数据科学
为了帮助大家更好的理解数据科学，我们将为您带来系列文章。此次我们深入研究数据分析历史，以便于大家更好地理解是什么推动了data.ai的人工智能革命。
小编也借此机会致敬每一位劳动者，data.ai祝您五一节日快乐！
用手机看新闻、在线收看最喜爱的电视节目、分享最近假期的照片、和家人视频通话……在日新月异的数字生态环境中，我们每一个数字行为都在堆积数据。企业主正在努力提升自己的分析能力，以适应这种数据密集型的新常态，迎合客户需求的变化。
在深入探讨优化决策的预测分析案例之前，让我们先来看看数据分析行业发展至今的历程（见下图）。数据分析历史中的每一次突破都有助于加深对客户和市场的理解，助力更好的商业决策。
首先是Panel数据分析，通过统计推断提供市场基准。接下来发展至决策支持系统的形式出现，以满足数据收集和分析的可扩展性和自动化需求。随着数据的积累和计算机的不断进步，云分析应运而生，满足数据挖掘和对大型数据集模式的理解需求。从那时开始，以下问题点燃了大规模机器学习算法的应用：要向消费者推荐哪些商品？什么样的消费者行为特征会影响到未来的商业决策？从有限的商业趋势中可以预测出什么样的市场格局？如今，我们发现自己在寻找更广泛、更复杂的人工智能技术，因为智能业务拓展是在当今数字世界中保持竞争力的关键。
企业如何才能得知自身的战略方向优化是否满足让他们在竞争中保持领先？要充分回答这个问题，首先要了解是什么推动了data.ai的AI变革。我们自2017年便开始了这一征程，我们的第一款基于机器学习的产品旨在测算人们如何使用移动设备，发现哪些应用更能吸引他们、哪些应用退出了市场。虽然只能获得人们移动设备使用模式的稀疏数据，但可靠的多维聚类回归算法仍然在整个移动生态系统中实现了高质量的市场趋势基准分析。
随着我们持续关注AI(人工智能)/ML(机器学习)系统作为产品开发的基础，与此同时，我们还扩大了算法组合。虽然移动市场表现已有若干数字表现指标，但我们还扩大了对文本、图像和音频数据的采集，以便就应用用户评论、应用截图、图像和视频广告提供可靠的市场分析。在2021年，我们帮助应用发行商通过异常检测算法更好地理解自己的数据，通过事件归因算法更有效地了解热门市场变化的驱动因素，并通过深度学习语言模型的集成算法从更深层次的分类和更加精细的类别分析应用经济。
对于致力于数据驱动决策的企业来说，在掌握竞争数据太少的情况下，从自身庞杂的数字数据集中找寻解决方案可能会降低决策效率。data.ai可以通过提供对标数据，来帮助这些公司解决数据过少的问题。data.ai还可以增强和丰富现有的第一方数据集，提供额外的精细度和过滤器，解决数据庞杂的问题。值得信赖的人工智能技术组合为这一切保驾护航！
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