机器学习服务案例实践

本系列介绍机器学习服务在多个业务场景的应用实践。手把手教你如何使用人工智能技术解决不同的业务问题。

销售预测

使用技术手法提前预知销售结果，可以针对性进行备货和重要物流渠道的部署，为重要节假日的促销做好准备工作，提高销售转换率。

精准推荐

使用机器学习算法，结合消费者的消费历史、喜好、浏览记录、评分等数据，可以快速、精准地向消费者推荐喜欢或倾向购买的物品。

维护性预测

使用机器学习的一键式预测性维护模板，预测设备剩余使用寿命，提前采取维护措施，消除安全隐患。

客户分群

使用机器学习的一键式客户分群模板，快速区分大中小客户，定制适宜的销售策略和客户管理方针。

信用风险检测

一键式信用风险检测模板，快速识别出大批量高信用客户，提高信用卡合同签约质量和回报率，给银行带来更多收益。

网络入侵检测

为防止系统遭受网络攻击，可采用自动化的网络入侵检测方案，通过收集并分析网络连接记录，预测访问属于正常访问或者网络攻击。

献血者预测

讲解如何根据以往的数据，来预测某个时间段内献血者是否会来献血，包括两部分：业务场景的介绍和案例工作流的构建过程。

电影推荐

人们对电影进行评价，因此会产生大量的和电影评价相关的数据集。本视频讲解如何根据用户以往的行为数据，来为用户推荐电影。

银行定期存款业务预测

银行在推出新业务时，需要确认哪些是目标用户。机器学习服务能利用银行已有的业务数据，准确预测出哪些是目标用户。

商品批发商客户分群

通过对客户的分群操作，可以采取有针对性的营销措施。机器学习服务使用聚类算法可以准确的实现客户分群功能。

鲍鱼生长年龄预测

机器学习服务可以利用鲍鱼的性别、长度、直径、重量等数据信息，准确的预测出鲍鱼的实际生长年龄。