2020年4月24日，华东企业学院主题为“解码AI项目成功的关键要素”的第十期线上直播微课圆满成功！
在本次活动中，我们有幸邀请到了区招商局三局局长，福喜数字智能创新社区招商中心负责人蔡。如果创业者想了解项目落地扶持政策，可以在文末留言，边肖会直接为你对接以上两位掌门人！
特邀演讲人/
强大的实力
CDO和数据有限公司人工智能总监
中国第一批从事大数据分析和应用研究的人。曾就职于腾讯平台架构部，负责电商大数据分析处理、架构设计、营销数据分析；2012年策划出版《大话数据挖掘》，这是国内最早的数据分析挖掘系列，累计销量超过10万册。参与实施多个大数据项目，突破多项大数据技术难题，推动传统企业向数字化转型。
以下为华东企业学院第十期。
线上微课现场录制:
如今，人工智能的普及毋庸置疑。按照现在的发展趋势，正在从以前的“互联网+”或者“移动+”慢慢向“AI+”转变，也就是“人工智能+”。与此同时，无数公司准备转型AI。
一、遵循数据分析的标准流程。
数据分析项目具有周期长、复杂度高、不确定性强的特点，需要遵循一定的标准流程，既能保证数据分析各阶段的工作内容有章可循，又能保证最终的分析结果更加准确，更有说服力。通常，数据分析可分为以下步骤:
业务理解:确定数据挖掘目标，制定项目计划；
数据理解:收集原始数据、描述数据、探索数据、检查数据质量；
数据准备:选择数据、清洗数据、构建数据、整合数据、格式化数据；
建模:选择建模技术，优化参数，生成测试计划，建立模型；
评估模型:对模型、评估结果和再审程序进行综合评估；
结果部署:分析结果的落地形式。
整个数据分析项目要围绕以上步骤实施，有时两个步骤可以同时交替进行。但需要强调的是，六个步骤缺一不可！
第二，与商业价值目标紧密结合
在数据分析的前期，需要充分沟通和理解业务规则，关注业务痛点，了解用户需求，换位思考，明确数据分析的原因、业务目标、商业价值，从而保证后续收集数据、确定分析主题、分析数据、应用分析结果的工作能够围绕分析目标进行，最终从整体商业价值目标的角度应用分析结果。
三。结合业务和数据确定分析主题。
以解决业务问题为目标，以目前的数据情况为基础，确定分析题目。前期要做好充分的准备，以业务问题为导向，以业务和数据整理为重点，进行多轮讨论，分析话题避免太大，针对业务痛点，做到现状、原因、可预测性、价值。
在规划多个分析主题后，还需要从数据满意度、业务价值、业务紧急度、业务复杂度等方面对分析主题进行优先级排序，以保证业务主题的可行性和价值。
第四，良好的数据质量是基础。
高质量的数据分析结果必须依赖于高质量的数据。因此，在分析题目确定后，需要对数据支持进行初步判断，以保证数据的完整性、真实性和规范性，避免在过程中间出现数据质量或数据范围无法支持分析工作的情况。
在这个过程中，最忌讳的是只关注数据的“大”量级，而忽视数据的全面性。综合数据是指能够反映现实世界的数据，其数量在一定程度上达到了能够反映事物真实全貌的水平。
第五，团队合作是关键。
项目的成功需要团队的高效协作，分析团队需要业务人员、数据分析师、数据管理员、IT人员等角色的参与。
业务人员参与分析过程中的初步需求讨论、分析主题的设计、模型解释。
数据分析师负责需求分析、数据整理、数据分析和模型优化；
数据管理员最了解企业的数据，他们需要提供数据资产目录；
IT人员需要对最终的分析结果进行打包，实现与企业现有系统的对接。
不及物动词项目范围的边界应该清晰。
在项目立项之前，需要明确分析项目的范围，并详细论证分析的可行性，以保证分析过程的清晰性，从而开展分析工作。
简单来说，就是为分析项目定义一个工作边界，怎么做，怎么做，在多大程度上实现项目目标。项目范围对于分析项目来说尤为重要，因为数据分析是一项相对无止境的工作，必须有一个工作边界和衡量标准。
七。高层的关注和支持
数据分析项目必须有公司高层的支持或者项目负责人重视这个项目，有能力调动相关部门配合项目的整体进度，这是项目进度的重要保证。
八、多种分析方法
在分析过程中尽量使用各种分析方法，提高分析的准确性和可靠性。
在数据处理阶段，可以通过异常值处理、缺失值处理、标准化/规范化、平滑、采样、平衡等手段对数据进行快速处理。
在特征工程阶段，可以通过特征计算、特征选择、特征降维、宁滨等手段对特征进行处理。
在建模阶段，根据不同的数据问题，可以采用分类、回归、聚类、时间序列、综合评价、文本分析等不同类型的算法来建立模型。
同时，为了提高模型的精度，可以采用集成学习、自动选择参数、自动学习等方法有效提高模型的精度。
九、高效的数据挖掘平台支持
数据挖掘分析项目必须由一个强大高效的数据挖掘平台来支持。R、Python等开源工具应用广泛，但基于企业级应用和正常操作，这些工具的长期维护需要专人保障，根据分析复杂程度，编码效率会翻倍。
X.分析结论的可视化呈现
经过严谨的推导，结论首先要简洁明了。其次，要结合业务问题，给出解决方案或建议。尽量做到图形化输入，增强其可读性，更有利于业务决策支持。
在最后的互动环节，蔷蔷老师对直播间观众提出的问题进行了具体全面的回答！
问题与答案
一、如何利用人工智能发挥重要作用？
人工智能本身就是一套技术体系，技术体系必须结合我们企业的实际业务问题才能发挥作用。这是我反复强调的。找到目标后，我们需要盘点现阶段我们的各种资源，以确定目标的可行性。
二、如何有效应用快速落地一个项目的应用实践？需要注意哪些点？
这里用徐院士的一句话来解释，就是把握“明确目标是前提，拥有数据是基础，计算平台是支撑，分析技术是核心，产生效益是基础。”
关于我们
华东江苏大数据交易中心是华东地区首家经国家批准的跨区域、标准化、权威的省级大数据资产交易流通平台。交易中心通过举办沙龙、峰会等形式，帮助会员单位对接政府和行业资源，实现数据效益最大化，促进数据的增值、开放和流通。优质会员单位将有机会入驻华东江苏大数据交易中心会员之家，携手行业精英企业，共同打造华东大数据生态产业链。
