Elastic Stack 与机器学习

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目前常规的分析手段往往只关注到了总体的趋势，而忽略了异常的个体行为，比如在海量的信用卡订单中，我们可以通过统计可以知道总体的交易量、每笔交易、平均交易时间等等， 但是如何快速识别和定位其中存在盗刷可能的交易同样重要，而通过机器学习，您就可以在海量的订单数据中发现异常的数据，定位异常的单笔交易行为。 另外传统的机器学习往往需要经历较长的离线处理，如果能够实时的对数据进行基于机器学习的分析将大大改善提升数据分析的能力和改善客户体验， 本次分享将主要介绍如何基于 ElasticStack 及 X-Pack 提供的机器学习能力来实现的实时行为分析。