疫情产生冲击的背景下，企业所做出的决策不能够再去依赖经验了，数据驱动已然成为了生存的关键所在。深度学习模型正从实验室渐渐走向商业前线，从而帮助企业在混乱状况当中预测风险、抓住机会。
商业分析为何需要深度学习
以往，企业依赖传统统计以及直觉去判断市场，然而疫情所带来的变化实在太快，顾客行为出现变动，供应链产生波动，消费模式在短期内剧烈起伏，过去的老方法难以捕捉复杂的非线性关系。
深度的学习具备处理数量巨大、维度很高的异构数据的能力。比如说，有一家连锁的零售商，其需要同时对销售数据、社交媒体情绪、物流延迟信息以及本地疫情政策进行分析，而在这之中，只有深度神经网络才能够将这些信息整合起来，进而挖掘出潜在的关联。
核心挑战：数据获取与标注
模型训练所呈现出的效果，对高质量的数据存在着依赖关系。在疫情这段时期之内，线下的数据收集遭遇了阻碍的情况，众多企业转而面向线上，然而网络评论以及客服对话这类文本数据，是属于非结构化的，没有办法直接去进行使用。
人工进行标注时，成本是高昂的，而且耗费的时间也是长的。有一家电商平台，它想要去分析用户对于“无接触配送”的满意度，这样子的话，就有可能需要雇佣团队，让团队去阅读几万条评论，还要给这些评论打上情感标签，而这就成为了应用AI时的首要瓶颈。
各行业的实战应用模型
处于餐饮业领域，有为的研究者将CNN模型跟LSTM模型二者相结合，进而对Yelp评论展开深入剖析，以此来预测餐厅于卫生方面、服务方面以及口味方面的评分变动情况，其准确率超出了90%，最终为商家精准地调整运营重点提供助力。
有着在金融领域正开展行动，存在着团队运用神经网络对非洲百年银行危机数据予以分析，从而对经济下滑风险作出预判这样的情况，与此同时在教育区域也有着作为，有别的团队运用分类模型处理学生在线学习方面的数据，预先找出有可能挂科的学生而后加以干预。
关键数据集来源解析
公开的数据集使得研究的门槛得到了降低，Yelp数据集当中涵盖了数百万条北美商户的评论，它属于是训练情感分析模型的宝贵资源，其数据的跨度是比较大的，能够反映出疫情前后消费者态度所发生的转变。
从专业范畴来讲，数据集具备更强针对性，像雅虎财经给出相关股票数据，再联合世卫组织所提供的疫情数据，能够被运用到回归分析里，约旦大学发布的在线学习数据集，展现出学生参与程度与成绩之间直接影响关系。
模型选择与效果对比
各类、不同的商业问题，需要去匹配不一样的模型。针对于以文本作为主要内容的情感分析，像是处理客户反馈这种情况，LSTM或者BERT等模型，更具备优势；然而，对于识别欺诈交易这种模式固定的任务来讲，随机森林等传统的机器学习模型，有时候效率会更高。
能提升效果的是组合模型，有案例表明，单独运用LSTM对股票走势进行预测时效果较为平常，然而当把它与注意力机制相结合以后，模型能够更加集中于诸如疫情新闻等关键时间点，预测的准确性明显得以提升。
落地步骤与决策支持
企业应用的第一步，是要明确业务目标，这个目标呢，是想要去提升客户满意度，还是打算预测库存需求呢？目标它决定了数据收集的范围以及模型评估的指标。接下来要进行数据清洗以及特征工程，这是个耗时最为长久，然而决定上限的环节。
需将模型输出转化为行动建议，比如说，分析表明某产品的差评多集中在“物流慢”方面，那么改善决策就应该优先去联系物流合作伙伴，而不是对产品本身进行改动，让分析结果去驱动具体的执行，这般才算是价值的闭环。
处于数据作为关键要素占据主导地位的时代，您的企业有没有着手去尝试运用深度学习来剖析解读市场发出的信号，抑或是依旧处于观望的状态呢？欢迎来分享您所拥有的看法或者困惑，要是这篇文章能够给您一定的启发，请给予点赞来表示支持。
graph LR
A[数据收集] --> B[数据预处理]
B --> C[模型选择]
C --> D[模型训练]
D --> E[模型评估]
E --> F{评估结果是否满意}
F -- 是 --> G[决策建议]
F -- 否 --> C
