数据挖掘十大算法 』笔记二：SVM-支持向量机 『数据挖掘十大算法 』笔记三：K-means
在威尔森大数据体系的支持下，开发出在线式的智能化数据应用体系，涵盖了销量监测与预测、价格体系研究、新四化研究、行业动态分析、汽车金融、渠道研究、消费者洞察、后市场研究等多项数据，提供专业、灵活、高效和个性化的使用体验...该系统运用 IT与人工智能技术，挖掘汽车行业大数据之价值，为车企及相关企业提供全面的汽车市场数据、精准的营销洞察服务以及高效的营销决策场景化AI整体解决方案，助力了中国汽车行业建立以“数据”为基础的量化决策体系...2021年重大更新升级 2021年，威尔森 i-Analytics 智库决策支持系统新增了“消费者洞察”模块，基于新四化下智能电动车的蓬勃发展趋势，构建了智能出行痛点库+前瞻性技术库，从不同解决路径、不同成本等维度探索消费者出行痛点的解决方案...另外，该系统的应用还大大降低了企业的时间、劳动力成本，并且提供了更专业、高效、准确的数据分析，助力了主机厂战略智能决策的场景化，使企业更加智能创新的发展。...该子系统可以为厂商的销售管理部门智能诊断销量状况，快速定位销量问题，全面诊断与预警，提升销量表现提供具有针对性的决策支持，并搭载威尔森自主开发的模型算法，实现在线智能快速模拟市场环境变化，预测车型销量，
核心使能因素为无监督学习和通用人工智能技术的快速发展，如深度学习、强化学习，以及自动机器学习等。以及与之匹配的高性能计算、数据化环境同步推进。...通常认为是决策类任务，因为他所面对的现实情况是人在回路、环境也是动态变化的，而据此制定策略就变得更加艰难，尤其这种策略的制定是有时间限制的，否则策略所针对的目标会失去意义。...这里面临的决策因素通常涉及到人性和社会关系、环境中的生物、物理和化学问题，而且在时效性限制下必须要在信息不完备、不确定的情况下给出决定并伺机调整。...一些方法包括但不限于数学模型、符号和模糊逻辑系统、决策树、归纳规则集和神经网络。 这样说可能有点抽象，我们举个栗子。 在金融投资中，所谓的圣杯是对终极市场规律的掌握。...展望 至今为止，关于智能背后的基础理论和各种探索试验都还在进展之中，代表着智能技术最为先进的美国DARPA仍然在第三代人工智能的基础理论方面布局了大量研究，如可解释人工智能、终身机器学习机等等，探索通用
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