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利用数据，企业可以预测出潜在的趋势，比如员工离职和办公室能源需求。利用数据，健身房能找到与客户续约的最佳时间点。利用数据，鞋商可以决定哪种产品需要补货，而哪种应该清仓。

“明智地使用数据让世界完全不同，”微软信息管理与机器学习集团副总裁Joseph Sirosh表示，“这也是机器学习存在的意义。机器学习注重依据历史数据进行预测，它充分考虑过去，但更强调着眼未来。毕竟，除了回顾过去，你更在意前进的方向。”

微软Azure机器学习帮助各种企业和机构理解大数据背后的意义，使它们能在Azure市场中，根据需求定购包括商业预测API在内的应用套件，更好地处理信息，并从中提炼出优化策略。

在2014年秋季举行的微软机器学习实践大会上，应用“猪葛亮Dr. Pig”摘得迄今首个Azure机器学习云应用竞赛的桂冠。此小组由Microsoft Lab 1711团队组建，隶属于微软云与企业工程部门中国研发团队，团队成员包括一名父亲为养殖户的实习生。这款跨平台的应用旨在帮助中国个体猪农对六个月内的市场情况进行预测，以期根据市场调整猪的种类与数量，实现利润最大化的同时尽可能降低风险，高效地进行养殖和生产。对于散户缺乏市场波动预测工具的问题，“猪葛亮”汇集近两年的市场数据，比如仔猪的成本和饲料消耗，用以预测未来至少六个月内的预期损益。

类似“猪葛亮”这样的应用帮助中小企业突破了使用大数据的劣势，充分挖掘了现有数据的价值。

作为负责人，Microsoft Lab 1711的高级软件架构师周斌，领导团队用18个月时间实现了最初的应用构想，他表示，“猪葛亮不仅是一款应用，更是一个模版。”

周斌对于运用Azure机器学习解决实际问题很有热情。他补充道，“把这个模版应用到其他行业很简单，我们已经完成了数据收集和处理，接下来只要通过机器学习就能轻松地预测了。我们还用类似的方法预测了玉米价格。”他还提到许多其他的预测，包括股票价格、机票、空气质量以及交通拥堵。

“猪葛亮”是为Windows Phone和Windows 8.1开发的，目前它是基于C#，但下次升级将基于HTML 5，支持浏览器模式。（周斌说，在中国农村，人们也使用智能手机。）应用正在等待Windows Phone商店的审批。周斌谈到，“Azure机器学习的魅力在于，只要能采集到数据，处理和调试都不成问题。”

Azure机器学习具有简单易用的操作界面、初始模版和拖放式工作流程。无需编程就可以加载数据。

“近二三十年来，软件和电脑日渐普及到了每个家庭、每间公司，整套游戏规则就此改变。如今，应用取代软件对人们的生活发挥了重大影响。” Sirosh提到，“大数据存储成为一个新趋势。数据类型和来源都越发多样化——世界几乎被它们淹没了。但这股趋势也前所未有地帮助人们利用数据，更智慧、更有效地改善生活品质、实现商业追求。”

例如，电梯公司ThyssenKrupp Elevator将机器学习应用到可控的电梯管理中，确保电梯安全运行。Sirosh还表示，在微软，机器学习无处不在。必应搜索中，所有广告投放和搜索结果都建立在机器学习的基础上。Xbox用户得到的音乐推荐也是一样。而Windows Phone 8.1平台中的专属智能助理“小娜”，也因机器学习而生，特别是当她进行智能推荐时。

未来软件市场布局于方兴未艾的应用以及各种应用市场，而数据当然也可以以同样的方式包装，经过机器学习后发布至类似Azure市场这样新兴的大数据经济范本。

Sirosh 介绍说，“试想，一个应用能帮你预测某个产品的需求或是否将失败，或别的什么——这将成为一个新的市场，将有大量机器学习应用发布到云中。”而后那些需要商业预测的企业就可以选择满足自身需求的应用了。

在线食品服务公司JJ的首席运营官Mushtaque Ahmed表示，“一开始我们是通过电话接受定购的，但客户们逐渐转为网络下单——这样我们就失去了做商品推荐的机会。我们不愿错过在线购物这个机遇，可如果这样我们就没法和这部分客户直接交流，询问他们的想法了。”不过，“有了Azure机器学习，现在我们可以根据客户购买的商品作出推荐。这个功能对于推销新产品、留住那些本想到别处购物的客户们至关重要。”

JJ是英国最大的独立食品递送批发商， 为客户提供超过60,000种食品及清洁用品。现在，公司可以通过Azure机器学习分析客户的购物车，提前预测他们的购物需求——从而实现尽可能短的补货流程。

Ahmed提到，“机器学习对我们占比达50%的线上业务影响至深。”结合企业资源规划服务Dynamic AX中大约6GB、两千五百万条历史交易记录，以及电商部门提供的点击数据，公司即可向客户作出商品推荐。

“很多公司都有类似的、发展业务的要求，但在此要求与公司已掌握的数据资源之间往往存在巨大的鸿沟。为了更好地优化业务，应该把这部分交给那些擅长数据工作的专家。” ——Sirosh是这样看待数据专家缺口问题的。“这正是Azure机器学习最擅长的领域。它让机器学习变得大众化，令一个如此简单、全面的应用能够造福更多客户。”

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