Indhold
- Hvad er Con?
- Hvorfor er Con så vigtig?
- Hvordan Con kan integreres med forudsigelig analyse
- Hvordan Conual Integration hjælper med en vellykket forudsigelse
- Ingen fejl, ingen stress - Din trinvis vejledning til oprettelse af livsændrende software uden at ødelægge dit liv
- Nogle praktiske implementeringer
- Fremtiden for konventionel integration
- Konklusion
Kilde: Alexraths / Dreamstime.com
Tag væk:
Tilføjelse af con til big data kan gøre disse data meget mere kraftfulde og værdifulde.
Con med forudsigelig analyse er nøgledifferentiereren for enhver vellykket anbefaling. Det er ikke kun produktets kvalitet, tilgængelighed eller pris, men "con" (som er i realtid) hjælper med at give den mest passende anbefaling til sine brugere. En forbruger kan sættes i forskellige profiler til forskellige køb, og derfor er realtids-con, hvor forbrugeren udfører købet, meget vigtigt for korrekt at kunne fremsætte henstillinger. (For mere information om forudsigelig analyse, se Hvordan Predictive Analytics kan forbedre den medicinske behandling.)
Hvad er Con?
Verden bliver smartere og mere forbundet med hver dag, der går. På grund af regelmæssig brug af internettet produceres en enorm mængde data hver dag, der stadig vokser. Når vi tænker på big data, tænker vi ofte på dets enorme størrelse og de problemer, der er forbundet med dets styring. Men det er ikke alt, da disse data kan bruges til at forbedre salget af forskellige virksomheder med brug af de konualdata, der er oprettet af enorme mængder big data.
Con er faktisk et stykke historiske data om et bestemt objekt. Objektet kan være alt fra forskellige fysiske placeringer til mennesker selv. Disse data er ekstremt vigtige, da de kan bruges til at analysere forskellige situationer og derefter tage relevante beslutninger. Con er vigtig for forretningen, da beslutninger uden det let kan gå galt. Ved at bruge sådan information sammen med big data, kan virksomheder lære mere om de historiske mønstre og aktuelle tendenser. Denne type data er således nyttig for virksomheder, der ønsker at tage vigtige beslutninger baseret på fakta og ikke gætter.
Hvorfor er Con så vigtig?
Conual data er ekstremt vigtig, da den korrekte analyse kan øge produktiviteten hos mange organisationer og virksomheder. Det kan give vigtige oplysninger, der er nødvendige for at vejlede disse organisationers planer. Moderne big data-behandlingsteknikker kan bruges til at behandle store mængder information fra enten internettet eller den virkelige verden. Sådanne data kan bruges til forbedring af samfundet ved hjælp af bedre forudsigelsesmetoder, der giver mulighed for større fortjeneste for virksomheder og smarte løsninger for forbrugerne.
Sådanne data kan gøres endnu mere nyttige ved integration med maskinindlæringsteknikker og kunstig intelligens. På denne måde kan dataene endda bruges til den nøjagtige forudsigelse af naturkatastrofer som jordskælv eller til præcist forudsigelse af vejr. Virksomheder skal løbende analysere nye data for at behandle nye conual information for at kunne levere effektive tjenester til deres kunder. Til dette har de brug for at udtrække data fra s, smartphones og sociale medier. De bliver også nødt til at behandle alle disse data i realtid.
Hvordan Con kan integreres med forudsigelig analyse
Forudsigelig analyse er ikke en meget nylig udvikling - den blev faktisk opdaget for mange år siden. Imidlertid kører de nyere teknikker, der bruger den nyeste teknologi, bevægelsen hurtigere frem end forestillet og leverer meget nøjagtige forudsigelser næsten hver gang. De nylige fremskridt inden for informationsteknologi og kunstig intelligens har fået mange virksomheder til at overgå deres anslåede overskud, men det er muligt at opnå endnu mere.
Dette kan ske ved at forstå, at data ikke kan være nyttige fra kun en vinkel. Det skal ses gennem flere vinkler, hvilket også kan gøres ved at oprette en improviseret profil af forbrugerne. Her er hvor conual data kommer ind. De conual data kan bruges til at prioritere et bestemt aspekt, der kan resultere i mere profit. Selvom normale poster som transaktionslogfiler muligvis ikke giver særlig vigtige oplysninger relateret til et emne, kan conual data som adfærdslogfiler give væsentlig indsigt, der bruges til at foretage nøjagtige forudsigelser.
Hvordan Conual Integration hjælper med en vellykket forudsigelse
Mange organisationer analyserer big data-ressourcer for at finde ud af mere om målenhederne og bruger også disse oplysninger til at lave deres forretningsplaner. For at forstå dette kan vi bruge det enkle eksempel på sociale netværkswebsteder, hvor brugerne genererer en masse information om deres præferencer og ikke-lide. Disse sider kan kontrolleres regelmæssigt for vigtige adfærdsdata, som kan bruges til at lave real-time con-analyse. Mere effektive mønsterdetekteringsmetoder kan også bruges på sådanne steder, hvor der genereres en stor mængde data regelmæssigt.
Ingen fejl, ingen stress - Din trinvis vejledning til oprettelse af livsændrende software uden at ødelægge dit liv
Du kan ikke forbedre dine programmeringsevner, når ingen er interesseret i softwarekvalitet.
Big data har et enormt potentiale i at hjælpe med at forudsige analyser. Oplysningerne, der stammer fra conual data, er også meget vigtige for vellykket forudsigelsesanalyse. For at det virkelig skal være effektivt, har organisationerne brug for viden for korrekt at anvende en ulempe til big data. Dette vil reducere chancerne for en fejl. (Se Tilbage til skolen med Big Data Analytics for mere information om big data-analyse.)
Kombinationen af big data og con analytics kan være en kraftig en, der kan hjælpe med at forudsige forskellige resultater og andre faktorer. Nogle andre fordele ved at bruge con analytics er, at det gør det muligt for organisationen at bruge ulemper til korrekt modellering af en løsning for brugerne, og at det hjælper med at foretage korrekte adfærdsobservationer fra sådanne data.
Nogle praktiske implementeringer
Der er mange praktiske anvendelser af conual information. For eksempel begyndte en online-sælger af computerdele, kaldet ReplaceDirect, for nylig at bruge denne service til effektivt at administrere sit budget, samtidig med at de får de maksimale visninger og kunder. Dette firma brugte conual information til forudsigelse af mange varer, ligesom de mest ønskelige søgeord, der ville blive brugt til at søge på deres websted og de bedste budpriser på de mest søgte udtryk i henhold til dataene.
Nogle video-on-demand-tjenester indeholder også brugen af sådanne informationer til at forudsige de mest ønskelige film, der skal vises for kunderne, og de bedste tidsvinduer til maksimal visning.
Fremtiden for konventionel integration
Conual integration er meget vigtig for virksomheder, der ønsker at opnå den maksimale fortjeneste ved hjælp af forudsigelig analyse. Med ankomsten af flere og flere enheder genereres der flere data, som kunne udvindes ved hjælp af avanceret data mining software. Dataene kan derefter hurtigt behandles til nyttige conual information.
Avanceret data mining og behandlingsteknikker, som vil blive implementeret fuldt ud i den nærmeste fremtid, vil være i stand til at give bedre forståelse af dataene og behandle store mængder af konual data i nær realtid. Præcis modellering kan også udføres gennem disse data. I fremtiden kan disse data også finde anvendelse i mange forskellige andre områder end erhvervssektorer, såsom at finde mønstre af jordskælv for at forudsige den næste strejke eller let modellere et epidemisk kort.
Konklusion
Den effektive analyse af conual information er en vigtig egenskab, som organisationer bliver nødt til at tilpasse og forbedre for en vellykket implementering af enhver tjeneste og også for at forudsige et resultat. Dataene kan også integreres med en model for at gøre dem endnu mere nøjagtige. Ulemper kan også hjælpe med visualiseringsmodellering. Conual information, hvis den behandles i realtid, kan afsløre meget om en enhed, som om dens popularitet er steget eller faldet.
Conual integration kan også hjælpe kunderne med let og hurtigt at navigere til et ønsket sted og få en ønsket service. På en lignende måde kan organisationer lettere navigere til den ønskede information. Dette kan hjælpe virksomheder med at opnå enorme overskud og resultere i højere kundetilfredshed.