NộI Dung
- Con là gì?
- Tại sao Con lại quan trọng như vậy?
- Làm thế nào Con có thể được tích hợp với Phân tích dự đoán
- Tích hợp liên kết giúp dự đoán thành công như thế nào
- Không lỗi, không căng thẳng - Hướng dẫn từng bước của bạn để tạo ra phần mềm thay đổi cuộc sống mà không phá hủy cuộc sống của bạn
- Một số triển khai thực tế
- Tương lai của hội nhập
- Phần kết luận
Nguồn: Alexraths / Dreamstime.com
Lấy đi:
Thêm con vào dữ liệu lớn có thể làm cho dữ liệu đó mạnh mẽ và có giá trị hơn nhiều.
Con với phân tích dự đoán là sự khác biệt chính cho bất kỳ khuyến nghị thành công nào. Không chỉ là chất lượng, tính sẵn có hoặc giá của sản phẩm, mà "con" (là thời gian thực) giúp đưa ra khuyến nghị phù hợp nhất cho người dùng. Một người tiêu dùng có thể được đưa vào các hồ sơ khác nhau cho các giao dịch mua khác nhau, và do đó, con lừa thời gian thực, trong đó người tiêu dùng đang thực hiện mua hàng, rất quan trọng để đưa ra khuyến nghị chính xác. (Để biết thêm về các phân tích dự đoán, hãy xem Cách phân tích dự đoán có thể cải thiện chăm sóc y tế.)
Con là gì?
Thế giới đang trở nên thông minh hơn và kết nối nhiều hơn với mỗi ngày trôi qua. Bây giờ, do sử dụng internet thường xuyên, một lượng dữ liệu khổng lồ đang được sản xuất mỗi ngày, ngày càng phát triển. Thông thường, khi chúng ta nghĩ về dữ liệu lớn, chúng ta nghĩ về kích thước khổng lồ của nó và các vấn đề liên quan đến việc quản lý nó. Nhưng đó không phải là tất cả, vì dữ liệu này có thể được sử dụng để cải thiện doanh số của các công ty khác nhau với việc sử dụng dữ liệu thực tế được tạo ra từ một lượng lớn dữ liệu lớn.
Con thực sự là một phần của dữ liệu lịch sử về một đối tượng nhất định. Đối tượng có thể là bất cứ thứ gì, từ các vị trí vật lý khác nhau đến chính con người. Dữ liệu này cực kỳ quan trọng vì nó có thể được sử dụng để phân tích các tình huống khác nhau và sau đó đưa ra các quyết định liên quan. Con rất cần thiết cho kinh doanh vì nếu không có nó, các quyết định có thể dễ dàng bị sai lệch. Bằng cách sử dụng thông tin như vậy cùng với dữ liệu lớn, doanh nghiệp có thể tìm hiểu thêm về các mô hình lịch sử và xu hướng hiện tại. Do đó, loại dữ liệu này hữu ích cho các công ty muốn đưa ra quyết định quan trọng dựa trên thực tế và không đoán được.
Tại sao Con lại quan trọng như vậy?
Dữ liệu liên quan là vô cùng quan trọng vì phân tích chính xác của nó có thể nâng cao năng suất của nhiều tổ chức và doanh nghiệp. Nó có thể cung cấp thông tin quan trọng cần thiết để hướng dẫn các kế hoạch của các tổ chức này. Các kỹ thuật xử lý dữ liệu lớn hiện đại có thể được sử dụng để xử lý một lượng lớn thông tin từ internet hoặc thế giới thực. Dữ liệu này có thể được sử dụng để cải thiện xã hội bằng các phương pháp dự đoán tốt hơn, điều này sẽ cho phép nhiều lợi nhuận hơn cho các doanh nghiệp và giải pháp thông minh cho người tiêu dùng.
Dữ liệu này có thể được thực hiện thậm chí hữu ích hơn với việc tích hợp với các kỹ thuật máy học và trí tuệ nhân tạo. Theo cách này, dữ liệu thậm chí có thể được sử dụng để dự đoán chính xác các thảm họa thiên nhiên như động đất hoặc dự báo thời tiết chính xác. Các doanh nghiệp phải liên tục phân tích dữ liệu mới để xử lý thông tin hình thức mới, nhằm cung cấp dịch vụ hiệu quả cho khách hàng của họ. Đối với điều này, họ cần trích xuất dữ liệu từ s, điện thoại thông minh và phương tiện truyền thông xã hội. Họ cũng sẽ phải xử lý tất cả dữ liệu này trong thời gian thực.
Làm thế nào Con có thể được tích hợp với Phân tích dự đoán
Phân tích dự đoán không phải là một tiến bộ gần đây - nó thực sự đã được phát hiện ra nhiều năm trước. Tuy nhiên, các kỹ thuật mới hơn, sử dụng công nghệ mới nhất, đang thúc đẩy sự chuyển động nhanh hơn so với tưởng tượng và cung cấp dự đoán chính xác cao hầu như mọi lúc. Những tiến bộ gần đây trong lĩnh vực công nghệ thông tin và trí tuệ nhân tạo đã khiến nhiều doanh nghiệp vượt qua lợi nhuận ước tính của họ, nhưng có thể đạt được nhiều hơn nữa.
Điều này có thể xảy ra bằng cách hiểu thực tế là dữ liệu không thể hữu ích chỉ từ một góc độ. Nó phải được xem qua nhiều góc độ, điều này có thể được thực hiện bằng cách tạo ra một hồ sơ ngẫu hứng của người tiêu dùng. Ở đây, nơi có dữ liệu thực tế. Dữ liệu hình nón có thể được sử dụng để ưu tiên một khía cạnh cụ thể có thể mang lại nhiều lợi nhuận hơn. Mặc dù các bản ghi bình thường như nhật ký giao dịch có thể không cung cấp thông tin rất quan trọng liên quan đến một chủ đề, dữ liệu thực tế như nhật ký hành vi có thể đưa ra những hiểu biết thiết yếu được sử dụng để đưa ra dự đoán chính xác.
Tích hợp liên kết giúp dự đoán thành công như thế nào
Nhiều tổ chức phân tích tài nguyên dữ liệu lớn để tìm hiểu thêm về các thực thể mục tiêu và cũng sử dụng thông tin này để lập kế hoạch kinh doanh của họ. Để hiểu điều này, chúng ta có thể sử dụng ví dụ đơn giản về các trang web mạng xã hội, trên đó người dùng tạo ra nhiều thông tin về sở thích và không thích của họ. Các trang web này có thể được kiểm tra thường xuyên cho dữ liệu hành vi quan trọng, có thể được sử dụng để phân tích thời gian thực. Các phương pháp phát hiện mẫu hiệu quả hơn cũng có thể được sử dụng ở những nơi như vậy, nơi một lượng lớn dữ liệu được tạo ra thường xuyên.
Không lỗi, không căng thẳng - Hướng dẫn từng bước của bạn để tạo ra phần mềm thay đổi cuộc sống mà không phá hủy cuộc sống của bạn
Bạn không thể cải thiện kỹ năng lập trình của mình khi không ai quan tâm đến chất lượng phần mềm.
Dữ liệu lớn có tiềm năng rất lớn trong việc giúp phân tích dự đoán. Thông tin thu được từ dữ liệu thông thường cũng rất quan trọng để phân tích dự đoán thành công. Tuy nhiên, để nó thực sự hiệu quả, các tổ chức sẽ cần có kiến thức, để áp dụng đúng cách một con lừa vào dữ liệu lớn. Điều này sẽ làm giảm khả năng xảy ra lỗi. (Để biết thêm về phân tích dữ liệu lớn, hãy xem Back to School With Big Data Analytics.)
Sự kết hợp của dữ liệu lớn và phân tích con có thể là một công cụ mạnh mẽ có thể giúp dự đoán các kết quả khác nhau và các yếu tố khác. Một số ưu điểm khác của việc sử dụng phân tích con là nó cho phép tổ chức sử dụng khuyết điểm để mô hình hóa chính xác một giải pháp cho người dùng và nó giúp thực hiện các quan sát hành vi chính xác từ dữ liệu đó.
Một số triển khai thực tế
Có nhiều ứng dụng thực tế của thông tin hình nón. Ví dụ, gần đây, một người bán linh kiện máy tính trực tuyến có tên là Thay thế đã bắt đầu sử dụng dịch vụ này để quản lý hiệu quả ngân sách của mình trong khi vẫn có được lượt xem và khách hàng tối đa. Công ty này đã sử dụng thông tin thực tế để dự đoán nhiều mặt hàng, như các từ khóa mong muốn nhất sẽ được sử dụng để tìm kiếm trang web của họ và giá đấu thầu tốt nhất theo các thuật ngữ được tìm kiếm nhiều nhất theo dữ liệu.
Một số dịch vụ video theo yêu cầu cũng kết hợp việc sử dụng thông tin hình nón như vậy để dự đoán những bộ phim hấp dẫn nhất được chiếu cho khách hàng và các khung thời gian tốt nhất để xem tối đa.
Tương lai của hội nhập
Tích hợp liên kết là rất quan trọng đối với các doanh nghiệp muốn có được lợi nhuận tối đa với việc sử dụng các phân tích dự đoán. Với sự ra đời của ngày càng nhiều thiết bị, nhiều dữ liệu sẽ được tạo ra có thể được khai thác với sự trợ giúp của phần mềm khai thác dữ liệu tiên tiến. Dữ liệu sau đó có thể được xử lý nhanh chóng thành thông tin hữu ích.
Các kỹ thuật xử lý và khai thác dữ liệu tiên tiến, sẽ được triển khai đầy đủ trong tương lai gần, sẽ có thể hiểu rõ hơn về dữ liệu và xử lý một lượng lớn dữ liệu thực tế trong thời gian gần. Mô hình chính xác cũng có thể được thực hiện thông qua dữ liệu này. Trong tương lai, dữ liệu này cũng có thể tìm thấy ứng dụng trong nhiều lĩnh vực khác ngoài lĩnh vực kinh doanh, như tìm ra mô hình động đất để dự đoán cuộc tấn công tiếp theo hoặc dễ dàng mô hình hóa bản đồ dịch.
Phần kết luận
Phân tích hiệu quả thông tin thực tế là một đặc điểm quan trọng mà các tổ chức sẽ cần phải thích nghi và cải thiện để triển khai thành công bất kỳ dịch vụ nào và cũng để dự đoán kết quả. Dữ liệu cũng có thể được tích hợp với một mô hình để làm cho nó chính xác hơn nữa. Nhược điểm cũng có thể giúp trong việc mô hình hóa trực quan. Thông tin liên quan, nếu được xử lý trong thời gian thực, có thể tiết lộ rất nhiều về một thực thể, như liệu mức độ phổ biến của nó đã tăng hay giảm.
Tích hợp liên tục cũng có thể giúp khách hàng dễ dàng và nhanh chóng điều hướng đến một nơi mong muốn và có được một dịch vụ mong muốn. Theo cách tương tự, các tổ chức có thể điều hướng đến thông tin mong muốn dễ dàng hơn. Điều này có thể giúp các doanh nghiệp đạt được lợi nhuận lớn và kết quả là sự hài lòng của khách hàng cao hơn.