4.利用机器学习消除统计模型中的盲点

[shukla7789]

您的统计模型中也可能存在与数据相关的盲点。RiskSpan 是一家开发机器学习算法的公司，该算法可以标记统计模型中容易出错的部分并指出哪些相关输出可能不可靠。该公司还发现，以这种方式应用机器学习可以防止模型的准确性随着时间的推移而下降。这种使用机器学习的方式仍处于早期阶段。但如果您怀疑盲点可能会损害您的统计模型的有效性，那么定制的机器学习算法可以帮助减少这个问题。

5. 评估是否因缺乏足够的工具而造成盲点
如果您的公司没有适当衡量投资回报率所需的工具，那么也可能会存在需要克服的盲点。DialogTech 2015 年的一份信息图指出，如果营销人员缺乏跟踪点击通话客户的投资回报率 (ROI) 的方法，他们可能会遇到盲点。点击通话 亚美尼亚电话号码数据 客户是指那些通过移动设备获取公司信息，然后直接致电的客户。DialogTech 的统计数据显示，只有 21% 的公司认为自己能够有效衡量移动投资回报率。数据还显示，到 2019 年，将有 1620 亿个电话来自最初通过移动渠道接触公司的人们。移动搜索和社交媒体是此类活动的主要驱动因素。此外，当营销人员能够计算移动投资回报率时，每条线索成本指标下降了 100 多美元。这是因为他们可以准确地看到哪些线索来自移动设备，哪些来自其他渠道，然后相应地调整支出。考虑一下您的公司是否可能存在盲点，因为它没有尽可能好地跟踪线索，或者您的工具是否在其他方面存在不足。进行内部调查以了解员工希望测量哪些类型的数据，这是找到盲点并确定如何投资资源以最小化盲点的一个良好起点。

消除盲点对企业有利
现在应该明白为什么采取措施查找和消除盲点具有良好的商业意义。处理数据时，你对潜在盲点的认识越深，就越容易对结果充满信心 —— 并且在向上级或决策者展示数据时，你会感觉准备更充分。