沃尔玛利用分析来制定有针对性的营销活动

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它围绕从各种来源（例如客户调查或社交媒体帖子）收集大量数据并对其进行分析，以便深入了解特定问题或情况。 数据科学家使用回归模型或监督机器学习算法等先进的统计技术来发现数据中原本隐藏的模式。这些发现可以帮助企业根据证据而不是猜测做出更明智的决策。 商业分析和数据科学交叉的真实例子 近年来，商业分析和数据科学变得越来越相互交织。如今，企业依靠业务分析和数据科学来就其运营、战略和计划做出明智的决策。 通过查看这两个学科交叉的现实例子，我们可以更好地了解它们如何共同帮助企业取得成功。

沃尔玛 商业分析和数据科学如何交叉的一个例子是沃尔玛对分析的使用。 2013 年，沃尔玛推出了“我的商店”计划，该计划使用预测分析来预测客户行为。 这使得沃尔玛能够更好地了解顾客的购物习惯并调整商 秘鲁 手机号码店布局以最大化销售机会。 此外，，专门为不同地理位置或具有不同购物偏好的客户量身定制。 Netflix 商业分析和数据科学交叉的另一个例子来自 Netflix。 自 2006 年以来，Netflix 一直在使用机器学习算法根据个人用户偏好推荐内容。

该公司使用预测分析算法来分析用户的观看习惯并相应地推荐内容。 此外，Netflix 使用人工智能驱动的自然语言处理算法自动为其视频生成 20 多种语言的字幕。与仅仅依靠人工翻译流程相比，这有助于 Netflix 更快地拓展全球市场。 亚马逊 在线零售巨头亚马逊是商业分析与数据科学交叉的另一个很好的例子。亚马逊使用机器学习算法根据客户的购买习惯推荐产品，并根据市场的供需趋势为每种产品开发定价模型。 此外，亚马逊还开发了一款名为 Alexa 的虚拟助手，它利用自然语言处理技术准确响应用户发出的语音命令。