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在当今数据驱动的环境中，将机器学习自动化为业务分析至关重要。首先，数据业务的庞大数量生成了压倒性的传统数据分析方法。机器学习通过自动化和增强分析过程来提供解决方案，从而使企业可以从庞大而复杂的数据集中提取可行的见解（Schmitt，2023）。此外，许多行业的竞争格局需要快速，准确的决策，机器学习模型可以通过提供预测性和规范性分析来显着改善（Moinuddin，Usman，＆Khan，2024; Sarker，2021）。此外，客户的期望正在发展，企业必须利用先进的分析来更有效地理解和预测客户需求。机器学习通过启用个性化体验并根据历史数据和实时输入来优化客户互动（Adelakun，Nembe，Oguejiofor，Akpuokwe和＆Bakare，2024; Adenekan，Solomon，Solomon，Sompa，Simpa，＆obasi，2024; Kolasani，20223）。
在业务分析中实施机器学习模型
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