我们正处于大数据（jù）和数字化（huà）转型的时（shí）代。数据无（wú）处不在，运（yùn）用数据驱（qū）动的思（sī）想（xiǎng）和（hé）策（cè）略在实践中逐（zhú）渐成为共识，数据的价值已在（zài）科学研（yán）究和工商业的不同领域得到充分展现。然而（ér），如（rú）果无法从数据中提取出知识（shí）和信息并加以有效利用，数据本（běn）身并不能驱（qū）动和引领数（shù）字化转型取得成功。如何让数据发（fā）挥它最（zuì）大的价值？“数据智能”(Data Intelligence) 应运而（ér）生（shēng）。

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然而，技术的（de）不断发展终究（jiū）要（yào）服务于现实生活，海量数据（jù）背后（hòu）那些未被挖掘的价值，需要企业不断挖掘并乐于（yú）分享才（cái）能真正促进行业转型，才能赋（fù）能各（gè）种应用场（chǎng）景。日前，由MobTech MobAI团队基于Spark自研的因子分解机(Factorization Machine，简称FM)模（mó）型（xíng）已得到Spark merge，Spark使用（yòng）者只要更新Spark后，即可使用该模型。

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Apache Spark是一个互联网行业普遍使（shǐ）用的（de）开源大数据分布式编程框架（jià），借助Catalyst、新（xīn）的混（hún）排方法、新的网络模块等，获得了超越MapReduce框（kuàng）架（jià）的性能，也（yě）提供了丰富（fù）的（de）API接口。截至2015年年底，Spark是所有大数据（jù）项目（mù）中最活跃的开源项目。如今（jīn），许多公司使用Spark，包括（kuò）亚马逊、Autodesk、Groupon、Tripadsvisor，百度、阿里（lǐ）巴巴和腾（téng）讯、微软等国内外一流互联网（wǎng）公司都在使用。

而FM模型自从2010年被提（tí）出后，由（yóu）于易于整合交叉特征、能够有效解决高维数据特征组合的（de）稀疏问题且具有较高的预测精度和计算效率，在（zài）推荐系统及广告CTR预估等领域（yù）得到（dào）了大规（guī）模（mó）使用，国（guó）内很多大厂(如美团、头条等（děng）)都用它来（lái）做推荐及CTR预估。在数（shù）据稀（xī）疏（shū）的情况(如CTR预测)下，FM模型展现（xiàn）出非常高的预测质量，被（bèi）提出后迅速成为学术（shù）界和行业研究和应用的热点（diǎn）。

比如（rú）在某银行短信投放的项目中，一开始使用对（duì）于（yú）计算（suàn）广告等有天然优势的逻（luó）辑（jí）回归模型，点（diǎn）击率为1.18%。但是，逻辑回归（guī）虽然（rán）适合（hé）用来学习需要大规模训练的样（yàng）本和（hé）特征，同时也有着不容忽（hū）视（shì）的（de）缺（quē）点：1.模（mó）型表达能力弱，需要大量的特征组合提高特征（zhēng）的表达；2.模型简单，容易欠拟合。所以在评估后（hòu），MobTech选择了使用FM模（mó）型（xíng），成功帮助用（yòng）户的点（diǎn）击率增长至3.62%，带来（lái）了更多转化。

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作为全球领（lǐng）先的数据智能科技平（píng）台，MobTech结合大规模数据处理、数（shù）据挖掘、机器学习、可视化等多种技术，从数据中提炼、发掘、获（huò）取有揭（jiē）示（shì）性和可操作性的信息，为企业和品牌在基（jī）于数据制定决策或（huò）执（zhí）行（háng）任务时提供有效的智（zhì）能支持。自研FM模型并得（dé）到Spark merge是（shì）MobTech助力各（gè）企业探求数（shù）据空（kōng）间中未（wèi）知世界（jiè），在不同领域里寻（xún）找巨大机会的见证，也（yě）彰显（xiǎn）了MobTech在推动行（háng）业重塑（sù）商业分析（xī）和商业智能领域的决心。

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新一轮技术革（gé）命（mìng）带来（lái）的商业演进（jìn）把我们带（dài）进“ABC”时代，即人工智能（AI）、大数据（jù）（Big Data）和云（yún）计算（suàn）（Cloud Computing）。而根（gēn）据Gartner的调研，一（yī）种新的
“增强分析”的分析模式正在（zài）颠覆旧有方式，预计（jì）在几（jǐ）年内将成为商业智能（néng）系统采购的主导驱动力。这种“增（zēng）强（qiáng）分析”模式正是（shì）由数据（jù）智（zhì）能技术（shù）赋能，提供了（le）自然语言查询和叙述、增强的数据准（zhǔn）备、自动的高级分析、基于可视化的（de）数据探索等（děng）多种核心能（néng）力。

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未来，MobTech将会（huì）潜心数据智能研究，让产品更加契合当今（jīn）大数据时代各领域、各行业（yè）从数据中挖掘、实现（xiàn）价值，进行数字化转型（xíng）的迫切需要。并不断（duàn）将成果与（yǔ）众企业分享（xiǎng），一同（tóng）实现数据（jù）智能在更（gèng）多领（lǐng）域的（de）落地（dì）和发展，不断（duàn）挑战新应用和新场景，进一步激发和驱（qū）动数字智能（néng）研究（jiū）保持强劲（jìn）的发展势头，迈向更高（gāo）的（de）层（céng）次。