我们正（zhèng）处于大数据和数字化转型的时代。数据无处不在，运用数据驱动的思想和策略在（zài）实践中逐渐成为共识（shí），数据的价值已（yǐ）在科学研究（jiū）和工商业的不同（tóng）领域得到充（chōng）分展现。然（rán）而（ér），如果无（wú）法从数据中提取出知（zhī）识（shí）和（hé）信息并加以有效利用，数据本身并（bìng）不能驱动和引领数字化转（zhuǎn）型取得成功。如何让数（shù）据发（fā）挥它最大（dà）的价（jià）值？“数（shù）据智能（néng）”(Data Intelligence) 应运（yùn）而生。

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然而，技术（shù）的不断（duàn）发展终究要服务于现实（shí）生（shēng）活，海量数据背后那（nà）些未被挖（wā）掘的价值，需要（yào）企业不断挖掘并乐于（yú）分享才（cái）能真正（zhèng）促进行业转型，才能赋能各种应用场景。日前，由MobTech MobAI团（tuán）队基于（yú）Spark自研的因子分解（jiě）机(Factorization Machine，简称FM)模型已得到Spark merge，Spark使用者只要更新Spark后（hòu），即可使用该模型。

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Apache Spark是一个互联网行业普遍使用的开源大数据（jù）分布式编程（chéng）框架，借助Catalyst、新的混（hún）排方法、新的网络（luò）模块等，获得了超越MapReduce框架的性能，也提供了丰富（fù）的API接口。截至（zhì）2015年年底，Spark是（shì）所有（yǒu）大数据（jù）项目（mù）中（zhōng）最（zuì）活跃的开（kāi）源项目。如今，许多公（gōng）司使用Spark，包括（kuò）亚马逊、Autodesk、Groupon、Tripadsvisor，百度、阿（ā）里巴巴和腾讯、微软等国内（nèi）外一流互（hù）联网公司都在使用。

而FM模型自从2010年被提出后，由（yóu）于易于（yú）整（zhěng）合（hé）交（jiāo）叉特征、能够有效解决高（gāo）维数据特征组合（hé）的稀疏问题且具有较（jiào）高（gāo）的预（yù）测精度和计算效率，在推荐系统及广告CTR预估等领域得到了大规模使（shǐ）用，国内很多大厂(如美团、头条（tiáo）等)都用它来做推荐及CTR预（yù）估。在数据稀疏的情况(如CTR预测)下，FM模型（xíng）展现出非常高（gāo）的预测质量，被提出后迅速成为学术界和行业研究和应用的热点。

比如（rú）在某银行短信投（tóu）放的项目中，一开始使（shǐ）用（yòng）对于计算广告等有天然优势的逻辑回归模型（xíng），点击率为1.18%。但是，逻辑回归（guī）虽然（rán）适（shì）合用来学习需（xū）要大规模训练的样本和特征，同（tóng）时也（yě）有着（zhe）不容忽视的缺（quē）点：1.模型表达（dá）能力弱，需要大量的特征组合提高（gāo）特征的表（biǎo）达；2.模型简单，容易（yì）欠拟合。所以在评估后（hòu），MobTech选择了使（shǐ）用FM模型，成功（gōng）帮助用户的点击率（lǜ）增长至（zhì）3.62%，带（dài）来了更多转（zhuǎn）化。

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作为全球领（lǐng）先的数据智能科技平台，MobTech结合大规（guī）模数据（jù）处理、数据挖掘、机（jī）器学习、可视化等多种技术，从（cóng）数据（jù）中提炼、发掘、获取有揭示性和可操作性的信息，为（wéi）企业和品牌在基于数据制定（dìng）决策或执行任务时提（tí）供（gòng）有效的智能（néng）支持。自研FM模型并得到Spark merge是MobTech助力（lì）各企业（yè）探求数（shù）据空间中（zhōng）未（wèi）知世界，在不同领（lǐng）域里寻找巨大（dà）机会的见证（zhèng），也彰显了MobTech在推（tuī）动（dòng）行（háng）业（yè）重塑商业分析和（hé）商业智能领域的决心。

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新一轮技术革（gé）命带来（lái）的商业演进把我们带进“ABC”时（shí）代（dài），即人工智能（AI）、大数据（Big Data）和云计算（Cloud Computing）。而根据（jù）Gartner的（de）调研，一种新的
“增强分析”的分析模式正在（zài）颠覆旧有方式，预计在几（jǐ）年内将（jiāng）成为商业智能（néng）系统采购的主导驱动力。这种“增（zēng）强分（fèn）析”模式正是由数（shù）据智（zhì）能技术（shù）赋能，提供了自然语言查询和叙述、增强的数据准（zhǔn）备、自动的高级分析（xī）、基于可（kě）视化的（de）数据探索等多种核心能力。

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未来（lái），MobTech将（jiāng）会（huì）潜（qián）心数据智能研究，让（ràng）产（chǎn）品更加契合当今（jīn）大数据时代各领域、各（gè）行（háng）业从（cóng）数据中挖（wā）掘、实现价值，进行数字化转型的迫切需要。并不断将成（chéng）果（guǒ）与众企（qǐ）业分（fèn）享，一同（tóng）实现数（shù）据智能在更多领域（yù）的落地和发展（zhǎn），不断挑（tiāo）战新应用和新场景（jǐng），进一步（bù）激发（fā）和驱动数字智能（néng）研究保持强劲的发展势头，迈向更高的层次（cì）。