وبلاگ

کلان داده ترکیبی از داده‌های ساختاریافته، نیمه ساختاریافته و بدون ساختار است که توسط سازمان‌ها جمع‌آوری می‌شوند و می‌توانند برای اطلاعات استخراج شوند و در پروژه‌های یادگیری ماشین، مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده و دیگر برنامه‌های تحلیلی پیشرفته مورد استفاده قرار گیرند.

یادگیری عمیق نوعی یادگیری ماشینی و هوش مصنوعی (AI) است که روشی را تقلید می کند که انسان انواع خاصی از دانش را به دست می آورد. یادگیری عمیق یک عنصر مهم از علم داده است که شامل آمار و مدل سازی پیش بینی می شود. برای دانشمندان داده که وظیفه جمع آوری، تجزیه و تحلیل و تفسیر مقادیر زیادی از داده ها را بر عهده دارند، بسیار سودمند است. یادگیری عمیق این فرآیند را سریعتر و آسان تر می کند.

تجزیه و تحلیل بلادرنگ عبارت است از استفاده از داده ها و منابع مرتبط برای تجزیه و تحلیل به محض ورود به سیستم. صفت real-time به سطحی از پاسخگویی رایانه اشاره دارد که کاربر آن را فوری یا تقریباً فوری حس می کند. این اصطلاح اغلب با معماری های جریان داده و تصمیمات عملیاتی بلادرنگ مرتبط است که می تواند به طور خودکار از طریق اتوماسیون فرآیند روباتیک و اجرای سیاست ها اتخاذ شود.

تجزیه و تحلیل پیشرفته یک روش تجزیه و تحلیل داده است که از مدل سازی پیش بینی، الگوریتم های یادگیری ماشین، یادگیری عمیق، اتوماسیون فرآیند کسب و کار و سایر روش های آماری برای تجزیه و تحلیل اطلاعات کسب و کار از منابع مختلف داده استفاده می کند.

OLAP (پردازش تحلیلی آنلاین) یک روش محاسباتی است که کاربران را قادر می سازد تا به راحتی و به طور انتخابی داده ها را استخراج و پرس و جو کنند تا آن ها را از دیدگاه های مختلف تجزیه و تحلیل کنند. پرس و جوهای هوش تجاری OLAP اغلب به تحلیل روندها، گزارشگری مالی، پیش بینی فروش، بودجه بندی و سایر اهداف برنامه ریزی کمک می کنند.

تجزیه و تحلیل داده ها (DA) فرآیند بررسی مجموعه داده ها به منظور یافتن روندها و نتیجه گیری در مورد اطلاعات موجود در آنها است. تجزیه و تحلیل داده ها به طور فزاینده ای با کمک سیستم ها و نرم افزارهای تخصصی انجام می شود. فن‌آوری‌ها و تکنیک‌های تجزیه و تحلیل داده‌ها به طور گسترده در صنایع تجاری استفاده می‌شوند تا سازمان‌ها را قادر می‌سازد تا تصمیمات تجاری آگاهانه‌تری بگیرند. دانشمندان و محققان همچنین از ابزارهای تحلیلی برای تأیید یا رد مدل‌ها، نظریه‌ها و فرضیه‌های علمی استفاده می‌کنند.

مدیریت تصمیم گیری مبتنی بر داده (DDDM) رویکردی برای حاکمیت تجاری است که تصمیماتی را که می‌توان با داده‌های قابل تأیید پشتیبان‌گیری کرد، ارزش‌گذاری می‌کند. موفقیت رویکرد داده محور به کیفیت داده های جمع آوری شده و اثربخشی تجزیه و تحلیل و تفسیر آن بستگی دارد. در ادامه با ایران گواه همراه باشید.

در این مقاله در ایران گواه به 10 نوع سوگیری که بر تجزیه و تحلیل داده های مشتری تأثیر می گذارد خواهیم پرداخت. تجزیه و تحلیل می تواند به کسب و کارها در تصمیم گیری های مبتنی بر داده کمک کند، اما سوگیری های شناختی رایج می تواند نحوه تفسیر سازمان ها از اطلاعات و CX را تغییر دهد.

سوگیری شناختی یک فرآیند فکری سیستماتیک است که ناشی از تمایل مغز انسان به ساده‌سازی پردازش اطلاعات از طریق فیلتری از تجربیات و ترجیحات شخصی است. فرآیند فیلتر کردن یک مکانیسم مقابله ای است که مغز را قادر می سازد تا مقادیر زیادی از اطلاعات را به سرعت اولویت بندی و پردازش کند. در حالی که مکانیسم موثر است، محدودیت های آن می تواند باعث ایجاد خطا در فکر شود.

فرآیند تصمیم‌گیری مجموعه‌ای از گام‌هایی است که یک فرد برای تعیین بهترین گزینه یا مسیر عمل برای رفع نیازهای خود انجام می‌دهد. در یک زمینه تجاری، مجموعه اقداماتی است که توسط مدیران یک شرکت برای تعیین مسیر برنامه ریزی شده برای ابتکارات تجاری و انجام اقدامات خاص انجام می شود. در حالت ایده آل، تصمیمات تجاری مبتنی بر تجزیه و تحلیل حقایق عینی است که با استفاده از هوش تجاری (BI) و ابزارهای تحلیلی کمک می کند.