自然语言处理
具能够理解和解释人类语言，以便对其进行处理和分析以获取有意义的信息。 NLP 对于准确分析社交媒体收听数据、客户评论、博客、新闻文章和其他基于文本的数据（包括数字和表情符号）至关重要。
神经网络
神经网络是为了理解机器学习识别的数据点之间的关系而构建的算法。它们受到人类大脑功能的启发，由互连的节点或神经元层组成，这些节点或神经元可以记住数据中的关系并从中学习。因此，随着时间的推移，人工智能工具逐渐变得更加智能和准确，从长远来看也使其具有成本效益。
深度学习
深度学习算法是先进的神经网络，它使用多层互连节点处理复杂的原始数据。这使其能够适应各种数据类型和数据集，并提取更深入的见解，以进行比传统数据分析更复杂的分析。
为什么要使用AI进行数据分析？
人工智能分析使公司能够自动执行重复性任务并更有效地处理复杂数据。从而使缩放变得简单且无摩擦。这些工具可以在几分钟内处理数千个 API 调用，在几分钟内为您提供有关您的品牌、客户服务和竞争分析的关键信息。这有助于您的团队专注于更具战略性的方面，例如提供一流的客户服务和品牌体验。
例如，根据 2023 Sprout Social Index™，76% 的消费者注意到并欣赏公司优先考虑客户支持。客户期望的个性化服务不仅仅是快速解决问题。他们想要真实且有吸引力的个性化互动。