情绪分析：深度学习算法可以分析文本数据，非常适合进行情绪分析。通过查看社交媒体帖子、评论和意见，企业可以深入了解消费者对其产品或服务的感受。这些数据可以为产品改进和营销活动提供参考。
推荐系统：深度学习为 Netflix 和亚马逊 爱沙尼亚电报数据 等平台使用的推荐引擎提供支持。这些系统分析用户过去的行为和偏好，以推荐符合他们兴趣的产品或内容。这不仅可以增强用户体验，还可以推动销售。
随着社交媒体和电子商务平台上视觉内容的兴起，神经网络对于分析图像和视频非常有用。它可以识别用户生成内容中的产品、跟踪品牌标识并衡量用户对视觉内容的反应。
预测分析：神经网络模型可以根据历史数据预测消费者行为。这使企业能够预测趋势、规划库存并设计符合消费者偏好的营销策略。
自然语言处理 (NLP)：由神经网络驱动的 NLP 模型可以理解和处理人类语言。这对于聊天机器人、虚拟助手和客户支持系统至关重要，可以为消费者提供实时帮助。