Innehåll
- Vad är Con?
- Varför är Con så viktigt?
- Hur Con kan integreras med prediktiv analys
- Hur konisk integration hjälper framgångsrik förutsägelse
- Inga buggar, ingen stress - din steg-för-steg-guide för att skapa livsförändrad programvara utan att förstöra ditt liv
- Några praktiska implementationer
- Framtid för konventionell integration
- Slutsats
Källa: Alexraths / Dreamstime.com
Hämtmat:
Att lägga till nackdelar till big data kan göra dessa data mycket mer kraftfulla och värdefulla.
Con med prediktiv analys är den viktigaste differentieraren för alla framgångsrika rekommendationer. Det är inte bara produktens kvalitet, tillgänglighet eller pris utan "con" (som är realtid) som hjälper till att göra den mest lämpliga rekommendationen till sina användare. En konsument kan läggas in i olika profiler för olika köp, och så är realtidsupplevelsen, i vilken konsumenten genomför köpet, mycket viktigt för att korrekt rekommendera. (Mer information om prediktiv analys finns i Hur Predictive Analytics kan förbättra medicinsk vård.)
Vad är Con?
Världen blir smartare och mer sammankopplad med varje dag som går. På grund av regelbunden användning av internet produceras nu en enorm mängd data varje dag, som ständigt växer. Ofta, när vi tänker på big data, tänker vi på dess enorma storlek och problemen med dess hantering. Men det är inte allt eftersom dessa data kan användas för att förbättra försäljningen av olika företag med användning av de koniska uppgifter som skapas av enorma mängder big data.
Con är faktiskt en bit historisk information om ett visst objekt. Objektet kan vara vad som helst, från olika fysiska platser till människor själva. Dessa uppgifter är oerhört viktiga eftersom de kan användas för att analysera olika situationer och sedan fatta relevanta beslut. Nackdelar är viktiga för affärer eftersom beslut utan det enkelt kan gå fel. Genom att använda sådan information tillsammans med big data kan företag lära sig mer om de historiska mönstren och aktuella trender. Således är denna typ av data användbar för företag som vill fatta viktiga beslut baserade på fakta och inte gissningar.
Varför är Con så viktigt?
Conual data är oerhört viktigt eftersom korrekt analys kan öka produktiviteten hos många organisationer och företag. Det kan ge viktig information som är nödvändig för att vägleda dessa organisationers planer. Moderna bearbetningstekniker för stor data kan användas för att bearbeta stora mängder information från antingen internet eller den verkliga världen. Sådan information kan användas för att förbättra samhället genom bättre förutsägelsemetoder, vilket möjliggör mer vinst för företag och smarta lösningar för konsumenterna.
Sådana data kan göras ännu mer användbara med integrationen av maskininlärningstekniker och artificiell intelligens. På detta sätt kan data till och med användas för en exakt förutsägelse av naturkatastrofer som jordbävningar eller för att förutsäga vädret exakt. Företag måste kontinuerligt analysera ny data för att kunna bearbeta ny konisk information för att tillhandahålla effektiva tjänster till sina kunder. För detta måste de extrahera data från s, smartphones och sociala medier. De kommer också att behöva behandla alla dessa uppgifter i realtid.
Hur Con kan integreras med prediktiv analys
Prediktiv analys är inte ett särskilt nyligen framsteg - det upptäcktes faktiskt för många år sedan. Men de nyare teknikerna, med den senaste tekniken, driver rörelsen framåt snabbare än trott och ger mycket noggranna förutsägelser nästan varje gång. De senaste framstegen på området informationsteknologi och artificiell intelligens har gjort att många företag har överträffat sin uppskattade vinst, men det är möjligt att uppnå ännu mer.
Detta kan hända genom att förstå det faktum att data inte kan vara användbara från en enda vinkel. Det måste ses genom flera vinklar, vilket också kan göras genom att skapa en improviserad profil för konsumenterna. Här kommer koniska data att komma in. Koniska data kan användas för att prioritera en viss aspekt som kan resultera i mer vinst. Medan normala poster som transaktionsloggar kanske inte ger mycket viktig information relaterad till ett ämne, kan koniska data som beteendeloggar ge väsentliga insikter som används för att göra korrekta förutsägelser.
Hur konisk integration hjälper framgångsrik förutsägelse
Många organisationer analyserar big data resurser för att ta reda på mer om målenheterna och använder också denna information för att göra sina affärsplaner. För att förstå detta kan vi använda det enkla exemplet på sociala nätverkssajter, där användarna genererar mycket information om sina preferenser och ogillar. Dessa webbplatser kan kontrolleras regelbundet för viktiga beteendedata, som kan användas för att göra realtidsanalys. Mer effektiva metoddetekteringsmetoder kan också användas på sådana platser där en stor mängd data genereras regelbundet.
Inga buggar, ingen stress - din steg-för-steg-guide för att skapa livsförändrad programvara utan att förstöra ditt liv
Du kan inte förbättra dina programmeringsfärdigheter när ingen bryr sig om mjukvarukvalitet.
Big data har en enorm potential när det gäller att hjälpa till att förutsäga analyser. Informationen härrörande från koniska data är också mycket viktig för framgångsrik prediktiv analys. För att det ska vara verkligt effektivt kommer organisationerna att behöva kunskapen för att tillämpa en nackdel på big data. Detta minskar risken för ett fel. (Mer information om big data-analys finns i Tillbaka till skolan med Big Data Analytics.)
Kombinationen av big data och con analytics kan vara en kraftfull en som kan hjälpa till att förutsäga olika resultat och andra faktorer. Några andra fördelar med att använda con analytics är att det gör det möjligt för organisationen att använda nackdelar för korrekt modellering av en lösning för användare och att det hjälper till att göra korrekta beteendemässiga observationer från sådana data.
Några praktiska implementationer
Det finns många praktiska tillämpningar av konisk information. Till exempel nyligen började en online-säljare av datordelar som heter ReplaceDirect använda den här tjänsten för att effektivt hantera sin budget samtidigt som de får maximala visningar och kunder. Detta företag använde conual information för att förutsäga många objekt, till exempel de mest önskvärda nyckelorden som skulle användas för att söka efter deras webbplats och de bästa budpriserna på de mest sökta termerna enligt uppgifterna.
Vissa video-on-demand-tjänster inkluderar också användningen av sådan konual information för att förutsäga de mest önskvärda filmerna som ska visas för kunderna och de bästa tidsluckorna för maximal visning.
Framtid för konventionell integration
Konisk integration är mycket viktigt för företag som vill få maximal vinst med användning av prediktiv analys. Med tillkomsten av fler och fler enheter kommer mer data att genereras som kan brytas med hjälp av avancerad mjukvara för data mining. Uppgifterna kan sedan snabbt behandlas till användbar konisk information.
Avancerad databearbetning och bearbetningsteknik, som kommer att distribueras fullt ut inom en snar framtid, kommer att kunna få bättre förståelse för uppgifterna och bearbeta stora mängder koniska data i nära realtid. Exakt modellering kan också göras genom dessa data. I framtiden kan dessa uppgifter också hitta tillämpning i många olika områden än affärssektorer, som att hitta mönster av jordbävningar för att förutsäga nästa strejk eller enkelt modellera en epidemikarta.
Slutsats
Den effektiva analysen av konual information är en viktig egenskap som organisationer kommer att behöva anpassa och förbättra för en framgångsrik distribution av alla tjänster och även för att förutsäga ett resultat. Uppgifterna kan också integreras med en modell för att göra dem ännu mer exakt. Nackdelar kan också hjälpa till i visualiseringsmodellering. Conual information, om den behandlas i realtid, kan avslöja mycket om ett företag, till exempel om dess popularitet har stigit eller sjunkit.
Samtidig integration kan också hjälpa kunder att enkelt och snabbt navigera till önskad plats och få en önskad tjänst. På liknande sätt kan organisationerna lättare navigera till önskad information. Detta kan hjälpa företag att uppnå enorma vinster och resultera i högre kundnöjdhet också.