コンテンツ
- コンとは何ですか？
- なぜコンが重要なのですか？
- Conを予測分析と統合する方法
- 相互統合が予測の成功にどのように役立つか
- バグやストレスなし-あなたの人生を破壊することなく人生を変えるソフトウェアを作成するためのステップバイステップガイド
- いくつかの実用的な実装
- Conual Integrationの将来
- 結論
出典：Alexraths / Dreamstime.com
取り除く：
ビッグデータにconを追加すると、そのデータははるかに強力で価値のあるものになります。
予測分析との調和は、推奨事項を成功させるための重要な差別化要因です。製品の品質、可用性、価格だけでなく、ユーザーに最も適切な推奨を行うのに役立つ「詐欺」（リアルタイム）です。消費者は、購入ごとに異なるプロファイルに入れることができるため、消費者が購入を実行しているリアルタイム詐欺は、推奨事項を正しく行うために非常に重要です。 （予測分析の詳細については、予測分析が医療を改善する方法を参照してください。）
コンとは何ですか？
世界はよりスマートになり、日々の日々との相互接続が進んでいます。現在、インターネットを定期的に使用しているため、毎日大量のデータが生成されており、これは増え続けています。多くの場合、ビッグデータについて考えるとき、その巨大なサイズとその管理に伴う問題について考えます。しかし、それだけではありません。このデータは、膨大な量のビッグデータから作成されたコンナルデータを使用して、さまざまな企業の売り上げを改善するために使用できます。
Conは、実際には特定のオブジェクトに関する履歴データです。オブジェクトは、物理的に異なる場所から人自身まで、何でもかまいません。このデータは、さまざまな状況を分析し、関連する決定を行うために使用できるため、非常に重要です。 Conがなければ、意思決定は簡単に失敗する可能性があるため、Conはビジネスに不可欠です。このような情報をビッグデータと一緒に使用することにより、企業は過去のパターンと現在の傾向についてさらに学ぶことができます。したがって、このタイプのデータは、推測ではなく事実に基づいて重要な意思決定を行いたい企業に役立ちます。
なぜコンが重要なのですか？
正しいデータを分析することで、多くの組織や企業の生産性を高めることができるため、連続データは非常に重要です。これらの組織の計画を導くために必要な重要な情報を提供できます。最新のビッグデータ処理技術を使用して、インターネットまたは実世界から大量の情報を処理できます。このようなデータは、より良い予測方法によって社会の改善に使用できます。これにより、企業にとってより多くの利益が得られ、消費者にとってスマートなソリューションが可能になります。
このようなデータは、機械学習技術と人工知能との統合によりさらに有用になります。このように、データは地震などの自然災害の正確な予測や、天気の正確な予測にも使用できます。企業は、顧客に効果的なサービスを提供するために、新しいコンサル情報を処理するために、新しいデータを継続的に分析する必要があります。そのためには、s、スマートフォン、ソーシャルメディアからデータを抽出する必要があります。また、このデータをすべてリアルタイムで処理する必要があります。
Conを予測分析と統合する方法
予測分析はごく最近の進歩ではなく、実際に何年も前に発見されました。ただし、最新の技術を利用した新しい技術は、想像よりも迅速に動きを推進し、ほぼ毎回非常に正確な予測を提供しています。情報技術と人工知能の分野における最近の進歩により、多くの企業が推定利益を上回りましたが、さらに多くを達成することは可能です。
これは、データが1つの角度からしか有用ではないという事実を理解することで発生します。複数の角度から見る必要がありますが、これは消費者の即興プロファイルを作成することでも可能です。ここに、コンナルデータの出番があります。コンアルデータは、より多くの利益をもたらす可能性がある特定の側面に優先順位を付けるために使用できます。トランザクションログなどの通常のレコードは、サブジェクトに関連する非常に重要な情報を提供しない可能性がありますが、行動ログなどの継続データは、正確な予測を行うために使用される重要な洞察を提供できます。
相互統合が予測の成功にどのように役立つか
多くの組織は、ビッグデータリソースを分析してターゲットエンティティの詳細を調べ、この情報を使用してビジネスプランを作成します。これを理解するために、ソーシャルネットワーキングサイトの簡単な例を使用できます。この例では、ユーザーは自分の好みや嫌悪感に関する多くの情報を生成します。これらのサイトは、重要な行動データを定期的にチェックでき、リアルタイムのコン分析を行うために利用できます。より効果的なパターン検出方法は、大量のデータが定期的に生成されるような場所でも使用できます。
バグやストレスなし-あなたの人生を破壊することなく人生を変えるソフトウェアを作成するためのステップバイステップガイド
誰もソフトウェアの品質に関心がない場合、プログラミングスキルを向上させることはできません。
ビッグデータには、予測分析を支援する大きな可能性があります。連続データから得られた情報は、予測分析を成功させるためにも非常に重要です。ただし、組織が本当に効果的であるためには、ビッグデータに適切に詐欺を適用するために、組織は知識を必要とします。これにより、エラーの可能性が低くなります。 （ビッグデータ分析の詳細については、「ビッグデータ分析で学校に戻る」を参照してください。）
ビッグデータと詐欺分析の組み合わせは、さまざまな結果やその他の要因の予測に役立つ強力なものになる可能性があります。コン分析を使用する他の利点の1つは、組織がユーザーのソリューションを正しくモデリングするためにコンを使用できること、およびそのようなデータから正しい行動観察を行うのに役立つことです。
いくつかの実用的な実装
同時情報の多くの実用的なアプリケーションがあります。たとえば、最近、ReplaceDirectと呼ばれるオンラインコンピューター部品販売業者が、最大限の視聴と顧客を獲得しながら予算を効果的に管理するためにこのサービスを使用し始めました。この会社は、サイトの検索に使用される最も望ましいキーワードや、データに基づいて最も検索された用語での最高入札価格など、多くのアイテムの予測に関連情報を使用しました。
一部のビデオオンデマンドサービスでは、顧客に表示する最も望ましい映画と最大視聴回数に最適なタイムスロットを予測するために、このような同時情報を使用しています。
Conual Integrationの将来
予測統合分析を使用して最大の利益を得たい企業にとっては、統合は非常に重要です。より多くのデバイスの出現により、より多くのデータが生成され、高度なデータマイニングソフトウェアの助けを借りてマイニングできます。その後、データはすぐに処理されて有用な関連情報になります。
近い将来完全に展開される高度なデータマイニングおよび処理技術により、データをより適切に理解し、大量の同時データをほぼリアルタイムで処理できるようになります。このデータを使用して正確なモデリングを行うこともできます。将来的には、このデータは、地震のパターンを見つけて次のストライキを予測したり、流行マップを簡単にモデル化するなど、ビジネス部門以外のさまざまな分野にも応用される可能性があります。
結論
同時情報の効果的な分析は、組織があらゆるサービスの展開を成功させるために、また結果の予測のために適応および改善する必要がある重要な特性です。データをモデルと統合して、モデルをさらに正確にすることもできます。短所は、視覚化モデリングにも役立ちます。リアルタイムで処理された場合、関連情報は、その人気が上昇したか低下したかなど、エンティティについて非常に多くを明らかにすることができます。
相互統合により、顧客は目的の場所に簡単かつ迅速に移動して、目的のサービスを利用できます。同様に、組織は目的の情報に簡単に移動できます。これは、企業が巨額の利益を達成し、顧客満足度を高めるのに役立ちます。