Modul în care integrarea contextuală poate împuternici analiza predictivă

Autor: Roger Morrison
Data Creației: 21 Septembrie 2021
Data Actualizării: 1 Iulie 2024
Anonim
Modul în care integrarea contextuală poate împuternici analiza predictivă - Tehnologie
Modul în care integrarea contextuală poate împuternici analiza predictivă - Tehnologie

Conţinut


Sursa: Alexraths / Dreamstime.com

La pachet:

Adăugarea contului la date mari poate face ca aceste date să fie mult mai puternice și mai valoroase.

Conform analiticii predictive este diferențiatorul cheie pentru orice recomandare reușită. Nu numai calitatea, disponibilitatea sau prețul produsului, ci "con" (care este în timp real), care ajută să facă recomandarea cea mai potrivită utilizatorilor săi. Un consumator poate fi pus în profiluri diferite pentru achiziții diferite, și astfel, conținutul în timp real, în care consumatorul efectuează achiziția, este foarte important pentru a face corect recomandări. (Pentru mai multe despre analizele predictive, consultați modul în care analiza predictivă poate îmbunătăți îngrijirile medicale.)

Ce este Con?

Lumea devine din ce în ce mai inteligentă și mai interconectată cu fiecare zi care trece. Acum, datorită utilizării regulate a internetului, în fiecare zi sunt produse o cantitate imensă de date, care este în continuă creștere. Adesea, când ne gândim la date mari, ne gândim la dimensiunile sale uriașe și la problemele implicate în managementul său. Dar acest lucru nu este totul, deoarece aceste date pot fi utilizate pentru îmbunătățirea vânzărilor diferitelor firme cu utilizarea datelor conjugale create din cantități uriașe de date mari.


Con este de fapt o informație istorică despre un anumit obiect. Obiectul poate fi orice, de la diferite locații fizice la oameni înșiși. Aceste date sunt extrem de importante, deoarece pot fi utilizate pentru analiza diferitelor situații și pentru luarea deciziilor relevante. Con este esențial pentru afaceri deoarece, fără ea, deciziile pot merge cu ușurință. Folosind astfel de informații împreună cu date mari, întreprinderile pot afla mai multe despre modelele istorice și tendințele actuale. Astfel, acest tip de date este util pentru companiile care doresc să ia decizii importante bazate pe fapte și nu pe ghiciri.

De ce este atât de important Con?

Datele conjugale sunt extrem de importante, deoarece analiza corectă a acestora poate spori productivitatea multor organizații și companii. Poate furniza informații importante necesare pentru a ghida planurile acestor organizații. Tehnicile moderne moderne de prelucrare a datelor pot fi utilizate pentru a prelucra cantități mari de informații de pe internet sau din lumea reală. Aceste date pot fi utilizate pentru îmbunătățirea societății prin metode de predicție mai bune, ceea ce va permite mai multe profituri pentru companii și soluții inteligente pentru consumatori.


Astfel de date pot fi făcute și mai utile odată cu integrarea cu tehnici de învățare automată și inteligență artificială. În acest fel, datele pot fi chiar utilizate pentru predicția exactă a dezastrelor naturale, cum ar fi cutremurele, sau pentru prognozarea meteorologică cu exactitate. Întreprinderile trebuie să analizeze continuu date noi pentru a prelucra noi informații conjugale, pentru a oferi servicii eficiente clienților lor. Pentru aceasta, trebuie să extragă date din s, smartphone-uri și social media. De asemenea, vor trebui să proceseze toate aceste date în timp real.

Cum se poate integra analiza predictivă

Analiza predictivă nu este o avansare foarte recentă - a fost descoperită de fapt cu mulți ani în urmă. Cu toate acestea, tehnicile mai noi, folosind cea mai recentă tehnologie, conduc mișcarea înainte mai repede decât s-au imaginat și oferă predicții extrem de precise aproape de fiecare dată. Progresele recente în domeniul tehnologiei informației și inteligenței artificiale au făcut ca multe întreprinderi să-și depășească profiturile estimate, dar este posibil să obțină și mai multe.

Acest lucru se poate întâmpla înțelegând faptul că datele nu pot fi utile dintr-un singur unghi. Trebuie privit prin mai multe unghiuri, ceea ce poate fi realizat prin crearea unui profil improvizat al consumatorilor. Iată unde intră datele conjugale. Datele conjugale pot fi utilizate pentru a da prioritate unui anumit aspect care poate duce la mai mult profit. În timp ce înregistrările normale, cum ar fi jurnalele de tranzacții, nu pot oferi informații foarte importante legate de un subiect, datele conjugale precum jurnalele de comportament pot oferi informații esențiale utilizate pentru a face predicții exacte.

Cum integrarea conjugală ajută la predicția de succes

Multe organizații analizează resursele de date mari pentru a afla mai multe despre entitățile țintă și folosesc, de asemenea, aceste informații pentru a-și face planurile de afaceri. Pentru a înțelege acest lucru, putem folosi exemplul simplu de site-uri de rețele sociale, pe care utilizatorii generează o mulțime de informații despre preferințele și neplăcerile lor. Aceste site-uri pot fi verificate în mod regulat pentru date importante privind comportamentul, care pot fi utilizate pentru a realiza analitice con-time în timp real. Metode mai eficiente de detectare a modelului pot fi, de asemenea, utilizate în astfel de locuri în care o cantitate mare de date sunt generate în mod regulat.

Fără bug-uri, fără stres - Ghidul dvs. pas cu pas pentru crearea de programe care schimbă viața fără a vă distruge viața

Nu îți poți îmbunătăți abilitățile de programare atunci când nimeni nu îi pasă de calitatea software-ului.

Datele mari au un potențial imens în a ajuta analiza predictivă. Informațiile derivate din date conjugale sunt, de asemenea, foarte importante pentru analiza predictivă de succes. Cu toate acestea, pentru ca aceasta să fie cu adevărat eficientă, organizațiile vor avea nevoie de cunoștințe, astfel încât să aplice în mod corespunzător o informație asupra datelor mari. Acest lucru va reduce șansele unei erori. (Pentru mai multe despre analizele de date mari, consultați Înapoi la școală cu analiza de date mari.)

Combinația de date mari și analitice con poate fi una puternică care poate ajuta la predicția rezultatelor diferite și a altor factori. Unele alte avantaje ale utilizării analiticii con este că permite organizației să utilizeze contra pentru modelarea corectă a unei soluții pentru utilizatori și că ajută la efectuarea de observații comportamentale corecte din aceste date.

Câteva implementări practice

Există multe aplicații practice ale informațiilor conjugale. De exemplu, recent, un vânzător de piese de calculator online, denumit ReplaceDirect, a început să utilizeze acest serviciu pentru a-și gestiona eficient bugetul, obținând în același timp vizualizări și clienți. Această companie a folosit informații conjugale pentru predicția multor articole, cum ar fi cele mai de dorit cuvinte cheie care ar fi utilizate pentru a căuta site-ul lor și cele mai bune prețuri de ofertare la termenii cei mai căutați în funcție de date.

Unele servicii video la cerere includ, de asemenea, utilizarea unor astfel de informații conjugale pentru a prezice cele mai de dorit filme care vor fi afișate clienților și cele mai bune sloturi de timp pentru vizualizări maxime.

Viitorul integrării conjugale

Integrarea conuală este foarte importantă pentru întreprinderile care doresc să obțină profitul maxim cu ajutorul unor analize predictive. Odată cu apariția din ce în ce mai multe dispozitive, vor fi generate mai multe date care ar putea fi minate cu ajutorul unui software avansat de extragere a datelor. Datele pot fi apoi procesate rapid în informații conjugale utile.

Tehnicile avansate de extragere și prelucrare a datelor, care vor fi complet implementate în viitorul apropiat, vor putea să înțeleagă mai bine datele și să proceseze cantități mari de date conjugale în timp real. Modelarea precisă se poate face și prin aceste date. În viitor, aceste date pot găsi, de asemenea, aplicații în multe domenii diferite, altele decât sectoarele de afaceri, cum ar fi găsirea modelelor de cutremure pentru a prezice următoarea grevă sau modelarea cu ușurință a unei hărți epidemice.

Concluzie

Analiza eficientă a informațiilor conjugale este o trăsătură importantă pe care organizațiile vor trebui să o adapteze și să o îmbunătățească pentru implementarea cu succes a oricărui serviciu, precum și pentru predicția unui rezultat. De asemenea, datele pot fi integrate cu un model pentru a le face și mai exacte. Contra pot ajuta și la modelarea vizualizării. Informațiile conjugale, dacă sunt procesate în timp real, pot dezvălui foarte multe despre o entitate, cum ar fi dacă popularitatea acesteia a crescut sau a scăzut.

Integrarea simultană poate ajuta clienții să navigheze ușor și rapid într-un loc dorit și să obțină un serviciu dorit. Într-un mod similar, organizațiile pot naviga mai ușor către informațiile dorite. Acest lucru poate ajuta întreprinderile să obțină profituri uriașe și să conducă la o satisfacție mai mare a clienților.