目前假设你可以预测客户的需求。 要推动你的组织朝着正确的方向发展，不仅仅需要有根据的猜测，你还需要使用数据驱动的见解。

使你的公司能够审查大量消费者数据的技术称为机器学习。

了解消费者行为对于任何电子商务活动都至关重要，无论是 PrestaShop 开发公司还是其他公司。

是什么让机器学习如此重要？

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处理大型数据集时，传统技术是不够的。 因此，机器学习算法在这种环境下蓬勃发展。 他们发现人们会忽视的联系和潜在模式。

我们将在这篇博客文章中讨论预测分析，并了解机器学习如何彻底改变你分析客户数据的方式。

准备好

预测分析基础

预测分析是主要基于历史统计数据来预测未来特征和行为的艺术。 将其视为你企业的算命师，但更喜欢超自然的球体； 它利用事实和统计数据。

它意味着利用古代信息来对实际的全球做出预测。 例如，互联网不断预测顾客下一步可能会购买什么物品。 现在这不再是魔法；而是魔法。 这是信息推动的见解。

• 现实生活中的应用：预测分析无处不在。 即使在网上购买时，你是否也获得过产品指南？ 这是对绘画的预测分析，研究你过去的购买和行为，以建议你可能喜欢什么。
• 数据在预测分析中的作用：现在，允许就事实进行交易所。 这是预测分析的命脉。
• 收集相关数据：为了做出正确的预测，你需要适用的事实。 在我们的在线商店示例中，这表示收集有关客户、他们的其他购买、浏览记录等的信息。 信息越多，预测就越好。
• 机器学习的数据预处理：但是原始数据还不够。 它需要改进并为机器识别（ML）算法做好准备。 此步骤称为数据预处理，涉及清理、变质和组织数据，以便 ML 模型可以正常工作

因此，预测分析就是利用古代记录来预测未来的事件或行为。 这是在信息驱动的全球潮流中，帮助企业做出更明智的决策并为客户提供更好的评​​价的有效方式。

机器学习要点

机器学习通常被誉为预测分析背后的大脑，就像你的数字侦探。

• 监督学习与无监督学习

机器学习领域有两种主要风格。 监督学习类似于有一位老师——它从标记数据中学习，就像一个有答案的学生一样。 另一方面，无监督学习探索未知。 它揭示了未标记数据中的模式和结构，就像好奇的浏览器绘制未知领域的地图一样。

• 预测分析中的关键算法

将这些视为你棚内的 ML 工具。 决策树、随机森林和神经网络等算法是预测的工匠。 每个人都有其专长，并根据手头的工作进行选择。 它们就像艺术家工具箱中的不同画笔，为不同的杰作创造独特的笔触。

用于模型训练和测试的数据拆分

在我们的机器学习侦探能够破案之前，他们需要训练和提高他们的技能：

• 训练、验证、测试：三个火枪手

将数据分成三组至关重要。 训练集是模型学习诀窍的地方，验证集是用于微调和优化的地方，测试集是模型面临最终挑战的地方——一种证明其能力的检查。

• 避免过度拟合和欠拟合

这是走钢丝。 过度拟合就像只为了测试而学习，模型非常了解数据，但却难以应对新的挑战。 欠拟合就像根本不学习，模型无法掌握基础知识。 目标？ 找到最佳点——学习足够的知识即可做出准确的预测，而无需死记硬背。

在机器学习的世界中，这些基础知识是你的构建模块。 它们是将原始数据转化为可操作的见解的本质，使企业能够在不断变化的环境中进行预测和适应。

客户数据和特征工程

当涉及到客户数据时，你就坐在洞察力的金矿上。 让我们深入研究一下：

• 人口统计、行为等

你的客户数据不仅仅是姓名和号码的集合； 这是一个信息宝库。 你拥有人口统计数据，可以告诉你你的客户是谁——他们的年龄、位置等等。 然后是行为数据，揭示他们的行为——他们的浏览习惯、购买历史和偏好。 这就像凝视他们的内心。

但是，坚持住 在开始数据之旅之前，你需要确保它是值得信赖的。 把它想象成淘金； 你不想筛选泥土。 数据质量评估就像金匠的眼睛，检查是否有杂质、不准确和缺失。 干净、可靠的数据是你的基础。

• 特征工程 | 将数据转化为见解

现在你已经掌握了原始客户数据，是时候将其转化为可行的见解了：

• 特征选择技术

将你的数据想象为原材料，将功能想象为其中的宝石。 特征选择技术就像珠宝商的工艺，为你的模型仔细选择最有价值的宝石。 你不想让不必要的金光闪闪淹没它。

• 为 ML 创建新功能

有时，神奇之处在于创造新功能。 这就像艺术家在画布上添加独特的笔触。 通过组合现有数据并设计新属性，你可以解锁即使是最复杂的算法也可能错过的隐藏模式。

从自定义注册表中收集用户数据，特别是如果你是 Prestashop 商店所有者； 有许多模块是为了安全注册过程而制作的。 例如，PrestaShop 注册表是市场上最畅销的模块之一。 管理员可以向用户询问所需的数据并可以相应地使用它。 了解客户数据和掌握特征工程是释放预测分析全部潜力的关键。 它将原始信息转化为推动你的业务向前发展的洞察力杰作。

结论

结束我们在机器学习领域的旅程，很明显，数字Cosmos中的机会是巨大的。 在机器学习魔法的帮助下，预测分析已成为企业在统计数据丰富的海洋中航行的指南针。

体现它，并利用曾经隐藏在事实深处的洞察力，观察你的业务发生转变。

因此，这里就是利用设备掌握的魔力、破译模式并绘制通向数据推动成就的路​​线。 冒险得以维持，可能性无限。 为未来干杯

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