Inhalt
- Was ist Betrug?
- Warum ist Con so wichtig?
- Wie Con in Predictive Analytics integriert werden kann
- Wie eine konsequente Integration zu einer erfolgreichen Vorhersage beiträgt
- Keine Bugs, kein Stress - Ihre schrittweise Anleitung zur Erstellung lebensverändernder Software, ohne Ihr Leben zu zerstören
- Einige praktische Implementierungen
- Zukunft der konformen Integration
- Fazit
Quelle: Alexraths / Dreamstime.com
Wegbringen:
Das Hinzufügen von Con zu Big Data kann diese Daten viel leistungsfähiger und wertvoller machen.
Con mit Predictive Analytics ist das entscheidende Unterscheidungsmerkmal für eine erfolgreiche Empfehlung. Es ist nicht nur die Qualität, Verfügbarkeit oder der Preis des Produkts, sondern auch der "Betrug" (in Echtzeit), der dazu beiträgt, den Benutzern die am besten geeignete Empfehlung zu geben. Ein Verbraucher kann für verschiedene Einkäufe unterschiedlichen Profilen zugeordnet werden. Daher ist es für die korrekte Abgabe von Empfehlungen sehr wichtig, dass der Verbraucher den Kauf in Echtzeit abwickelt. (Weitere Informationen zu Predictive Analytics finden Sie unter Wie Predictive Analytics die medizinische Versorgung verbessern kann.)
Was ist Betrug?
Die Welt wird mit jedem Tag schlauer und vernetzter. Durch die regelmäßige Nutzung des Internets werden heute täglich riesige Datenmengen produziert, die stetig zunehmen. Wenn wir an Big Data denken, denken wir oft an die enorme Größe und die Probleme, die mit der Verwaltung verbunden sind. Dies ist jedoch nicht alles, da diese Daten zur Verbesserung des Umsatzes verschiedener Unternehmen verwendet werden können, indem die aus riesigen Mengen von Big Data erstellten Daten verwendet werden.
Con ist eigentlich ein Stück historischer Daten über ein bestimmtes Objekt. Das Objekt kann alles sein, von verschiedenen physischen Orten bis hin zu Menschen. Diese Daten sind äußerst wichtig, da sie zur Analyse verschiedener Situationen und zum Treffen relevanter Entscheidungen verwendet werden können. Con ist für das Geschäft von entscheidender Bedeutung, da Entscheidungen ohne ihn leicht schief gehen können. Durch die Verwendung dieser Informationen zusammen mit Big Data können Unternehmen mehr über die historischen Muster und aktuellen Trends erfahren. Diese Art von Daten ist daher nützlich für Unternehmen, die wichtige Entscheidungen auf der Grundlage von Fakten und nicht auf der Grundlage von Vermutungen treffen möchten.
Warum ist Con so wichtig?
Konkrete Daten sind äußerst wichtig, da ihre korrekte Analyse die Produktivität vieler Organisationen und Unternehmen steigern kann. Es kann wichtige Informationen liefern, die für die Planung dieser Organisationen erforderlich sind. Moderne Big-Data-Verarbeitungstechniken können verwendet werden, um große Informationsmengen entweder aus dem Internet oder der realen Welt zu verarbeiten. Solche Daten können zur Verbesserung der Gesellschaft durch bessere Vorhersagemethoden verwendet werden, die mehr Gewinne für Unternehmen und intelligente Lösungen für Verbraucher ermöglichen.
Solche Daten können durch die Integration von maschinellen Lerntechniken und künstlicher Intelligenz noch nützlicher gemacht werden. Auf diese Weise können die Daten sogar zur genauen Vorhersage von Naturkatastrophen wie Erdbeben oder zur genauen Wettervorhersage verwendet werden. Unternehmen müssen ständig neue Daten analysieren, um neue, aktuelle Informationen zu verarbeiten und ihren Kunden einen effektiven Service zu bieten. Dazu müssen sie Daten von s, Smartphones und Social Media extrahieren. Sie müssen auch alle diese Daten in Echtzeit verarbeiten.
Wie Con in Predictive Analytics integriert werden kann
Die prädiktive Analyse ist keine sehr neue Entwicklung - sie wurde tatsächlich vor vielen Jahren entdeckt. Die neueren Techniken, die die neueste Technologie verwenden, treiben die Bewegung jedoch schneller voran als gedacht und liefern fast jedes Mal hochpräzise Vorhersagen. Die jüngsten Fortschritte auf dem Gebiet der Informationstechnologie und der künstlichen Intelligenz haben dazu geführt, dass viele Unternehmen ihre geschätzten Gewinne übertreffen, aber es ist möglich, noch mehr zu erreichen.
Dies kann geschehen, wenn man sich darüber im Klaren ist, dass Daten nicht nur aus einem Blickwinkel nützlich sein können. Es muss aus mehreren Blickwinkeln betrachtet werden, was auch durch die Erstellung eines improvisierten Konsumentenprofils erreicht werden kann. Hier kommen die konuellen Daten ins Spiel. Die konuellen Daten können verwendet werden, um einen bestimmten Aspekt zu priorisieren, der zu mehr Gewinn führen kann. Während normale Aufzeichnungen wie Transaktionsprotokolle möglicherweise keine sehr wichtigen Informationen zu einem Thema enthalten, können konuelle Daten wie Verhaltensprotokolle wichtige Erkenntnisse liefern, die für genaue Vorhersagen verwendet werden.
Wie eine konsequente Integration zu einer erfolgreichen Vorhersage beiträgt
Viele Organisationen analysieren Big-Data-Ressourcen, um mehr über die Zielentitäten zu erfahren und diese Informationen auch zur Erstellung ihrer Geschäftspläne zu verwenden. Um dies zu verstehen, können wir das einfache Beispiel von Social-Networking-Sites verwenden, auf denen die Benutzer viele Informationen über ihre Vorlieben und Abneigungen generieren. Diese Websites können regelmäßig auf wichtige Verhaltensdaten überprüft werden, die für Echtzeit-Con-Analysen verwendet werden können. Effektivere Mustererkennungsmethoden können auch an solchen Orten eingesetzt werden, an denen regelmäßig eine große Datenmenge generiert wird.
Keine Bugs, kein Stress - Ihre schrittweise Anleitung zur Erstellung lebensverändernder Software, ohne Ihr Leben zu zerstören
Sie können Ihre Programmierkenntnisse nicht verbessern, wenn sich niemand um die Softwarequalität kümmert.
Big Data bietet ein enormes Potenzial für die Unterstützung von Predictive Analytics. Die aus den Daten abgeleiteten Informationen sind auch für eine erfolgreiche prädiktive Analyse von großer Bedeutung. Um jedoch wirklich effektiv zu sein, benötigen die Organisationen das Wissen, um den Big Data-Anforderungen gerecht zu werden. Dies verringert die Wahrscheinlichkeit eines Fehlers. (Weitere Informationen zur Big-Data-Analyse finden Sie unter Schulanfang mit Big-Data-Analyse.)
Die Kombination von Big Data und Con Analytics kann eine leistungsstarke Methode sein, mit der sich unterschiedliche Ergebnisse und andere Faktoren vorhersagen lassen. Ein weiterer Vorteil von con analytics besteht darin, dass das Unternehmen die Nachteile für die korrekte Modellierung einer Lösung für Benutzer nutzen und anhand dieser Daten korrekte Verhaltensbeobachtungen vornehmen kann.
Einige praktische Implementierungen
Es gibt viele praktische Anwendungen von konuellen Informationen. Zum Beispiel hat kürzlich ein Online-Verkäufer von Computerteilen namens ReplaceDirect damit begonnen, diesen Service zu nutzen, um sein Budget effektiv zu verwalten und gleichzeitig die maximale Anzahl von Ansichten und Kunden zu erhalten. Dieses Unternehmen verwendete für die Vorhersage vieler Artikel konuelle Informationen, wie beispielsweise die begehrtesten Keywords, die für die Suche nach ihrer Website verwendet wurden, und die besten Gebotspreise für die am häufigsten gesuchten Begriffe gemäß den Daten.
Bei einigen Video-on-Demand-Diensten werden solche Informationen auch verwendet, um die gewünschten Filme für die Kunden und die besten Zeitfenster für maximale Wiedergaben vorherzusagen.
Zukunft der konformen Integration
Conual Integration ist sehr wichtig für Unternehmen, die mit Predictive Analytics den größtmöglichen Gewinn erzielen möchten. Mit dem Aufkommen von immer mehr Geräten werden immer mehr Daten generiert, die mit Hilfe einer fortschrittlichen Data Mining-Software gewonnen werden können. Die Daten können dann schnell zu nützlichen Informationen verarbeitet werden.
Fortgeschrittene Data Mining- und Verarbeitungstechniken, die in naher Zukunft vollständig implementiert sein werden, werden in der Lage sein, die Daten besser zu verstehen und große Mengen von Daten nahezu in Echtzeit zu verarbeiten. Über diese Daten kann auch eine präzise Modellierung erfolgen. Zukünftig können diese Daten auch in vielen anderen Bereichen als in der Wirtschaft Anwendung finden, z. B. beim Auffinden von Erdbebenmustern zur Vorhersage des nächsten Streiks oder bei der einfachen Modellierung einer Epidemiekarte.
Fazit
Die effektive Analyse von konuellen Informationen ist ein wichtiges Merkmal, das Unternehmen anpassen und verbessern müssen, um Dienste erfolgreich bereitzustellen und Ergebnisse vorherzusagen. Die Daten können auch in ein Modell integriert werden, um sie noch genauer zu machen. Nachteile können auch bei der Visualisierungsmodellierung hilfreich sein. Konkrete Informationen können, wenn sie in Echtzeit verarbeitet werden, sehr viel über eine Entität aussagen, zum Beispiel, ob ihre Popularität gestiegen oder gefallen ist.
Die konsequente Integration kann Kunden auch dabei helfen, einfach und schnell zu einem gewünschten Ort zu navigieren und einen gewünschten Service zu erhalten. Auf ähnliche Weise können Unternehmen einfacher zu den gewünschten Informationen navigieren. Dies kann Unternehmen dabei helfen, enorme Gewinne zu erzielen und die Kundenzufriedenheit zu steigern.