当您了解什么是AI、ML、预测性和规范性分析时，您将看到您的组织中需要哪些分析以及每种类型如何为您提供帮助。
关于预测分析、机器学习（ML） 或人工智能 （AI） 哪个更好，存在很多困惑。公司应该选择使用哪一个？简短的回答是，你不应该选择。数据分析的这些方面中的每一个都可能对您的公司有用，并且它们彼此之间有牢固的关系。更详细的答案需要更深入地理解这些术语的含义以及它们之间的关系。
定义选项：预测分析、ML 和 AI
预测分析正在分析过去的事件以预测接下来可能发生的情况。通过彻底了解过去的趋势并分析哪些因素促成了这些趋势，我们可以在一定程度上准确地预测当前因素将如何影响未来。虽然永远不确定，但预测分析对未来预测的预测往往比简单地依赖人类经验或直觉要正确得多。预测分析为以下问题提供了可能的答案：下个月对我的产品的需求会更高吗？这台机器的零件明年会出现故障吗？下个季度的利润会低于去年吗？
预测分析通常与描述性和规范性分析形成对比。描述性分析描述当前发生的情况或已经发生的情况。而规范性分析涉及分析过去的事件以建议下一步应该做出什么决策。
当然，试图预测未来要困难得多，而且通常需要更多的数据才能在相当多的时间内达到合理的准确度。所有这些都需要对数据进行仔细的分析，但总的来说，描述性分析是最简单的。预测性分析更进一步，要复杂得多，而且通常需要更多的数据和更深入的分析。
机器学习（ML）是一个使用称为算法的数学模型以某种方式理解数据的过程。数学可以决定哪些数据应该被归类在一起，因为它们是相似的，或者数据中存在哪些人类不易发现的模式，或者哪些数据因素会影响另一个数据集的变化。机器学习之所以得名，是因为一个数学算法可以用于各种目的。决定结果的是数据，而不是编写代码指令的程序员。不同的数据会向算法指示不同的东西，从而让ML模型了解自身和类似的数据。因此，机器从数据中“学习”。
可以提供给ML算法进行训练的数据越多，ML模型就越准确，它对数据的了解就越多。通常需要大量的数据才能创建一个好的ML模型，而且通常需要强大的计算引擎才能用所有这些数据来训练模型。
一旦经过训练，ML模型就可以理解数据集，直到可以用来预测它将从哪里开始（预测性分析），或者它可以发现数据中的模式，这些模式表明什么行动会以理想的方式影响数据（规范性分析）。因此，机器学习是一种复杂的数据分析方法，可用于预测性和规范性分析。
人工智能（AI）是一个通用术语，指的是任何形式的技术，其中机器模仿人的能力。一个例子是自然语言处理（NLP），你可以用你自己的自然语言与机器交谈，机器将其翻译成某种形式的指令。它可以执行该指令，可能为你查找信息，然后它也可以用你自己的语言将答案提供给你（自然语言生成（NLG））。
人工智能也包括机器人技术和自动化，在这些领域，机器通过编码指令或从它由于机器学习而识别出的模式来识别某种条件，并做出类似于人类在这些条件下会做的事情。
做出决策
那么，回到最初的问题：人工智能、机器学习或预测分析哪个更好，我该选择什么？你也可以问哪个更好——种子、苹果还是树。 它们都是相互关联的，你使用哪个取决于你的需求。 如果我需要在明年春天种植东西，种子会是最好的选择。 如果你现在饿了，苹果显然是最好的选择。 如果你想要阴凉，树肯定是最好的选择。 但如果你种下种子，它会长成一棵能结苹果的树，所以它们都是彼此的一部分。
根据您的业务需求，您将选择您需要的。
例如，如果您的业务是制造业，您可以使用机器学习来分析来自制造机器组件的传感器数据，以确定是否存在一种模式可以预测（预测分析）某个组件何时会很快损坏。然后，您可以让机器在损坏前自动停止，并发送一个信号，建议（规范分析）您更换某个部件。这种预防性维护系统将是人工智能在实际应用中的一个很好的例子。
另一个例子可能是如果您是一家在线零售商。您可以使用描述性分析来确定您的库存中有大量的蓝色毛衣。然后，您可以使用机器学习来找到从您那里购买商品，倾向于喜欢蓝色服装并居住在很快会变冷地区的群体，因此他们很可能在不久的将来需要一件毛衣（预测分析）。然后，您可以在他们下次上线时自动向他们推荐（规范分析）一件蓝色毛衣，特别是如果他们购买蓝色裤子或者手套。这是人工智能在商业中应用的另一个很好的例子。
行动时效的准确性
当您开始理解人工智能、机器学习、预测性和指导性分析不仅仅是用来听起来复杂的流行语时，您通常会开始了解您的组织需要哪些分析，以及每种类型可以如何帮助您。当您准备将高级分析付诸实践时，请记住以下三点，它们将帮助您使其发挥作用。
1.准确性——使用所有可用数据可以极大地提高机器学习模型的准确性。不要满足于取样。确保您的技术和方法可以对所有相关的可用数据进行全面分析。此外，随着数据和条件的变化，机器学习模型的准确性会随着时间的推移而越来越低。务必根据需要经常管理、测量准确性、重新训练和更新模型，以保持尽可能高的准确性。
2.行动——世界上最好的信息、预测或建议，如果您没有在它能发挥最大作用的时刻采取适当的行动，也将毫无价值。
3.自动化——让机器做它最擅长的事情。自动化的监控、分析，有时甚至自动触发的行动可以充分利用快速变化的商业形势。
更高级的分析形式可以为公司提供相对于尚未使用的竞争对手的巨大竞争优势。了解这些术语以及它们在您的业务环境中的含义是获得益处的第一步。
