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一些以业务为先的用例可以推动公司向前发展，并为尚未从机器学习和人工智能中受益的公司提供所需的竞争优势。这些用例利用历史数据，使用人工智能通过倾向建模来预测个人客户行为。这些模型可以评估未来客户生命周期价值 、预测转化可能性、计算交叉销售追加销售可能性或预测未来客户流失。这些类型的业务级预测为更智能、更高效的增长方式打开了大门，同时降低了客户获取和保留成本，并改善了客户体验。

您可能知道有多少数据科学项目未 保加利亚电话号码数据 能产生结果的统计数据。 ， 的数据科学项目要么无法投入生产，要么无法产生预期结果。大多数数据科学平台都吹嘘他们已经支持构建了数百万个模型，但却不愿分享其中有多少模型为客户带来了价值。

缺乏成果的最大原因之一是数据科学目标与实际业务目标脱节，而实际业务目标将推动更多收入。数据科学项目可以发现使用数据的独特方式，但应用这些方法来支持特定的业务目标可能具有挑战性。模型可能最终在智力上很有趣，但最终对企业无利可图。一些数据科学家花费数月时间专注于优化模型的统计指标（毕竟，这是我们许多人在硕士和博士课程中所接受的培训）的情况并不少见——忘记了微调模型以推动业务价值的目标。