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2021-06-12 04:14栏目:数据

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你的分析是否提供了结果?"分析"一词对不同的人意味着不同的东西。根据你组织的分析成熟度,分析可能意味着关于你的表现的报告,分析可能意味着预测模型,也可能意味着完全优化的分析决策。无论你在哪个领域,许多组织都报告说,虽然他们有许多不同的分析系统或模型,但他们不知道自己的表现如何。很多时候,组织实施专家或预测模型,期望提高运营绩效,但他们不衡量结果,不要评估模型是否提供了所需和预期的业务价值。衡量和调整模型与实施模型一样重要。没有持续的监控,它们可能无法达到预期的结果。如果你作为一个组织的领导者想要评估你的分析,你可以采取一些步骤。1) 列出你的分析清单首先的挑战之一可能是确定组织内的所有分析,甚至是在一个部门内。通常没有完整的模型库存记录。您可能会发现所使用的一些分析甚至没有被很好地理解。您还可能会发现一些您认为正在使用的分析不再被执行。作为这项工作的一部分,记录每个模型的意图,如果它仍在使用,谁在使用它,如果它的性能正在被测量,以及它当前的有效性是什么。2) 测量分析精度即使一个组织有一个很好的模型库存,大多数公司也没有对每一个分析工具的有效性进行更新的度量。例如,百度云ddos防御,如果一个模型应该预测客户是否会自行解决某个问题,有效性得分可以表明模型在89%的时间内做出了正确的预测,这取决于模型,这可能表明模型处于峰值状态,或者可能表明它已经从预期性能下降。传统的模型是基于可用数据在某个时间点建立的。它们是静态的,意味着它们不会改变,事实上随着基础业务条件的变化,它们会随着时间的推移而退化。通常情况下,模型只会很少被重新校准,并且在过渡期间,它们变得越来越不有效。相比之下,较新的模型利用机器学习,模型利用自己的结果并基于这些结果进行自我校准,局域网ddos防御方法,以便随着时间的推移变得更加精确。如果一个组织的模型已经使用了几年,而且还没有测量它们当前的精度,微信ddos防御算法,那么它们的性能很可能已经下降,它们可以通过调整过程来提高它们的性能,云盾网安DDoS云防御,或者可以通过升级到使用机器学习自校准的模型来改进模型。3) 你的模型是否按预期使用?模型是未来事件的预测器,但是,如果未来事件与您正在执行的业务流程不匹配,模型就不可能达到设计的结果。一个很好的例子是,当一个组织使用信用评分来区分他们的拖欠催收案件的优先级时,信用评分是用来预测哪些人最有可能重新支付特定的信用额度(信用卡、贷款、汽车、,信用评分并不是用来预测某一特定人群中,哪些人后来成为拖欠者,最有可能重新偿还债务。虽然它可能比掷硬币更具预测性,但它不太可能产生一个专门构建的模型能够达到的结果。同样,为一个客户或一种债务类型构建的托收再支付模型可能无法在不同的债务池中达到相同的精度。另一个例子显示了一个模型可能会导致低于预期的结果。假设一个组织有一个模型,该模型用于预测一个全新的收款案例是否会在60天内全额付款。从操作上讲,如果案例管理系统只将一个低风险案例保存30天,该模型不会达到最大的有效性。该模型将确定他们将在31-60天(除第1-30天外)支付的案例,但这些案例没有时间自行解决。要么需要调整模型,以预测30天内的付款,或者,需要调整病例管理系统,将低风险病例保留60天,如果两者不同步,则模型的性能将明显不足。结论许多在分析方面进行了重大投资的组织都将该投资视为一次性项目。但是,分析需要持续的监控和调整。如果您的组织最近没有审查过您的分析,那么就用一个小项目来审查您的分析,华为ddos防御优势,评估它们当前的准确性和使用情况将帮助您确保您正在实现目标,并指出需要改进的地方。当你的分析随着时间的推移而下降时,你可以调整你的模型来提高它们的性能,或者您可以将您的模型升级到使用机器学习的模型。这些模型利用模型的性能进行自我更新,以便随着时间的推移实现效率的最大化。下图显示了分析管理中持续学习的FICO方法。单击此处了解有关模型管理和法规遵从性的更多信息。