İçerik
- Con nedir?
- Con neden bu kadar önemli?
- Con, Tahmine Dayalı Analitikle Nasıl Entegre Edilebilir
- Conual Integration Başarılı Bir Tahmin Yapmaya Nasıl Yardımcı Olur?
- Hata Yok, Stres Yok - Hayatınızı Yok Etmeden Hayat Değiştiren Yazılım Yaratma Adım Adım Kılavuzunuz
- Bazı Pratik Uygulamalar
- Conual Integration'ın Geleceği
- Sonuç
Kaynak: Alexraths / Dreamstime.com
Paket servisi:
Büyük verilere con eklemek, bu verileri çok daha güçlü ve değerli hale getirebilir.
Tahmine dayalı analitik ile Con, herhangi bir başarılı öneri için anahtar ayırıcıdır. Ürünün sadece kalitesi, bulunabilirliği veya fiyatı değil, aynı zamanda kullanıcılarına en uygun tavsiyede bulunmasına yardımcı olan “con” (gerçek zamanlı). Bir tüketici farklı satın alımlar için farklı profillere yerleştirilebilir ve bu nedenle, tüketicinin alışverişi gerçekleştirdiği gerçek zamanlı kontroller doğru bir şekilde önerilerde bulunmak için çok önemlidir. (Tahmini analitik hakkında daha fazla bilgi için bkz. Tahmini Analitik'in Tıbbi Bakımı Nasıl Geliştirebileceği.)
Con nedir?
Dünya her geçen gün daha akıllı ve birbiriyle bağlantılı hale geliyor. Şimdi, internetin düzenli kullanımı nedeniyle, her gün büyümekte olan büyük miktarda veri üretiliyor. Genelde, büyük verileri düşündüğümüzde, büyük boyutlarını ve yönetiminde yer alan sorunları düşünürüz. Ancak hepsi bu kadar değil, çünkü bu veriler, büyük miktarlarda büyük verilerden oluşturulan koniĢik verilerin kullanılmasıyla farklı firmaların satışlarını artırmak için kullanılabilir.
Con aslında belirli bir nesneyle ilgili tarihi bir veri parçasıdır. Nesne, farklı fiziksel konumlardan insanların kendilerine kadar her şey olabilir. Bu veriler, farklı durumları analiz etmek ve daha sonra ilgili kararları vermek için kullanılabileceğinden son derece önemlidir. Con, iş için, kararlar kolayca kötüye gidebildiği için esastır. İşletmeler bu verileri büyük verilerle birlikte kullanarak, tarihi modeller ve mevcut eğilimler hakkında daha fazla bilgi edinebilirler. Bu nedenle, bu tür veriler, gerçeklere dayalı önemli kararlar vermek isteyen ve tahminlere dayanmayan şirketler için yararlıdır.
Con neden bu kadar önemli?
Olağan veriler, doğru analizi birçok kuruluş ve işletmenin verimliliğini artırabileceğinden son derece önemlidir. Bu kuruluşların planlarını yönlendirmek için gerekli önemli bilgileri sağlayabilir. İnternet üzerinden veya gerçek dünyadan büyük miktarda bilgiyi işlemek için modern büyük veri işleme teknikleri kullanılabilir. Bu veriler, işletmeler için daha fazla kar sağlayacak ve tüketiciler için akıllı çözümler sağlayacak daha iyi tahmin yöntemleri ile toplumun iyileştirilmesi için kullanılabilir.
Bu veriler, makine öğrenme teknikleri ve yapay zeka ile entegrasyonla daha da kullanışlı hale getirilebilir. Bu şekilde, veriler depremler gibi doğal afetlerin doğru tahmin edilmesi için veya hava durumunu doğru tahmin etmek için bile kullanılabilir. İşletmeler, müşterilere etkili hizmetler sağlamak için yeni konual bilgileri işlemek için sürekli yeni verileri analiz etmelidir. Bunun için, s, akıllı telefonlar ve sosyal medyadan veri çıkarmaları gerekir. Ayrıca tüm bu verileri gerçek zamanlı olarak işlemeleri gerekecektir.
Con, Tahmine Dayalı Analitikle Nasıl Entegre Edilebilir
Tahmine dayalı analiz çok yeni bir gelişme değil - aslında yıllar önce keşfedildi. Bununla birlikte, en yeni teknolojiyi kullanan yeni teknikler, hareketi düşünüldüğünden daha hızlı bir şekilde ileriye götürüyor ve neredeyse her seferinde çok doğru tahminler sağlıyor. Bilgi teknolojisi ve yapay zeka alanındaki son gelişmeler, birçok işletmenin tahmini kârlarını aşmasını sağlamıştır, ancak daha da fazlasını elde etmek mümkündür.
Bu, verilerin yalnızca bir açıdan yararlı olamayacağı gerçeğini anlayarak olabilir. Ayrıca, doğaçlama bir tüketici profili oluşturarak yapılabilecek birçok açıdan da görülmesi gerekir. Konual verilerin girildiği yer. Konual veriler daha fazla kar elde edebilecek belirli bir yönü önceliklendirmek için kullanılabilir. İşlem günlükleri gibi normal kayıtlar bir konuyla ilgili çok önemli bilgiler vermeyebilirken, davranış günlükleri gibi konvansiyonel veriler doğru tahminler yapmak için kullanılan temel bilgileri verebilir.
Conual Integration Başarılı Bir Tahmin Yapmaya Nasıl Yardımcı Olur?
Birçok kuruluş, hedef varlıklar hakkında daha fazla bilgi edinmek için büyük veri kaynaklarını analiz eder ve bu bilgileri iş planlarını yapmak için kullanır. Bunu anlamak için, kullanıcıların tercihleri ve beğenileri hakkında birçok bilgi ürettiği basit sosyal paylaşım siteleri örneğini kullanabiliriz. Bu siteler gerçek zamanlı con analitik yapmak için kullanılabilecek önemli davranışsal veriler için düzenli olarak kontrol edilebilir. Düzenli olarak büyük miktarda veri üretildiği yerlerde daha etkili kalıp algılama yöntemleri de kullanılabilir.
Hata Yok, Stres Yok - Hayatınızı Yok Etmeden Hayat Değiştiren Yazılım Yaratma Adım Adım Kılavuzunuz
Hiç kimse yazılım kalitesini önemsemediğinde programlama becerilerinizi geliştiremezsiniz.
Büyük verilerin öngörücü analitiklere yardımcı olma konusunda büyük bir potansiyeli vardır. Olağan verilerden elde edilen bilgiler, başarılı tahminde bulunan analizler için de çok önemlidir. Bununla birlikte, bunun gerçekten etkili olması için, kuruluşların büyük veriye doğru bir şekilde uygulayabilmeleri için bilgiye ihtiyacı olacak. Bu, bir hata olasılığını azaltacaktır. (Büyük veri analizi hakkında daha fazla bilgi için, bkz. Büyük Veri Analizi ile Okula Dön.)
Büyük veri ve aleyhte analitik kombinasyonu, farklı sonuçların ve diğer faktörlerin tahmininde yardımcı olabilecek güçlü bir yöntem olabilir. Con analitik kullanmanın diğer bazı avantajları, kurumun kullanıcılar için bir çözümü doğru bir şekilde modellemek için eksileri kullanmasını sağlaması ve bu tür verilerden doğru davranışsal gözlemler yapmasına yardımcı olmasıdır.
Bazı Pratik Uygulamalar
Konual bilginin birçok pratik uygulaması vardır. Örneğin, kısa süre önce ReplaceDirect adlı bir çevrimiçi bilgisayar parçaları satıcısı, bu hizmeti bütçesini etkin bir şekilde yönetmek için maksimum görüş ve müşteriler elde ederken kullanmaya başladı. Bu şirket, verilerini göre en çok aranan terimler ve sitelerinde arama yapmak için kullanılacak en çok istenen anahtar kelimeler gibi birçok öğenin tahmini için geleneksel bilgileri kullandı.
Bazı isteğe bağlı video hizmetleri, müşterilere gösterilecek en çok istenen filmi ve maksimum görüntü için en iyi zaman aralığını tahmin etmek için bu tür konvansiyonel bilgilerin kullanımını da içerir.
Conual Integration'ın Geleceği
Tahmini entegrasyon, tahmine dayalı analitik kullanımıyla maksimum kar elde etmek isteyen işletmeler için çok önemlidir. Gittikçe daha fazla cihazın ortaya çıkmasıyla, gelişmiş veri madenciliği yazılımı yardımıyla mayınlı olabilecek daha fazla veri üretilecektir. Veriler daha sonra hızlı bir şekilde yararlı konual bilgilere dönüştürülebilir.
Yakın gelecekte tamamen uygulanacak olan gelişmiş veri madenciliği ve işleme teknikleri, verileri daha iyi anlayabilecek ve gerçek zamanlı olarak büyük miktardaki konvansiyonel verileri işleyebilecek. Bu verilerle hassas modelleme de yapılabilir. Gelecekte, bu veriler bir sonraki darbeyi tahmin etmek için deprem modellerini bulmak veya salgın bir haritayı kolayca modellemek gibi iş sektörleri dışındaki birçok farklı alanda da uygulama bulabilir.
Sonuç
Konvansiyonel bilginin etkin analizi, kuruluşların herhangi bir hizmetin başarılı bir şekilde konuşlandırılması ve bir sonucun öngörülmesi için uyarlanması ve geliştirilmesi gereken önemli bir özelliktir. Veriler, daha doğru bir hale getirmek için bir model ile de entegre edilebilir. Eksileri ayrıca görselleştirme modellemesinde yardımcı olabilir. Olağan bilgiler, gerçek zamanlı olarak işlenirse, popülerliği artmış veya düşmüş gibi, bir varlık hakkında çok fazla bilgi verebilir.
Konvansiyonel entegrasyon, müşterilerin istenen yere kolayca ve hızlıca gitmelerinde ve istenen hizmeti almalarında da yardımcı olabilir. Benzer şekilde, kuruluşlar istenen bilgilere daha kolay gidebilirler. Bu, işletmelere büyük karlar elde etmelerine ve daha yüksek müşteri memnuniyeti elde etmelerine yardımcı olabilir.