数据增强如何帮助从有限数据集中改善业务洞察？

数据增强通过生成合成数据点或在合理范围内修改现有值等技术，人为地扩展有限的数据集。这解决了样本量不足阻碍准确分析的问题。当收集新数据成本高昂或不切实际时，数据增强至关重要，它能在稀疏的真实数据中获得可靠的见解。 主要方法包括引入微小变化（扰动）、通过修改复制数据（例如图像旋转）或使用生成模型。这些方法在增加样本多样性的同时，保留了基础数据分布。主要影响是减少模型过拟合；在增强数据上训练的模型能更好地泛化到未见过的真实场景。对于业务而言，这意味着从有限的历史记录中获得更稳健的预测和见解——例如，利用有限的交易历史预测销售或客户行为。 应用数据增强包括识别数据局限性、选择合适的技术（表格数据使用模拟，图像/文本使用转换）、确保修改符合领域有效性，以及重新训练模型。这能生成以前因数据不足而被掩盖的可操作见解。其业务价值显著：它从未经充分利用的有限数据集中释放出可靠的分析、预测建模和战略规划能力，最终支持更好的决策，而无需承担高昂的新数据获取成本。