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益普索（Ipsos）：机器学习时代的创新预测（英文版）（9页）.pdf

上传人： Kell****reet 编号：84159 2022-07-20 9页 1.10MB

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语音和面部识别等程序被嵌入到手机、电视、汽车和其他消费产品中。,亚马逊Alexa)。算法支持机器人执行任务，帮助我们选择礼物和寻找名胜古迹。普华永道(PWC)的一项研究估计，到2030年，人工智能将使全球经济产出增加至少15万亿美元，超过中国和印度目前的产出总和。在这种背景下，我们也开始看到人工智能将如何同样地彻底改变市场研究，导致更快、更便宜、更好的结果。

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本文主要讨论了在机器学习时代，如何利用预测分析来预测新产品创新的成功率。文章首先解释了预测分析的定义，即使用统计、机器学习和算法来预测基于历史和/或当前数据未来结果的可能性。然后，文章指出预测分析在市场研究中的应用，特别是在预测新产品创新成功率方面。文章强调，训练数据对机器学习模型的质量至关重要，并指出使用过去的产品创新概念作为训练数据可能无法准确预测未来的创新。文章还讨论了评估AI/ML预测模型准确性的重要性，并建议谨慎使用预测分析进行创新测试。最后，文章指出，训练数据的选择对于构建预测模型至关重要，并强调了解模型的训练数据和预测因素对于评估模型的适用性至关重要。
预测分析如何帮助新产品创新？ 机器学习模型如何训练以预测新产品成功？ 消费者如何响应新产品创新的整体提案？
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