例如质检员接到短信即去现场服务 ， 响应时间和效率大大提高 ， 考核更加有效和量化；MES系统管理人员信息实时化、决策清晰化将工位现场的各种数据实时记录 ， 通过各种展示方式实时的汇报给相关的领导 ， 改变了领导听报告、看纸质图表、跑现场的工作模式；管理人员轻松的获取第一手的有效信息 ， 问题判断更清晰 ， 实时的决策更加精准 。
如何对大数据做出正确的分析与决策呢？
大数据是我的主要研究方向之一 ， 同时也在带大数据方向的研究生 ， 所以我来回答一下这个问题 。大数据技术经过多年的发展已经趋于成熟并且形成了一个初步的产业链 ， 涉及到数据采集、存储、安全、分析和应用等 ， 其中大数据分析是大数据产业链的重要环节 ， 也是大数据实现数据价值化的核心步骤 ， 所以大数据分析的相关研究也是大数据技术领域的热点方向 。
【华正转债申购价值分析,如何应用价值分析】大数据的分析有两种主要的方式 ， 一种是基于统计学的分析方式 ， 另一种是基于机器学习的分析方式 ， 不论哪种方式都需要研发人员具备扎实的数学基础 。要想提高大数据分析的准确性 ， 需要注意以下几个环节：第一：注重算法的设计和实现 。大数据分析与人工智能具有紧密的联系 ， 在技术手段上也有很多相似的地方 ， 比如都需要进行模型的设计 ， 建模对于大数据分析同样非常重要 。
建模的核心是算法的设计和实现 ， 这个过程还是具有一定难度的 。第二：注重训练过程 。基于机器学习的数据分析方式需要进行大量的算法训练 ， 算法训练需要大量的数据支撑 ， 所以在云计算时代 ， 机器学习随着算力的增强以及数据量的提升 ， 在实用性方面得到了较大的增强 ， 尤其是深度学习领域的发展 。第三：注重落地应用 。大数据分析一定要结合实际的应用场景 ， 场景大数据分析也是目前进行大数据分析的主要方式 ， 不同的应用场景往往需要采用不同的数据分析方式 ， 同时在数据维度的定义上也会有所变化 。
对于分析人员来说 ， 要想提升大数据的落地应用价值 ， 一定要具备一定的行业知识 。大数据的决策环节是大数据的出口 ， 目前的决策者通常有两个角色 ， 一个是传统的人力岗位 ， 另一个是人工智能产品 。随着人工智能的发展 ， 未来将有更多的智能体会参与到决策中来 ， 从而全面提升系统的运行效率 。我从事互联网行业多年 ， 目前也在带计算机专业的研究生 ， 主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域 ， 我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章 ， 感兴趣的朋友可以关注我 ， 相信一定会有所收获 。
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