韦特大脑用科学预测为企业发展导航

无法用现有的软件工具提取、存储、搜索、共享、分析和处理的海量的、复杂的数据集合称之为大数据,而我们更愿意将他比喻为数据之海。韦特大脑就是在这片数据之海的一叶方舟,带您拨开迷雾走向新大陆。诚如数据本身并不产生价值,关键在于如何通过人工智能分析和利用大数据对业务产生帮助。韦特大脑取名英文 “waiter”之意,更明确其智能服务的性质。纵观目前国内外人工智能领域的市场,各巨头们的人工智能还都在为企业自身以及企业相关业务进行服务,而韦特大脑却旨在为大众建立人与企业,以及企业与企业之间的人工智能立体链接,使用先进的分析方法抓住大数据并从中获取商业价值。

韦特大脑能做什么?

1、探索大数据以发现新的商业机会:很多大数据都是来自一些新的来源,这代表客户或合作伙伴互动的新渠道。和任何新的数据来源一样,大数据值得探索。通过数据探索,你可以了解一些之前所不知道的商业模式和事实真相,比如新的客户群细分、客户行为、客户流失的形式,和最低成本的根本原因等等。

2、从数据分析中获取商业价值:这里涉及到一些高级的数据分析方法,例如数据挖掘、统计分析、自然语言处理和极端SQL等等。

3、对已收集到的大数据进行分析:许多公司都收集了大量的数据,他们感觉这些数据存在着商业价值,但并不知道怎样从这些弄出来的值大的数据。不同行业的数据集有所不同,比如,你处于网络营销行业,你可能会有大量Web站点的日志数据集,这可以把数据按会话进行划分,进行分析以了解网站访客的行为并提升网站的访问体验。

4、重点分析对你所在的行业有价值的大数据:大数据的类型和内容因行业而异,每一类数据对于每个行业的价值是不一样的。

5、使用社交媒体数据来扩展现有的客户分析:客户的各种行为比如评论品牌、评价产品、参与营销活动或表示他们的喜好等等,会在客户中相互影响。社交大数据可以来自社交媒体网站,以及自有的客户能够表达意见及事实的渠道。我们可以使用预测性分析发现规律和预测产品或服务的问题。我们也可以利用这些数据来评估市场知名度、品牌美誉度、用户情绪变动和新的客户群。

6、理解非结构化的大数据:非结构化的信息主要指的是是使用文字表达的人类语言,这与大多数关系型数据有着很大的不同,你需要使用一些新的工具来进行自然语言处理、搜索和文本分析。把基于文本内容的业务流程进行可视化展示。

7、把客户的意见整合到大数据中:通过运用大数据,我们可以对客户或其他商业实体实现全景分析,分析的维度属性从几百个扩展到几千个。带来更准确的客户群细分,直销策略和客户分析。

8、分析大数据流,实时操作业务,提升业务动作水平。实时监测和分析的程序已经在企业运营中存在了很多年,那些需要全天候运行的能源、通讯网络或任何系统网络、服务或设施的机构早就在使用这类型的程序。最近,从监控行业(网络安全、态势感知、欺诈检测)到物流行业(公路或铁路运输、移动资产管理、实时库存),越来越多的组织正在利用大数据流的应用。

9、整合大数据以改善原有的分析应用:对于原有的分析应用,大数据可以扩大和扩展其数据样本。尤其在依赖于大样本的分析技术的情况下,比如统计或数据挖掘;而在欺诈检测、风险管理或精确计算的情况下同样也得用上大样本的数据。

其实人工智慧要比人工智能可能更适合来形容这种技术,因为现在应用这种技术的产品已经比人更聪明。比如,计算器要比人脑的算数能力高很多,GPS导航设备要比人对空间的认知好很多,人工智能可以用很短的时间记住6万亿个网页,这远远超出人脑的记忆能力。人工智慧的终极目标就是科学的预测,你是否会突发奇想。

如果银行能及时地了解风险,我们的经济将更加强大。

如果政府能够降低欺诈开支,我们的税收将更加合理。

如果医院能够更早发现疾病,我们的身体将更加健康。

如果电信公司能够降低成本,我们的话费将更加便宜。

如果交通动态天气能够掌握,我们的出行将更加方便。

如果商场能够动态调整库存,我们的商品将更加实惠。

韦特大脑宣布:科学预测时代来临,韦特大脑将引领这一时代!

韦特大脑通过提取数据海中的有价值数据,做出通向明天的有价值预测。这些预测涵盖社会的各个行业和生活的各个方面,从根本上改变历史的进程。能够预知即将发生的事情,让你有机会在不喜欢的事情到来之前改变它的发展路径。你可以减轻或消除负面的结果,让事情往积极的方面发展。

最后编辑于
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 203,271评论 5 476
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 85,275评论 2 380
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 150,151评论 0 336
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 54,550评论 1 273
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 63,553评论 5 365
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 48,559评论 1 281
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 37,924评论 3 395
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 36,580评论 0 257
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 40,826评论 1 297
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 35,578评论 2 320
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 37,661评论 1 329
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 33,363评论 4 318
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 38,940评论 3 307
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 29,926评论 0 19
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 31,156评论 1 259
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 42,872评论 2 349
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 42,391评论 2 342

推荐阅读更多精彩内容