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人工智能在决策过程中的作用

如何利用人工智能的力量,根据详细且更相关的数据做出业务决策? 我们将了解数据分析的类型以及人工智能如何支持它们,以及将彻底改变您查看数据方式的工具。

数据分析
AI支持的4类数据分析
决策 – 人类与人工智能
人工智能支持的 4 个决策领域
适合商业数据分析师的最佳人工智能工具
概括
AI支持的4类数据分析
人工智能可以支持的最重要的数据分析类型是:

描述性分析——也称为描述性分析,是最简单的分析形式。 它涉及收集和组织历史数据,即公司已经发生的事情。 它通常不需要使用人工智能。 仅当分析大量数据或分析师期望人工智能发现以前未研究过的新模式时,才会使用人工智能。
增强分析——是一种支持分析师完成诸如编译数据进行分析或通过各种图表、表格和演示文稿可视化结果等任务的工具。 基于人工智能准备的数据,分析师可以更轻松地总结收集到的材料,而无需团队帮助输入和分类信息。 人们可以使用免费的 ChatGPT 工具来提供帮助,或者使用免费增值选项,例如 Visme 或 Datawrapper。
数据分析
数据可视化示例。

预测分析 – 专注于寻找现有数据中的模式

以便根据其做出更准 购买电话营销线索  确的决策并识别潜在风险。 人工智能使用统计建模、机器学习(ML,机器学习)和数据挖掘技术来预测未来事件。

规范性分析——也称为规范性分析,与上述所有分析一样,收集过去情况的数据。 但其目的最为复杂,其运作也最依赖人工智能。 这是因为它是关于指示给定业务情况下的最佳行为。
决策——人类与人工智能
做出任何类型的准确决策的基础是了解事件和过程之间的关系。 通过收集和分析过去的数据,试图预测未来的人类和人工智能都有一定成功的机会。

从统计上看,做出更准确决策的机会是由更封闭的系统给出的,即不受外部影响的情况。 通过以各种方式描述过去类似关系的更广泛的数据集,也增加了成功的机会。

人工智能比人类具有优势,因为它可以分析大量数据并看到人眼看不见的模式。 例如,人工智能可以:

查看公司服务需求的周期性变化取决于位置,
更准确地分析由多种数据组成的市场信息,
从视觉上没有吸引力的简历中找出候选人对公司的最佳技能组合。
然而,人类相对于人工智能的优势在于,在做出决策时,他可以考虑外部因素,这些因素对公司状况的影响可能不明显或间接。

人类解释数据可以

考虑他们的选择的道德、社会和法律方面,
质疑并批判性地评估他们的假设和结论,
考虑与客户和业务合作伙伴的现有关系。
决策方法
为了应对与业务决策相关的风险、不确定性和责任,公司正在采取一些方法来使流程变得更容易、更有序。 这些包括:

艾森豪威尔矩阵 – 是一种基于紧急性和 香港领先 重要性轴的简单任务优先级排序技术。 它使您能够将任务分为 4 类:

紧急且重要——需要立即实施。
重要但不紧急——您应该为它们的实施制定一个最后期限。
紧急但不重要——可以委托给其他人或完全跳过。
既不紧急也不重要——不必要的、耗费时间的。
人工智能可以帮助使用艾森豪威尔矩阵的业务分析师根据紧急性和重要性自动对分析任务进行分类,从而使优先级划分和规划变得更加容易。

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