人工智能与数据分析：营销人员的强大组合

[shukla7789]

查德·希瑟林顿
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先进的人工智能技术正在改变数据分析。它正在经历一场翻天覆地的变化，颠覆了企业处理有价值信息的方式。虽然人工智能在数据分析中已经以某种形式发挥作用一段时间了，但更新、更复杂的模型可以做更多的事情，这意味着现代数据分析作为一个整体需要一套与更传统的人工智能数据工具和技术不同的技能。

继续阅读以了解更多有关人工智能如何影响数据分析以及如何开始调整您的营销实践的信息。

营销人员需要进行数据分析的原因和意义
大多数营销人员都熟悉数据分析的概念，但简单 伊拉克电报数据 复习一下也没什么不妥。在实践中，数据分析会检查原始数据以发现可以为决策提供参考的模式、趋势、见解和有用信息。它涉及数据收集、处理、可视化和解释等技术——如今，通常借助软件工具和人工智能算法。

对于营销而言，规范分析等方法可帮助我们更好地了解客户行为、偏好和痛点。然后，我们可以利用这些数据更有效地创建个性化营销活动和营销策略，以有效地针对特定的受众群体。如果您尚未定义受众群体，或者距离上次评估受众群体已有一段时间，您甚至可以使用数据分析来定义受众群体。

不仅如此，营销部门的数据分析师还可以利用预测分析等技术帮助企业预测未来趋势。有了这些预测，就可以更轻松地为可能出现的情况做好准备，并提供合适的内容和信息来吸引更多客户。

人工智能从本质上增强了这些能力，数据驱动的营销人员利用数据取得成功所需的技能正在发生转变。

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营销人员进行数据分析的技能转变
先进的人工智能模型可以自动执行常规数据分析任务，例如数据清理、集成和预处理，速度比你我眨眼还快。更快、更准确的数据分析是新常态，而且只需极少的人为干预即可实现。因此，数据分析师越来越重视培养高阶批判性思维技能，以便与人工智能协同工作，取得巨大成果。

什么是高阶批判性思维技能？
高阶批判性思维超越了对事实的基本观察和死记硬背。这些技能使个人能够分析、评估、综合和创造知识，而不仅仅是回忆或理解知识。随着人工智能处理大部分繁琐和常规的后端工作，营销人员和数据分析师的工作已经转变为专注于复杂的问题解决和战略决策，其特点是：

开放性：愿意考虑不同的观点并挑战假设。
元认知：反思自己的思维过程以提高推理和理解能力。
探究：提出深刻而有意义的问题，引发进一步的探索。
目前对于人工智能数据分析来说什么是最重要的？
由于高阶批判性思维在数据科学中更为重要，数据游戏更重要的是为你的特定目的选择正确的工具，知道如何有效地使用它们，为它们提供正确的信息，并首先提出正确的问题——你明白了。

模型选择
人工智能模型及其应用有多种不同的用途，因此熟悉每种模型以选择正确的选项非常重要：

计量经济学：利用统计方法来分析经济数据，适合了解经济关系和预测趋势。
生成式人工智能：生成式人工智能能够创建新的内容或数据，对于内容生成和创意任务资源有限的中小型公司很有用。
深度学习：利用神经网络模拟复杂模式，非常适合图像和语音识别任务。
基于规则的自动化：应用预定义规则来自动化流程，对于具有清晰、逻辑步骤的任务有效。