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商业智能和分析。当团队能够可靠地探索和清理数据时，组织就可以开始构建传统意义上的商业智能或分析，包括定义要跟踪的关键指标、确定季节性如何影响产品销售和运营、根据人口统计因素细分用户等。然而，由于目标是构建人工智能解决方案，因此重要的是开始考虑机器学习模型中要包含的功能或属性、机器需要学习哪些训练数据、预测和自动化什么以及如何创建机器学习的标签。标签创建可以自动完成，例如当机器发生故障时，它会自动在后端系统中注册事件。或者，也可以通过引入人工来完成。例如，当机器零件在例行检查期间似乎出现故障时，工程师会报告问题，并将结果手动添加到数据中。
揭开数据科学的神秘面纱白皮书
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