כיצד שילוב קונטקסטואלי יכול להעצים אנליטיקס חזוי

תוֹכֶן

• מה זה קון?
• מדוע קון כל כך חשוב?
• כיצד ניתן לשלב את Con עם אנליטי חזוי
• כיצד שילוב קונואלטי עוזר לחיזוי מוצלח
• אין באגים, אין מתח - המדריך השלב אחר צעד שלך ליצירת תוכנה לשינוי חיים מבלי להרוס את חייך
• כמה יישומים מעשיים
• עתיד האינטגרציה הרווחת
• סיכום

מקור: Alexraths / Dreamstime.com

להסיר:

הוספת יכולות לנתונים גדולים יכולה להפוך את הנתונים להרבה יותר חזקים ובעלי ערך.

התייחסות לניתוח חזוי היא המבדל העיקרי לכל המלצה מוצלחת. לא רק איכות המוצר, זמינותו או מחירו, אלא ה"חסרון "(שהוא זמן אמיתי) הוא שעוזר להמליץ ​​על המשתמשים ההמלצה המתאימה ביותר. ניתן להכניס צרכן לפרופילים שונים לרכישות שונות, ולכן חשוב מאוד לבצע המלצות נכונות בזמן אמת, בו הצרכן מבצע את הרכישה. (למידע נוסף על ניתוחים חזויים, ראה כיצד ניתוח חזוי יכול לשפר את הטיפול הרפואי.)

מה זה קון?

העולם הופך להיות יותר חכם ומקושר יותר עם כל יום שעובר. כעת, עקב שימוש קבוע באינטרנט, מופק כמות עצומה של נתונים מדי יום, אשר הולכת וגדלה. לעתים קרובות, כאשר אנו חושבים על נתונים גדולים, אנו חושבים על גודלו העצום ועל הבעיות הכרוכות בניהולו. אבל זה לא הכל, מכיוון שניתן להשתמש בנתונים אלה לשיפור מכירות של חברות שונות באמצעות השימוש בנתונים החיוניים שנוצרו מכמויות אדירות של נתונים גדולים.

קון הוא למעשה פיסת נתונים היסטוריים על אובייקט מסוים. האובייקט יכול להיות כל דבר, ממקומות פיזיים שונים ועד לאנשים עצמם. נתונים אלה חשובים ביותר מכיוון שהם יכולים לשמש לניתוח מצבים שונים ואז לקבלת החלטות רלוונטיות. Con חיוני לעסקים שכן בלעדיו החלטות יכולות להשתבש. על ידי שימוש במידע כזה יחד עם נתונים גדולים, עסקים יכולים ללמוד עוד על הדפוסים ההיסטוריים והמגמות הנוכחיות. לפיכך, נתונים מסוג זה מועילים לחברות שרוצות לקבל החלטות חשובות על סמך עובדות, ולא על ניחושים.

מדוע קון כל כך חשוב?

נתונים קונואליים חשובים ביותר מכיוון שהניתוח הנכון שלהם יכול להעלות את התפוקה של ארגונים ועסקים רבים. זה יכול לספק מידע חשוב הנחוץ כדי להנחות את התוכניות של ארגונים אלה. ניתן להשתמש בטכניקות עיבוד נתונים גדולים של מודלים לעיבוד כמויות גדולות של מידע מהאינטרנט או מהעולם האמיתי. ניתן להשתמש בנתונים כאלה לשיפור החברה בשיטות חיזוי טובות יותר, אשר יאפשרו רווחים רבים יותר לעסקים ופתרונות חכמים לצרכנים.

ניתן לעשות שימושים רבים יותר בנתונים כאלה עם השילוב עם טכניקות למידת מכונות ובינה מלאכותית. בדרך זו ניתן אפילו להשתמש בנתונים לניבוי מדויק של אסונות טבע כמו רעידות אדמה, או לחיזוי מדויק של מזג האוויר. על עסקים לנתח באופן רציף נתונים חדשים על מנת לעבד מידע חיוני חדש, על מנת לספק שירותים אפקטיביים ללקוחותיהם. לשם כך הם צריכים לחלץ נתונים מ- s, סמארטפונים ומדיה חברתית. הם גם יצטרכו לעבד את כל הנתונים הללו בזמן אמת.

כיצד ניתן לשלב את Con עם אנליטי חזוי

ניתוח חזוי אינו התקדמות ממש לאחרונה - הוא התגלה למעשה לפני שנים רבות. עם זאת, הטכניקות החדשות יותר, תוך שימוש בטכנולוגיה העדכנית ביותר, מניעות את התנועה קדימה מהר יותר ממה שדמיינו ומספקות תחזיות מדויקות ביותר כמעט בכל פעם. ההתקדמות האחרונה בתחום טכנולוגיות המידע והבינה המלאכותית גרמו לעסקים רבים לעלות על רווחיהם המשוער, אך ניתן להשיג אפילו יותר.

זה יכול לקרות על ידי הבנת העובדה שמידע לא יכול להיות שימושי מזווית אחת בלבד. יש לצפות בו דרך זוויות מרובות, וניתן לעשות זאת על ידי יצירת פרופיל מאולתר של הצרכנים גם כן. כאן נכנסים נתונים קונואליים. ניתן להשתמש בנתונים הקונוטיים לתעדוף היבט מסוים שיכול לגרום ליותר רווח. אמנם רשומות רגילות כמו יומני עסקאות עשויות לא לספק מידע חשוב מאוד שקשור לנושא, נתונים קונוניים כמו יומני התנהגות יכולים לספק תובנות חיוניות המשמשות לביצוע תחזיות מדויקות.

כיצד שילוב קונואלטי עוזר לחיזוי מוצלח

ארגונים רבים מנתחים משאבי נתונים גדולים כדי ללמוד יותר על גורמי היעד ומשתמשים במידע זה גם כדי לתכנן את התוכניות העסקיות שלהם. להבנת זאת אנו יכולים להשתמש בדוגמה הפשוטה של ​​אתרי רשת חברתית, בה המשתמשים מייצרים מידע רב על העדפותיהם ואי-אהבתם. באתרים אלה ניתן לבדוק באופן קבוע אם קיימים נתונים התנהגותיים חשובים, בהם ניתן להשתמש כדי ליצור ניתוחים בזמן אמת. ניתן להשתמש בשיטות יעילות יותר לזיהוי תבניות במקומות כאלה שבהם נוצרת כמות גדולה של נתונים באופן קבוע.

אין באגים, אין מתח - המדריך השלב אחר צעד שלך ליצירת תוכנה לשינוי חיים מבלי להרוס את חייך

אינך יכול לשפר את כישורי התכנות שלך כאשר לאף אחד לא אכפת מאיכות התוכנה.

לנתונים גדולים יש פוטנציאל עצום לסייע לניתוח חיזוי. המידע הנגזר מנתונים קונואליים חשוב מאוד גם לניתוח חזוי מוצלח. עם זאת, בכדי שזה יהיה אפקטיבי באמת, הארגונים יזדקקו למידע על מנת ליישם כראוי את הנתונים הגדולים. זה יפחית את הסיכוי לטעות. (למידע נוסף על ניתוח נתונים גדולים, עיין בחזרה לבית הספר עם Big Data Analytics.)

השילוב של נתונים גדולים ונתוני קון יכול להיות אחד חזק שיכול לעזור בחיזוי תוצאות שונות וגורמים אחרים. יתרונות מסוימים אחרים של שימוש ב- con analytics הוא בכך שהיא מאפשרת לארגון להשתמש חסרונות למודל נכון של פיתרון למשתמשים וכי היא מסייעת לבצע תצפיות התנהגותיות נכונות מנתונים כאלה.

כמה יישומים מעשיים

ישנם יישומים מעשיים רבים של מידע קונואלי. לדוגמה, לאחרונה מוכר חלקי מחשב מקוונים בשם ReplaceDirect החל להשתמש בשירות זה כדי לנהל את התקציב שלו בצורה יעילה תוך קבלת הצפיות והלקוחות המרביים. חברה זו השתמשה במידע קונוויטי לחיזוי פריטים רבים, כמו מילות המפתח הרצויות ביותר אשר ישמשו לחיפוש האתר שלהם ומחירי ההצעות הטובות ביותר במונחים המבוקשים ביותר לפי הנתונים.

חלק משירותי וידאו לפי דרישה משלבים גם את השימוש במידע חיובי כזה כדי לחזות את הסרטים הנחשקים ביותר שיוצגו ללקוחות ואת משבצות הזמן הטובות ביותר לצפיות מקסימליות.

עתיד האינטגרציה הרווחת

אינטגרציה קונואלית חשובה מאוד לעסקים שרוצים להשיג את הרווח המקסימלי באמצעות ניתוח אנליטי. עם כניסתם של יותר ויותר מכשירים, ייווצרו נתונים נוספים שניתן יהיה לכרות בעזרת תוכנת כריית נתונים מתקדמת. לאחר מכן ניתן לעבד במהירות את המידע למידע קונוני מועיל.

טכניקות עיבוד ועיבוד נתונים מתקדמות, אשר יפורסו במלואן בעתיד הקרוב, יוכלו להבין טוב יותר את הנתונים ולעבד כמויות גדולות של נתונים קונואליים בזמן אמת בזמן אמת. ניתן לבצע דוגמנות מדויקות גם באמצעות נתונים אלה. בעתיד, נתונים אלה עשויים למצוא יישום גם בתחומים רבים ושונים מלבד מגזרים עסקיים, כמו למצוא את דפוסי רעידות האדמה כדי לחזות את השביתה הבאה, או מידול בקלות מפת מגיפה.

סיכום

הניתוח האפקטיבי של מידע קונואלי הוא תכונה חשובה שארגונים יצטרכו להתאים ולהשתפר לפריסה מוצלחת של כל שירות וגם לחיזוי תוצאה. ניתן לשלב את הנתונים גם במודל כדי להפוך אותם ליותר מדויקים. חסרונות יכולים לעזור גם במודלים להדמיה. מידע קונצרט, אם מעובד בזמן אמת, יכול לחשוף מאוד על ישות, כמו אם הפופולריות שלה עלתה או צנחה.

שילוב קונבנציונאלי יכול גם לעזור ללקוחות לנווט במהירות ובמהירות למקום הרצוי ולקבל שירות רצוי. באופן דומה ארגונים יכולים לנווט למידע הרצוי ביתר קלות. זה יכול לעזור לעסקים להשיג רווחים אדירים ולהביא לשביעות רצון גבוהה יותר של לקוחות גם כן.