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无形的革命：向量如何定义业务成功
AI背后的隐藏力量正在为下一波业务转型提供动力，这是无形的革命：向量如何定义业务成功，首先是迈向数据科学的。
来源:走向数据科学更多关于数据，业务领导者必须了解向量思维。最初，向量看起来像代数在学校一样复杂，但它们是一个基本的构建块。向量与代数一样必不可少的任务，例如共享账单或计算利益。他们为我们的数字系统提供了决策，客户参与和数据保护。
它们代表了关系和模式的根本不同的概念。他们不仅会将数据分为严格的类别。相反，它们提供了基础连接的动态多维视图。像两个客户的“类似”一样，可能意味着比人口统计或购买历史多。正是他们的行为，偏好和习惯使他们保持一致。可以在矢量空间中准确定义和测量此类关联。但是对于许多现代企业来说，逻辑太复杂了。因此，领导者倾向于回到旧的，学习的基于规则的模式上。当时，例如，欺诈检测仍然使用简单的交易限制规则。我们已经发展为识别模式和异常。
虽然几年前立即分配了50％的信用卡限制的交易可能很普遍，但我们现在能够分析您的零售商特定的支出历史记录，查看其他零售商的其他客户的平均篮子，并进行一些轻微的逻辑检查，例如您以前的支出的实体位置。
因此，如果您只是在阿姆斯特丹的一辆自行车租金上花费了3美元，则可能不会发生7,000美元的麦当劳交易。甚至20美元也无法使用，因为逻辑向量模式可以排除物理距离有效。取而代之的是，您在阿姆斯特丹市中心附近的一家零售商的新电子自行车进行的7,000美元交易可能只是完美地工作。 欢迎来到生活在媒介管理的世界中的见解。
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