NLP，AI，ML和分析
来源：CPDA数据分析师网 / 时间：2021-02-18
结果企业可以轻松地利用丰富的数据资源，从而打开一扇窗口，了解当今世界的感受，全面分析NLP并不是什么新鲜事物，实际上几十年来它一直在重塑人机交互，从本质上讲它代表一组定义的规则，可以准确地解释所说或所写的内容，多余的单词被剥离掉，只留下那些有意义的单词，多年来，这需要费力的手工编码，但是机器学习（ML）的出现从根本上改变了可能性的界限。
NLP支持在许多家庭中居住的语音控制助手
显而易见它同样是无处不在的搜索引擎界面和聊天机器人的核心，它们现在可以帮助我们执行许多日常任务。因此，它为使所有人都能使用机器学习和基于AI的数据分析提供了一个明显的基础，这是工作的的首要任务之一。
人民的力量
无代码/低代码解决方案已经为新一代的公民数据科学家提供了支持，对于某些企业而言，这代表着巨大的财务胜利-毕竟，专业数据科学家是一种稀缺资源。但是，民主化的好处远不止于此。它将数据分析牢牢地掌握在旨在支持的决策者手中。这样可以更有针对性，更智能，更有效地使用这些工具，并提供更深入，更清晰的洞察力，从而提供难以捉摸的竞争优势，在将数据分析转移到专家范围之外的方面，我们已经走了很长一段路，但是还有很多路要走，仅考虑几个数字，目前所有企业数据中只有12％用于制定业务决策。不到三分之一（29％）的企业成功地将分析与行动联系起来，五分之一的企业认为由于使用不完整或不准确的数据而失去了客户。
从会话到增强
在未来的几年中，NLP将稳步帮助我们更多的人更好地利用现有的大量数据。步将摆脱对相对结构化的语言输入的需求，并支持高度灵活的搜索引擎样式的界面。随后，这些将成熟为语音激活的虚拟助手，这些助手将无缝集成到现有解决方案中，这是许多趋势都称为对话分析的一部分，其特征是用户与复杂的业务工具之间的交互越来越自然到2021年，分析和商业智能的采用将从35％的员工增加到50％以上的员工，反过来会话分析则是更大的一部分，增强分析初由2017年确定，它汇集了AI，ML和NLP等使能技术来协助数据准备和见解生成，从而帮助人们在分析平台中更有效地探索和分析数据。特别是，它可以自动执行通常由专家和公民数据科学家共同执行的各种耗时且劳动密集的任务。
简而言之增强分析是真正的颠覆者有望改变分析的开发使用
我们已经在部署的一些更复杂的数据分析工具中看到了这些概念的影响，仅举一个例子，在帮助企业识别社交媒体上的相关情绪，结果在诸如对新产品发布的反应进行评估等领域，提供了关键的实时洞察力。此类功能还补充了保修分析解决方案，尽早提供现场质量问题的信息，就可以采取积极主动的策略，以程度地减少金融负债和对品牌声誉造成的损害。
拥抱人的维度
在一个日益被数据淹没的世界中，成功在于能够在大海捞针中找到针头，ML和AI使实现这一目标的许多过程实现自动化变得更加可行，实际上在某些情况下，这包括决策，但是从的数据分析技术中获得收益并不仅仅是要取代人工输入，它也必须拥抱它只有当数据分析变得像要求天气预报或快的工作路线一样容易时，它才能真正发挥其潜力。