认知计算提升数据分析在办公服务中的效能

18/23认知计算提升数据分析在办公服务中的效能第一部分认知计算技术概述 2第二部分认知计算在数据分析中的应用 3第三部分办公服务中数据分析的挑战 6第四部分认知计算提升办公服务数据分析效能 8第五部分认知计算辅助数据清理与预处理 10第六部分认知识图谱用于数据关联与推理 13第七部分自然语言处理增强数据理解与洞察 15第八部分认知计算优化数据分析工作流程 18

第一部分认知计算技术概述认知计算技术概述

定义

认知计算是一种人工智能的分支，它模拟人类认知能力，包括感知、推理、学习和解决问题。

关键特征

*自然语言处理（NLP）：理解和生成人类语言。

*知识表示和推理：组织和处理知识，进行逻辑推理。

*机器学习：从数据中自动学习模式和洞察。

*上下文感知：根据环境信息调整行为。

*自适应能力：随着新知识和经验的获得而不断学习和改进。

技术基础

认知计算技术建立在以下几个关键基础上：

*神经网络：受人类大脑结构启发的计算模型，用于模式识别和学习。

*知识图谱：结构化知识库，表示实体及其关系。

*自然语言处理算法：用于分析、处理和生成自然语言文本。

*推理引擎：根据知识和规则进行推理并做出决策。

认知计算与传统计算的区别

认知计算与传统计算的主要区别在于其：

*类人智能：模仿人类认知能力，而不是基于规则的编程。

*自适应能力：随着时间的推移学习和改进。

*上下文感知：了解并利用环境信息。

*可解释性：能够解释其决策和推理过程。

认知计算技术的好处

认知计算技术为数据分析提供了以下好处：

*自动化复杂任务：自动化以前需要手动完成的复杂数据分析任务。

*提高准确性和效率：通过识别复杂模式和洞察，提高数据分析的准确性和效率。

*发现隐藏的模式：发现人类难以直接识别的数据中的隐藏模式。

*个性化洞察：根据个人用户或场景生成定制的洞察。

*增强决策制定：提供基于数据和洞察的可操作建议，以支持决策制定。

认知计算在办公服务中的应用

认知计算技术在办公服务中得到了广泛应用，包括：

*智能客户服务：使用NLP理解用户请求并提供个性化响应。

*文档理解和处理：自动提取和分析文档中的信息，用于数据输入、归档和检索。

*数据分析和可视化：通过识别趋势、异常和洞察，提供可操作的分析。

*自然语言搜索：使用NLP理解用户查询并返回相关结果。

*自动化任务：自动化诸如电子邮件分类、数据清理和重复性任务。第二部分认知计算在数据分析中的应用关键词关键要点主题名称：数据模式识别

1.认知计算算法可自动识别数据中的模式和异常值，帮助分析人员快速识别重要见解。

2.这些算法能够处理非结构化数据，例如文本和图像，从中提取有价值的信息。

3.通过自动化数据模式识别，分析人员可以节省时间并专注于更复杂的分析任务。

主题名称：文本挖掘

认知计算在数据分析中的应用

认知计算是一种计算机科学，它使计算机能够以与人类类似的方式理解、推理和学习。这种技术正在迅速成为数据分析领域的一股变革力量，使企业能够以下列方式从其数据中获得更深入的见解：

1.自然语言处理(NLP)

NLP允许计算机理解和解释人类语言。这对于处理来自电子邮件、聊天记录和其他非结构化文本来源的大量数据非常有用。认知计算系统可以提取关键信息、识别主题和情绪，并建立文本之间的联系。

2.机器学习(ML)

ML使计算机能够从数据中自动学习，并随着时间的推移提高准确性。认知计算系统使用ML算法来识别模式、预测趋势并做出预测。这使企业能够从其数据中获得有价值的见解，而无需依赖繁琐的手工分析。

3.计算机视觉(CV)

CV使计算机能够从图像和视频中理解视觉信息。认知计算系统使用CV算法来识别对象、检测异常并解释场景。这对于分析来自监控摄像头、医学图像和其他视觉来源的数据非常有用。

4.知识图谱

知识图谱是对世界知识的结构化表示。认知计算系统使用知识图谱来连接不同的数据点，并建立概念之间的关系。这使企业能够探索数据、识别模式并发现潜在的见解。

5.专家系统

专家系统是包含特定领域知识的计算机程序。认知计算系统使用专家系统来执行复杂的分析任务，通常需要人类专家的技能和判断力。这使得企业能够自动化复杂的决策过程，并提高决策质量。

示例用例：

以下是一些认知计算在数据分析中的具体应用示例：

*客户服务聊天机器人：认知计算驱动的聊天机器人可以理解客户查询，提供信息并解决问题，从而改善客户体验。

*医疗诊断：认知计算系统可以分析医学图像和患者记录，以帮助诊断疾病并预测治疗结果。

*金融欺诈检测：认知计算系统可以分析交易模式，识别异常并检测欺诈行为。

*市场研究：认知计算可以分析社交媒体数据和在线评论，以了解消费者情绪、识别趋势并预测市场需求。

*供应链优化：认知计算系统可以分析历史数据和实时信息，以预测需求、优化库存并改善物流效率。

好处：

认知计算在数据分析中提供以下好处：

*自动化：认知计算系统可以自动化复杂的任务，释放人工资源以专注于更具战略意义的工作。

*效率：认知计算系统可以比人类分析师更快、更准确地处理大量数据。

*洞察力：认知计算系统可以发现隐藏的模式和见解，使企业能够做出明智的决策。

*可扩展性：认知计算系统可以轻松扩展，以处理不断增长的数据量和需求。

*竞争优势：认知计算使企业能够从数据中获取更大的价值，从而获得相对于竞争对手的优势。

随着认知计算技术的发展，它在数据分析中的应用预计将继续增长。企业通过利用认知计算的力量，可以从其数据中获得新的见解，提高效率和做出更明智的决策。第三部分办公服务中数据分析的挑战办公服务中数据分析的挑战

数据分析在现代办公服务中发挥着至关重要的作用，但其实施也面临着诸多挑战：

1.数据孤岛和数据质量问题：

*不同业务部门和系统中存在数据孤岛，数据难以整合和共享。

*数据质量差，存在重复、缺失和不一致等问题，阻碍了有效分析。

2.数据量庞大，难以处理：

*随着数据呈指数级增长，常规数据分析工具难以处理海量数据集，影响效率和准确性。

3.复杂且多源数据：

*办公服务涉及各种来源和类型的数据，包括文档、电子表格、电子邮件和社交媒体数据，增加分析复杂性。

4.数据安全性和隐私问题：

*办公服务数据包含敏感信息，如财务数据、客户信息和员工记录，在分析过程中需要确保数据安全性和隐私保护。

5.缺乏专业技能和资源：

*办公服务人员通常缺乏数据分析所需的专业技能和资源，如统计学、机器学习和可视化技术。

6.分析结果解读和可操作性：

*分析结果往往难以解读和转化为可操作的见解，阻碍其在业务决策中的应用。

7.实时性和动态性需求：

*办公服务环境不断变化，需要实时分析和动态洞察来做出快速决策。

8.协作和知识共享：

*数据分析需要跨团队和业务部门的协作和知识共享，挑战传统的工作流和信息流。

9.伦理和偏见问题：

*数据分析算法可能存在偏见，导致不公平或有损害性的结果，需要考虑伦理影响。

10.持续更新和改进：

*数据分析是一个持续更新的过程，需要不断引入新技术、方法和领域知识来提高效能和相关性。第四部分认知计算提升办公服务数据分析效能关键词关键要点【自然语言理解增强数据理解】

1.语义分析处理文本数据，理解复杂关系和细微差别，提高对文档、邮件和聊天记录的洞察力。

2.主题建模识别关键主题和术语，促进对非结构化数据的组织和分类，提升信息检索效率。

【机器学习促进预测分析】

认知计算增强办公服务中数据分析的效能

引言

在数字时代，数据已成为商业决策和运营优化的生命线。办公服务部门也不例外，他们面临着有效分析和利用数据的挑战，以提高效率、优化流程和提供卓越的客户体验。认知计算的出现为解决这些挑战提供了变革性的解决方案，增强了办公服务中数据分析的效能。

认知计算与办公服务

认知计算是一种人工智能(AI)技术，它模拟人类的认知能力，包括推理、学习和解决问题。在办公服务中，认知计算可以通过以下方式增强数据分析：

*自然语言处理(NLP)：umożliwia分析非结构化文本数据，如电子邮件、聊天记录和文档。

*机器学习(ML)：利用数据识别模式、发现见解并进行预测。

*计算机视觉(CV)：能够识别和解释图像和视频数据，例如扫描文档、视频会议和客户互动。

增强的效能和优势

认知计算为办公服务中的数据分析带来了显着的优势，包括：

*自动化和效率：自动化任务如数据整理、分析和洞察提取，从而解放人力资源，专注于更高价值的任务。

*提高准确性和可靠性：认知计算算法能以更高的准确性和效率处理大批量数据，减少人为错误的风险。

*实时见解：利用实时数据源，认知计算系统能提供即时的见解，使决策者能够快速应对不断变化的情况。

*个性化客户服务：分析客户互动数据，认知系统可以个性化客户体验，量身定制服务并提高满意度。

*优化资源分配：通过分析历史数据和模式，认知计算有助于优化资源分配，预测需求并避免浪费。

应用示例

认知计算在办公服务中的数据分析应用广泛，例如：

*电子邮件和聊天分析：NLP用于分析电子邮件和聊天数据，识别客户情绪、主题和关键趋势。

*文档处理：CV和NLP使得文档处理自动化，提取关键信息、分类文档并提高准确性。

*客户互动分析：ML用于分析视频会议和客户交互数据，识别改进客户体验的机会。

*供应链优化：分析历史数据和预测模型，认知计算有助于优化供应链，减少库存并改善交货时间。

*预测性维护：使用传感器数据和ML算法，认知系统可以预测设备故障并主动采取行动，减少停机时间。

最佳实践和实施考虑

为了在办公服务中成功实施认知计算，需要考虑以下最佳实践：

*确定清晰的目标：明确定义认知计算用例和预期结果。

*数据准备：准备好高质量、多样且有意义的数据进行分析。

*选择合适的工具和平台：评估供应商和平台，以满足特定需求。

*渐进式实施：分阶段实施，以管理风险并确保成功。

*持续监控和调整：定期监控系统绩效并根据需要进行调整，以优化结果。

结论

认知计算正在变革办公服务中的数据分析，释放其潜力以提高效率、优化流程和增强客户体验。通过自动化任务、提高准确性、提供实时见解和个性化服务，认知计算使办公服务部门能够做出更明智的决策，从而改善整体绩效并满足不断变化的客户需求。第五部分认知计算辅助数据清理与预处理认知计算辅助数据清理与预处理

数据清理与预处理是数据分析的关键阶段，旨在将原始数据转化为适合分析和建模的高质量数据集。然而，这一过程通常耗时且容易出错，尤其是在处理海量和复杂的数据集时。认知计算通过引入自动化、智能和自适应功能，为数据清理与预处理提供了强大的解决方案。

自动化数据清理

认知计算系统能够自动执行数据清理任务，例如：

*数据验证：检查数据是否符合特定规则和约束，例如数据类型、范围和缺失值。

*数据去重：识别并删除重复数据，确保数据集的唯一性和完整性。

*异常值检测：识别明显偏离数据集其余部分的数据点，需要进一步调查或排除。

*数据转换：将数据从一种格式或结构转换为另一种格式或结构，以满足分析需求。

智能数据预处理

除了自动化清理任务之外，认知计算还提供智能数据预处理功能：

*特征工程：自动创建新的特征或变换现有的特征，以提高模型性能和可解释性。

*维度缩减：减少数据集的维度，同时保留关键信息，提高处理效率和模型可解释性。

*样本选择：基于特定标准（如数据质量或相关性）选择数据样本，创建更具代表性和预测性的数据集。

自适应数据清理与预处理

认知计算引擎能够自适应地微调数据清理和预处理参数，以适应不同数据集和分析任务。通过持续监控数据质量和模型性能，认知计算系统可以优化这些参数，提高数据分析的整体有效性和准确性。

具体应用

在办公服务领域，认知计算辅助的数据清理与预处理具有广泛的应用：

*客户关系管理（CRM）：自动清理和处理客户数据，识别重复联系人、删除无效数据并增强客户洞察。

*人力资源管理（HRM）：清洗和预处理员工数据，优化招聘流程、绩效评估和人员规划。

*财务管理：自动提取和整理财务数据，检测异常交易、预测现金流并优化财务决策。

*供应链管理：清洗和预处理供应链数据，识别瓶颈、优化库存管理并提高供应链效率。

优势

*提高效率：自动化和智能数据清理与预处理显著减少了手动工作量，提高了数据分析过程的效率。

*提高数据质量：通过全面和一致的数据清理规则，认知计算确保数据集的高质量和可靠性，从而提高分析结果的准确性和可信度。

*优化模型性能：智能数据预处理优化特征选择和转换，提高机器学习和预测模型的性能。

*降低成本：自动化数据清理与预处理减少了对人工操作员的依赖，降低了数据分析项目的总体成本。

*提高可扩展性：认知计算系统能够处理大规模和复杂的数据集，使组织能够从更大的数据池中获得洞察。

结论

认知计算辅助的数据清理与预处理通过自动化、智能和自适应功能，显著增强了数据分析在办公服务中的效能。通过提高数据质量、优化模型性能、降低成本和提高可扩展性，认知计算使组织能够充分利用其数据资产，做出更明智的决策并获得竞争优势。第六部分认知识图谱用于数据关联与推理关键词关键要点【知识图谱用于数据关联与推理】：

1.知识图谱是一个结构化的数据集合，将实体、属性和关系以三元组的形式表示。它允许数据分析师将不同来源的数据联系起来，获得更全面的见解。

2.在办公服务中，知识图谱可以通过将客户数据、产品信息和支持记录联系起来，创建丰富的知识库。这使分析师能够发现隐藏的模式、识别趋势并提供个性化的推荐。

3.知识图谱还支持推理，使分析师能够从现有数据中推导出新知识。通过利用规则和本体，知识图谱可以自动识别关系、发现异常并生成假说。

【自然语言处理增强数据分析】：

认知知识图谱用于数据关联与推理

简介

认知知识图谱是一种结构化的知识库，用于表示现实世界中实体、概念和关系之间的互连。它将数据分析提升到一个新的水平，使我们能够利用复杂的推理技术，从数据中提取更深入的见解。

知识图谱在数据关联中的作用

数据关联是指识别不同数据源中相关实体和关系的过程。认知知识图谱的强大之处在于，它可以链接分散的数据并揭示隐藏的连接。通过将数据映射到知识图谱中的实体和概念，我们可以：

*识别同义异构：解决不同数据源中同一实体或概念的不同表示问题。

*建立语义关系：确定实体和概念之间的逻辑和层级关系。

*发现隐式关联：识别数据中未明确表达但逻辑上关联的实体或概念。

推理能力

除了数据关联之外，认知知识图谱还具有推理能力。推理是指从给定事实中导出新知识的过程。通过利用知识图谱中编码的知识和规则，我们可以进行各种推理操作，包括：

*演绎推理：从已知前提中导出新的逻辑结论。

*归纳推理：从观察到的数据中概括出一般性规则。

*假设推理：对假设进行评估，找出支持或反驳的证据。

在办公服务中的应用

认知知识图谱在办公服务中具有广泛的应用，包括：

*信息搜索：通过关联关系，提供更全面的搜索结果。

*客户关系管理(CRM)：链接客户数据，构建更深入的客户画像。

*知识管理：创建可搜索和可导航的企业知识库。

*合同审查：自动识别合同条款中的潜在风险和机会。

*流程自动化：利用推理来触发特定的流程或决策。

优势

使用认知知识图谱进行数据关联和推理bietet以下优势：

*提高数据准确性：通过消除数据冗余和冲突，确保数据一致性。

*挖掘更深入的见解：利用逻辑推理来发现复杂的数据模式和趋势。

*自动化决策：通过推理，减少人为错误并加快决策过程。

*改善用户体验：提供个性化和相关的服务，提升用户满意度。

挑战

实施认知知识图谱也面临一些挑战：

*数据质量：需要高质量和结构化的数据才能构建准确的知识图谱。

*知识获取：获取和编码领域知识是一个复杂且耗时的过程。

*可伸缩性：随着数据量的增长，维护和扩展知识图谱可能具有挑战性。

展望

认知知识图谱是数据分析领域的一项变革性技术。随着数据爆炸式增长，对从数据中提取价值的需求也在不断增长。通过关联关系和推理，认知知识图谱使我们能够以前所未有的方式理解和利用数据，从根本上改变办公服务的运作方式。第七部分自然语言处理增强数据理解与洞察关键词关键要点【自然语言处理增强数据理解与洞察】：

1.自然语言处理（NLP）技术为计算机提供了理解和处理人类语言的能力，增强了数据分析中对文本数据和自然语言查询的洞察。

2.NLP算法可以自动从文本数据中提取关键信息、识别模式和主题，帮助分析师更全面地了解数据。

3.通过NLP驱动的对话式分析，用户可以通过自然语言界面提出问题并获取基于数据洞察的答案。

情感分析和意见挖掘

1.NLP的情感分析功能使数据分析能够深入了解客户情绪和对产品或服务的看法。

2.意见挖掘技术可以识别和提取文本中的观点和情绪，帮助分析师更准确地理解客户反馈。

3.情感和意见分析为企业提供了宝贵的见解，以改进产品和服务，增强客户满意度。

文本分类和信息抽取

1.文本分类算法可以将文本数据自动归类到预定义的类别中，如情感、主题或语言。

2.信息抽取技术从文本中识别和提取结构化数据，如姓名、日期和事实。

3.文本分类和信息抽取简化了大规模文本数据的组织，并使数据分析更有效率。

机器翻译和文本摘要

1.机器翻译技术使多语言文本数据可以被分析，突破了语言障碍。

2.文本摘要算法可以自动总结大量文本，提取关键信息，节省分析师的时间和精力。

3.机器翻译和文本摘要扩展了数据分析的范围，使分析师能够跨语言和文本类型获取洞察。

知识图谱和语义网络

1.知识图谱将结构化数据与自然语言处理相结合，创建语义丰富的知识库。

2.语义网络表示概念和关系之间的连接，使数据分析能够探索复杂的语义结构。

3.知识图谱和语义网络提高了数据分析的准确性和全面性，提供了更深入的语义理解。

趋势和前沿

1.大语言模型和神经网络的进步推动了自然语言处理能力的不断提高。

2.生成式人工智能技术使NLP能够生成类似人类的自然语言文本，并创建内容丰富的报告和洞察。

3.NLP与其他技术，如机器学习和深度学习的集成，正在推动数据分析的创新。自然语言处理增强数据理解与洞察

认知计算在办公服务中的数据分析应用中，自然语言处理（NLP）扮演着至关重要的角色，因为它提供了一种高效的机制来处理和理解非结构化文本数据，从而增强对数据的理解和洞察。

NLP的作用

NLP是一种计算机科学技术，使计算机能够理解和处理人类语言。在数据分析的背景下，NLP用于从文本数据中提取有意义的信息，包括事实、观点和关系。通过执行以下任务，NLP增强了数据分析：

*信息提取：从文本中识别和提取关键实体和关系。

*情感分析：识别和分析文本中表达的情绪或态度。

*文本分类：将文本归类到预定义的类别中。

*文本摘要：生成文本的简洁摘要。

NLP增强数据理解

NLP通过以下方式增强数据理解：

*识别隐藏的模式：NLP算法可以检测文本中的隐藏模式和趋势，从而揭示人类读者可能错过的重要见解。

*提取关键信息：NLP可以从大量文本数据中提取关键信息，例如事实、事件和关系，使分析师能够快速掌握相关信息。

*减少主观性：NLP算法可以客观地处理文本数据，减少主观解释的偏差，从而提供更准确的见解。

NLP增强洞察力

NLP通过以下方式增强洞察力：

*生成洞察性的报告：NLP可以自动生成基于文本数据的洞察性报告，突出显示关键发现和趋势。

*支持决策制定：NLP提供的信息可以为决策制定提供依据，使分析师能够做出明智且有根据的决策。

*发现新机会：NLP可以帮助发现新的机会，例如识别潜在客户或确定市场趋势，从而推动业务增长。

NLP在办公服务中的应用

NLP在办公服务中有着广泛的应用，包括：

*客户支持：分析客户反馈和问题以识别常见问题和改进领域。

*风险管理：分析合同和其他法律文件以识别潜在的风险和合规差距。

*市场调研：分析社交媒体数据和消费者评论以获取市场洞察和客户反馈。

*人力资源管理：分析简历和求职信以识别واجهة候选人并改善招聘流程。

结论

自然语言处理是认知计算在办公服务中提升数据分析效能的关键技术。通过增强对文本数据的理解和洞察，NLP使分析师能够更有效地利用非结构化数据，从而做出明智的决策、发现新机会并改善整体业务绩效。随着NLP技术的不断发展，它在办公服务中的应用必将继续扩大，为组织提供强大的工具来利用海量数据并获得竞争优势。第八部分认知计算优化数据分析工作流程关键词关键要点【自动化数据提取和归纳】：

1.认知计算系统可以利用自然语言处理（NLP）自动从文本数据中提取关键信息，例如事件、实体和关系。

2.通过先进的机器学习算法，这些系统能够识别复杂模式并识别相关的语境信息，从而对数据进行归纳并提取有价值的见解。

【数据关联和模式识别】：

认知计算优化数据分析工作流程

数据分析对于现代办公服务至关重要，它能提供洞察力，帮助企业做出明智决策。然而，传统数据分析方法通常耗时且容易出错，这限制了它们的有效性。

认知计算为数据分析领域带来了新的可能性。认知计算系统能够理解、推理和学习，使它们能够自动化和增强传统分析流程。通过优化数据分析工作流程，认知计算可以显著提升办公服务的效率和准确性。

1.数据准备自动化

数据准备是数据分析中最耗时的阶段之一。认知计算系统可以自动化数据准备任务，例如数据清理、转换和特征工程。这释放了分析人员的时间专注于更复杂的任务。

2.实时分析

认知计算系统能够处理流式数据，实现实时分析。这使企业能够监控关键指标，快速响应变化，并做出数据驱动的决策。

3.自动化洞察生成

认知计算系统可以分析大数据，识别模式和趋势，并生成有意义的洞察。这帮助分析人员快速发现隐藏的见解，而无需进行手动探索。

4.预测性分析

认知计算系统可以利用机器学习算法进行预测性分析。这使企业能够预测未来趋势，识别机会，并制定更明智的策略。

5.异常检测和警报

认知计算系统可以识别异常数据点和偏差。这使企业能够主动监控其运营，并及早发现潜在问题。

6.协作分析

认知计算系统可以通过提供可视化、交互式报告和协作平台，促进团队之间的协作分析。这有助于打破信息孤岛，并确保所有利益相关者都能获得相同的见解。

7.认知搜索

认知计算系统可以理解自然语言查询，并从非结构化数据中提取相关信息。这使分析人员能够更快、更有效地查找所需数据。

案例研究

一家大型银行使用认知计算来优化其客户流失预测模型。该系统自动处理了大数据集，识别了流失风险高的客户特征，并生成了个性化的洞察力。这使银行能够主动接触有流失风险的客户，并实施挽留策略，从而显著减少了客户流失率。

结论

认知计算为办公服务中的数据分析带来了革命性的变革，优化了工作流程，提高了效率和准确性。通过自动化耗时的任务、提供实时分析、生成自动化洞察、进行预测性分析、检测异常、促进协作和增强搜索能力，认知计算赋予企业前所未有的能力，以利用数据做出更好的决策，推动创新，并获得竞争优势。关键词关键要点主题名称：认知计算的基本原理

关键要点：

1.模仿人类认知过程，包括感知、理解、学习和推理。

2.融合自然语言处理、计算机视觉、机器学习等多种技术。

3.使计算机系统能够从大数据中理解复杂的信息并发现隐藏的模式。

主题名称：认知计算的特征

关键要点：

1.自动化：执行重复性或认知密集型任务，释放人力。

2.智能化：从数据中学习并做出明智的决策，提高效率和准确性。

3.交互式：以人类自然的方式与用户互动，提供个性化和直观的体验。

主题名称：认知计算在办公服务中的应用

关键要点：

1.文档处理：智能识别文档结构、提取关键信息并生成摘要。

2.客户服务：自动化客户查询，提供个性化建议并解决复杂问题。

3.决策支持：从庞大数据集中发现趋势和预测结果，辅助决策制定。

主题名称：认知计算的未来趋势

关键要点：

1.增强学习：使系统能够持续优化其性能，并从经验中自主学习。

2.边缘计算：分散式处理，将认知计算能力分布到靠近数据源的设备上。

3.量子计算：利用量子力学原理加速算法，增强认知计算能力。

主题名称：认知计算的挑战

关键要点：

1.数据质量：依赖于高质量的数据，数据偏见