认知分析解释：清晰、简单的指南

全球每天都会产生超过 4.02 亿 TB 的数据。全球生成、捕获和消费的数据总量正在快速增长，预计到 2030 年将达到 6120 亿兆字节以上。

这些数据来自各处：购买交易记录、智能手机 GPS 信号、用于收集气候信息的传感器、社交媒体平台上发布的内容、卫星捕获的图像和视频等等。

为了理解这些数据并发现隐藏的模式和见解，有效地分析它非常重要。如今，几乎所有公司都使用数据分析来减少开支、做出基于证据的决策、开发和营销新产品和服务以及发现新机会。

多年来，数据分析已经从描述性（过去发生的事情）发展到诊断（为什么会发生）到预测（未来最有可能发生的事情）再到规范性（可以采取哪些措施来影响未来的结果）。

下一个重大范式转变更有可能是认知分析，它将利用高性能处理器和人工智能算法的力量来揭示隐藏在大量数据中的复杂模式。

下面，您将了解为什么认知分析很重要，它是如何工作的，未来的应用程序和市场规模是什么，以及哪些公司正在大力投资认知分析工具。让我们从一个基本问题开始。

认知分析到底是什么？

认知分析是一项智能技术，涵盖了检查结构化和非结构化数据的各种分析方法。它可以搜索复杂的数据集并找到对所提出的问题有意义的答案。

将认知分析视为具有类人智能的系统。它不仅仅是扫描数据，还可以理解上下文、解释句子的语气，并识别图像或视频中的特定对象。

认知分析通常利用人工智能、机器学习、神经网络和语义来揭示复杂的模式和见解（传统分析无法做到这一点）。随着时间的推移，它通过不断地从数据和人机交互中学习来自我改进。这意味着您提供的数据越多，分析就会变得越智能。

大多数公司使用认知分析来跟踪客户行为模式并识别潜在机会。这样，他们就可以估计未来的结果并做出数据驱动的决策以提高绩效。

认知分析的某些部分与预测分析重叠。这些领域主要涉及利用商业智能数据来预测未来事件和趋势。

注：认知分析也是一家私营公司的名称，也是商业服务的商标名称。尽管市场分析师在谈论大数据和商业智能时通常使用这个术语。 

它是如何工作的？

认知分析是一种数据转发方法，以数据内部的内容开始和结束。它使用先进的技术来处理整个数据（所有类型和任何规模），以揭示前所未有的和意想不到的见解。虽然认知分析系统可以使用各种算法来提取可行的见解，但它们的基本架构保持不变，并且都遵循基本的过程顺序：

1.搜索和收集数据  

它搜索整个“知识库”以精确定位实时数据。这些数据可以直接来自传感器、物联网设备、机器人和设备。然后将其与前几个季度的现有数据或历史数据进行组织和集成。

一些认知分析系统通过直观的仪表板、设备用户界面和其他表示方式显示数据。易于理解的数据可视化工具可以显着减少查找常见模式和进行修复所需的时间。

2.分析数据

下一步是仔细分析文本、音频和视频，以理解自然语言和人类交互。为此，认知分析结合了人工智能、机器学习、神经网络和语义技术。

它主要依赖于深度学习神经网络，它是机器学习的一个子集。神经网络模仿人脑的运作方式。它由多个层（输入层、输出层和中间的隐藏层）组成，这些层通过节点连接，这些连接形成一个“网络”。

这些相互连接的节点的功能很像人脑中的神经元。他们读取所有传入的数据并使用算法识别复杂的模式。该网络可以对原始数据进行聚类和分类，查找相关性，并随着时间的推移不断学习和改进。

3.生成并评估基于证据的假设

然后评估所识别的模式和见解，以确定它们是否是基于证据的假设。如果有具体证据支持该假设，系统就会对其进行评估以确定其潜在价值。这有助于识别未来可能的威胁和改进机会。

4. 适应用户的选择和响应并从中学习

由于认知分析利用人工智能，因此它可以根据用户的交互来调整其行为。例如，如果有人不断地寻找特定类型的信息，系统将逐渐学习提供类似的信息，而不会浪费大量的计算资源。

好处

认知分析应用于企业和组织，以弥合海量数据与做出更好决策的需求之间的差距。对业务的详细洞察有助于公司改进产品、为客户提供更加个性化的服务，并了解竞争对手的表现。

对于大公司来说，认知分析已被证明在三个领域非常有效：

1.客户参与

难以捉摸的 360 度客户行为视图使公司能够创造无缝、无摩擦的客户体验。此外，它还使公司能够更深入地了解用户的购买偏好，预测他们的需求，并确保更好的用户细分。

2.生产力和效率

更快地确定问题的优先级并解决问题，利用用户对话中的关键信息，自动执行常见请求的操作，减少不太重要的资源的支出，并使团队成员能够快速、动态地做出响应。由于认知分析将过去的信息与当前的数据相融合以不断改进结果，因此您可以快速适应外部变化和市场趋势。

3.业务增长

认知分析使企业能够将业务扩展到新市场、在特定地点寻找新机会、挖掘未开发的数据源以及创新新产品和服务。它还使分析师和市场研究人员更容易释放大数据的价值并解决其业务场所的问题。

早期采用

过去十年来，多家科技巨头和初创公司在新兴的认知技术领域投资了数亿美元。 Google、Microsoft、IBM、Amazon、Cisco、HPE、SparkCognition 和 DataRobot 都是主要贡献者。

根据 IBM 进行的研究，早期采用者已经看到了他们的认知计划的积极成果 - 从更好的客户参与到产品创新和业务增长。

这些早期采用者利用各种认知能力，从机器学习和自然语言处理到从不同数据源（结构化和非结构化）中释放价值。一些公司开发定制平台，而另一些公司则利用 API 将认知技术部署到他们的系统中。

IBM 调查了 600 多名将认知技术付诸实践的早期采用者。他们的报告表明，认知能力在公司的发展中发挥着重要作用。大约 65% 的早期采用者认为认知技术对其业务战略和成功至关重要，而 58% 的人表示这是公司数字化转型的重要组成部分。

分析的新时代

随着我们进入一个几乎万物互联的世界，企业将越来越依赖认知分析和相关工具来发展和适应不断变化的客户需求。

更具体地说，认知工具可以帮助企业真正了解客户行为模式，识别客户不满意的根本原因，并找到增强客户体验的创新方法。认知分析还非常适合优化运营成本、提高客户保留率和显着缩短解决时间。

认知分析的现实示例

认知分析现在几乎被用于每个行业来识别模式、潜在威胁和改进机会。例如，

银行和金融

认知计算可以从根本上改变银行和金融部门。与根据过去的行为对客户行为进行建模并对所有客户一视同仁的传统系统不同，认知系统可以根据个人的年龄、收入和交易情况对个人进行更准确、更及时的分析。

认知分析可以帮助银行为每个客户定制产品和服务，智能定位高净值人群，提供更好的投资计划，并运用熟练的知识快速解决问题。

总而言之，这种新兴的计算范式可以应用于三个领域：

• 客户服务：由于认知系统能够理解问题，因此它可以提供准确的解决方案，而无需将客户重定向到不同的部门，从而节省每个人的时间。
• 决策和咨询：它可以改进贷款承销流程，这需要更深入地了解企业才能做出数据驱动的决策。
• 投资咨询：认知系统让银行和非银行金融部门能够快速浏览投资来源，探索最新的市场趋势、评估风险，并为客户提供最新的建议。

网络安全

人工智能和深度神经网络使认知系统更容易从各种来源持续提取数据并通过高级分析获取知识。神经网络在每次迭代中都会自我改进，使系统能够学习预测威胁并创建主动的解决方案。

随着网络攻击的增加和熟练的网络安全专家的短缺，像认知分析这样的工具可以创造奇迹。它可以处理和分析大量结构化和非结构化数据（以识别各种类型的威胁和风险），这对于传统分析系统来说几乎是不可能的。

医疗保健

医疗保健相关信息（例如放射图像、实验室结果、病理报告、电子健康记录、临床研究等）由于碎片化而难以分析和共享。这就是认知系统派上用场的地方。他们可以智能、快速地解析不同类型的信息，为医疗保健专业人员提供帮助。

认知分析提供的见解使医疗保健提供者能够更轻松地了解个体患者的健康状况、做出明智的决策并提供更加个性化的护理。

如今，认知计算已在全球众多肿瘤中心得到应用。例如，在 MD 安德森癌症中心和纪念斯隆凯特琳癌症中心，认知分析帮助医生分析 PB 级的医疗数据（包括临床研究、试验结果和最佳实践指南），以支持诊断和治疗决策。

电力和能源

石油和天然气行业在原油及其副产品的定位、精炼和分配方面不断面临挑战。在认知分析的帮助下，工程师和技术专家可以做出重要决策，例如在哪里勘探石油、如何分配资源、优先考虑哪些产品以及如何提高现有设施的效率。

认知平台已被美国许多公用事业公司使用，包括 Mega Energy、Arizona Public Service Electric、Gexa Energy、波特兰通用电气和 Avangrid。这些系统提供了多种好处，从预测负载到根据单独的成本模型映射费率结构。

物流和零售

认知分析在物流和供应链的每个阶段都很有用，从仓库管理和自动化到包装和码垛。它分析来自内部（库存、销售点）和外部（市场趋势、天气）生态系统的数据。目的是提高供应链效率，最大限度地降低成本，并为企业提供有价值的见解，以便他们能够快速响应动态变化的场景。

认知分析在零售行业也发挥着至关重要的作用。它可以与电子商务平台集成，以提取有关客户及其购买行为的数据。对于线下商店来说，认知系统可以帮助零售商优化库存，并以有吸引力的价格提供更个性化的产品。

教育与学习

认知计算可以为学生和教育工作者带来更好的结果。它可以识别表现不佳的学校和教师，预测学生在特定学科的表现，并提供个性化的学习材料。 

2003 年，佛罗里达州迈阿密戴德县公立学校采用了认知辅导软件，为学生解决问题时提供反馈。事实证明，该软件远比单独的常规课程有效。

众所周知的认知分析工具

现在您已经了解了认知分析的实际应用，让我们探讨一下各个领域中使用的不同类型的认知工具。

1。 OpenSMILE

OpenSMILE（大空间提取的开源语音和音乐解释）自动从音频信号中提取特征并对语音和音乐信号进行分类。它广泛用于语音识别、情感识别、说话人识别、和弦检测和节拍跟踪。它还可以检测说话者的状态，例如中毒、抑郁或声音病理障碍。

由于该软件程序大部分是用C++编写的，因此它可以流畅地运行在所有平台上，包括macOS、iOS、Windows、Android、Linux、树莓派等嵌入式平台。

2. IBM 沃森

IBM Watson 使用 100 多种不同的技术来分析自然语言、查找相关来源、生成假设、评估证据并对最佳答案进行排名。基本上，它将先进的自然语言处理、高级推理、知识表示和机器学习算法应用于开放域问答领域。

借助 Watson，企业可以获得完整的人工智能功能组合，无论是检测新兴趋势的工具还是为客户开发应用程序。它可以节省时间并使更多流程自动化，因此员工可以专注于成长和新机会。

3. NuPIC

NuPIC（Numenta 智能计算平台）是一个开源 AI 平台，实现 HTM（分层临时记忆）学习算法。它适用于解决广泛的问题，特别是异常检测和流数据源的预测。

4。虹膜由 Apixio

美国每年产生超过 13 亿份临床护理文件；大约 80% 的数据是非结构化的且难以访问。这就是 Iris 派上用场的地方。它是一个认知计算平台，可以从卫生系统中的大量临床数据和其他信息中提取有价值的见解。

Iris 的分析引擎利用机器学习和自然语言处理技术来生成患者档案并评估风险。它可以对相似的患者和病例进行分组，以提供基于证据的患者数据。由于数据会随着时间的推移而变化，该平台会持续监控患者的信息，以告诉医疗保健专业人员哪些有效，哪些无效。

5。 Enterra Solutions 的 Aila

艾拉结合了先进的数学和人工智能，以类似于人类的方式推理和解决问题。它可以分析公司的内部和外部数据，做出推论，并根据需要产生有价值的见解。与传统的业务分析不同，Aila 可以处理海量、多元的大数据世界。

它可以回答一些最棘手的问题 -

• 明年是否有机会在细分市场内转移支出以提高投资回报率？
• 我们客户的服务水平目标是否面临风险？如果是，我该如何降低这种风险？

6。 Ignio Cheetah by TCS

Ignio Cheetah 是一款用于 IT 运营和工作负载管理的认知自动化产品套件。它可以立即检测和预测需要注意的异常 IT 状况、减少错误警报、收集类似或相关事件，并根据业务影响确定警报的优先级。由于系统会从自己的经验中学习，因此它会随着时间的推移而变得更好。

Ignio 已被许多大公司所使用，包括财富 500 强和全球 2000 强公司，这些公司都是各自领域的创新者和领导者。平台为50+客户自主管理超过150万条技术资源。

7。皮质认证

Cortex Certifai 确保机器学习模型不存在算法偏差，以减少有偏差的决策和推理。它生成一个综合信任评分，称为人工智能信任指数，根据数据质量、性能、稳健性、公平性、可解释性和合规性来衡量自动化模型。

该信任指数帮助企业评估绩效与风险之间的权衡和常见争论。利益相关者可以深入研究每个评估参数以找到潜在的改进。它可以应用于任何黑盒模型，包括统计模型、预测模型和机器学习模型。

8。 SparkCognition EPP

SparkCognition EPP 使用专有的人工智能和机器学习算法来防止前所未见的网络攻击扰乱业务运营，并识别来自 PDF、文档和直接到内存的 PowerShell 攻击的网络钓鱼威胁。其轻量级认知代理可以学习公司内所有端点的典型行为模式，并向安全团队发出有关潜在攻击的警报。

该系统与现有安全架构完美集成，为多达 100,000 个运行 macOS、Linux 或 Windows 的托管端点提供后台无缝操作。 事实证明，它的性能优于传统和下一代端点保护提供商。

最近的研究

在过去的十年中，认知计算吸引了许多数据科学家和研究人员。最近的研究包括：

检测认知情绪冲突的心理生理参数

俄罗斯研究人员开发了一个识别远程诊断参数的平台（使用Skype等视频消息工具），可以客观地显示对话过程中是否存在认知情感冲突。该平台利用神经网络自动标记视频数据中人们的情绪反应。

ACT-R 计算认知模型

尽管心理旋转能力是人类认知中至关重要的空间推理技能，但人们对其在玩视频游戏时如何发挥作用却知之甚少。意大利研究人员建立了心理旋转模型（通过基于 ACT-R 的认知模型）来分析俄罗斯方块游戏中是否以及在什么条件下使用这种能力。结果显示了对游戏动态过程中心理旋转激活的重要见解。

用于异常检测的认知分析

希腊研究与技术中心（希腊最大的研究中心之一）的科学家们开发了一个认知分析平台，可以处理、分析和利用丰富的机器数据来支持制造业不断增长的需求。它能够监控复杂的异常情况并处理不可预见的情况。此外，其用户界面利用先进的可视化技术以有效的方式呈现信息。

认知分析的未来是什么？

根据研究与市场报告，到 2030 年，认知分析市场规模将达到 408 亿美元，年复合增长率 (CAGR) 为 38%。

预计到 2030 年，中国市场规模将达到 60 亿美元。其他重要市场包括日本、加拿大和德国，预计在预测期内分别增长 33%、32% 和 25%。

该市场的主要增长动力包括大数据和云计算技术的采用，以及复杂分析技术的引入，这些都增加了对高效认知分析解决方案的需求。

阅读：人工智能、机器学习、深度学习 |区别

常见问题

有多少种分析类型？

现代数据分析可分为五类：

• 描述性分析：是最简单的分析形式，描述已发生的情况和当前正在发生的情况。
• 诊断分析：进一步回答发生这种情况的原因。它比较共存趋势并尽可能确定变量之间的关系。
• 预测分析：预测未来趋势，回答不久的将来可能发生的情况。它分析过去和当前的数据以预测未来趋势。
• 规范性分析：考虑各种因素并提出可行的建议。它可以帮助用户做出数据驱动的决策。
• 认知分析：结合统计、人工智能和机器学习的力量来处理大量数据并理解上下文。它为挖掘未开发的数据源、发现复杂的模式和提供个性化服务提供了新的机会。

为什么市场分析师会使用认知分析？

随着越来越多的设备每秒生成数据，收集、处理和分析跨服务器及其他存储的所有信息变得越来越具有挑战性。

认知分析解决了这些挑战：它利用先进的统计数据和人工智能模型来识别大量不同数据中隐藏的模式。与从特定领域的结构化数据中提取信息的传统分析不同，认知分析采用更广泛、更灵活的数据发现方法。它以类似于人类的方式运作来解释数据、了解其背景并发现模式和趋势。

认知计算和人工智能有什么区别？

人工智能由经过训练可产生准确结果的算法组成。这些算法从不断变化的数据和自我修正方法中学习，以做出明智的决策。

认知计算模仿人类思维并适应人类推理。它旨在以类似于人类处理复杂问题的方式解决复杂问题。相比之下，人工智能模型专注于寻找新的、可能更有效的方法来解决问题，有时甚至超越人类方法。

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