وبلاگ

تشخیص گفتار یا گفتار به متن، توانایی یک ماشین یا برنامه برای شناسایی کلماتی که با صدای بلند گفته می شود و تبدیل آنها به متن قابل خواندن است. نرم افزار تشخیص گفتار ابتدایی دایره واژگان محدودی دارد و ممکن است تنها زمانی کلمات و عبارات را شناسایی کند که به وضوح گفته شود. نرم افزار پیچیده تر می تواند گفتار طبیعی، لهجه های مختلف و زبان های مختلف را مدیریت کند.

تجزیه و تحلیل کسب و کار (BA) مجموعه ای از رشته ها و فناوری ها برای حل مشکلات تجاری با استفاده از تجزیه و تحلیل داده ها، مدل های آماری و سایر روش های کمی است. این شامل یک کاوش تکراری و روشمند از داده های یک سازمان، با تاکید بر تجزیه و تحلیل آماری، برای هدایت تصمیم گیری است.

تجزیه و تحلیل Ad hoc یک فرآیند هوش تجاری (BI) است که برای پاسخ به یک سوال تجاری خاص با استفاده از داده های شرکت از منابع مختلف طراحی شده است. گزارش به ذینفعان کمک می کند تا یک رویداد را ارزیابی کنند و مراحل بعدی قابل اجرا را تدوین کنند.

دانشمند داده یک متخصص تجزیه و تحلیل است که مسئول جمع آوری، تجزیه و تحلیل و تفسیر داده ها برای کمک به تصمیم گیری در یک سازمان است. نقش دانشمند داده ترکیبی از عناصر چندین شغل سنتی و فنی از جمله ریاضیدان، دانشمند، آماردان و برنامه نویس کامپیوتر است. این شامل استفاده از تکنیک های تجزیه و تحلیل پیشرفته، مانند یادگیری ماشین و مدل سازی پیش بینی، همراه با استفاده از اصول علمی است.

تجزیه و تحلیل مشتری (customer data analytics) چیست؟ تجزیه و تحلیل مشتری که به آن تجزیه و تحلیل داده های مشتری نیز گفته می شود، بررسی سیستماتیک اطلاعات و رفتار مشتری یک شرکت برای شناسایی، جذب و حفظ سودآورترین مشتریان است.

تجزیه و تحلیل داده های بزرگ (big data analytics) چیست؟ تجزیه و تحلیل داده‌های بزرگ فرآیند اغلب پیچیده بررسی داده‌های بزرگ برای کشف اطلاعات – مانند الگوهای پنهان، همبستگی‌ها، روندهای بازار و ترجیحات مشتری – است که می‌تواند به سازمان‌ها در تصمیم‌گیری آگاهانه تجاری کمک کند.

تجسم داده، عمل ترجمه اطلاعات به یک زمینه بصری، مانند نقشه یا نمودار، برای آسان‌تر کردن اطلاعات برای مغز انسان برای درک و استخراج بینش است. هدف اصلی تجسم داده ها آسان تر کردن شناسایی الگوها، روندها و نقاط پرت در مجموعه داده های بزرگ است. این اصطلاح اغلب به جای سایرین استفاده می شود، از جمله گرافیک اطلاعاتی، تجسم اطلاعات و گرافیک های آماری.

کیفیت داده معیاری است برای وضعیت داده ها بر اساس عواملی مانند دقت، کامل بودن، سازگاری، قابلیت اطمینان و به روز بودن آنها. اندازه‌گیری سطوح کیفیت داده‌ها می‌تواند به سازمان‌ها کمک کند تا خطاهای داده‌ای را که باید برطرف شوند شناسایی کرده و ارزیابی کنند که آیا داده‌ها در سیستم‌های فناوری اطلاعات آنها برای خدمت به هدف مورد نظرشان مناسب هستند یا خیر.

هوش مصنوعی شبیه سازی فرآیندهای هوش انسانی توسط ماشین ها به ویژه سیستم های کامپیوتری است. کاربردهای خاص هوش مصنوعی شامل سیستم های خبره، پردازش زبان طبیعی، تشخیص گفتار و بینایی ماشین است.

تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده شکلی از تجزیه و تحلیل پیشرفته است که از داده های فعلی و تاریخی برای پیش بینی فعالیت، رفتار و روندها استفاده می کند. این شامل استفاده از تکنیک های تجزیه و تحلیل آماری، پرس و جوهای داده ها و الگوریتم های یادگیری ماشین برای مجموعه داده ها برای ایجاد مدل های پیش بینی است که یک مقدار عددی – یا امتیاز – را بر روی احتمال وقوع یک عمل یا رویداد خاص قرار می دهد.