يُعَدّ تطوير نماذج العلوم/التعلم الآلي/الذكاء الاصطناعي عملية معقدة/مهمة/إبداعية تتطلب مهارات/خبرات/معرفة واسعة/في/من/من خلال مجالات متعددة/حقول متنوعة/قطاعات مختلفة.
يتضمن هذا الخطوة/المرحلة/التقييم من تحليل/معالجة/تصنيف البيانات، و اختيار/تحديد/تنظيم خوارزميات مناسبة/لل/ل/لتطبيق المشكلة، وتدريب/وإعداد/ويعاقب النموذج على مجموعة بيانات كبيرة/واسعة/مثالية، وأخيرا/ثم/ولأجل تقييم/اختبار/تحليل أدائه.
تحليل البيانات واستخلاص المعرفة
تمثل الأرقام قاعدة واسعة من القيمة. يرشد {تحليل البيانات تحليل الأرقام إلى فهم تعديات {و صيغ تنظم في {البيانات البيانات المُعطاة.
من خلال {استخراج المعرفة{ , يمكن لنا معرفة القيمة المكتشفة في {البيانات. البيانات.
قد تطبيق الشركات و المؤسسات مجموعة من الأدوات لضمان المراقبة. يجب على|ينبغي على |يجب أن يكون لل] الفرق معرفة في البيانات الشخصية لضمان المعلومات محفوظة.
رؤى الأعمال من بيانات العملاء
تُعدّ معلومات العملاء أساساً لتوليد رؤى هامة . من خلال فحص هذه الملاحظات بشكل ثابت, يمكن المؤسسات ملاحظة عادات الشراء. من هنا،
يمكن السيطرة على الاستراتيجيات لـ استيفاء احتياجات العملاء.
- يمكن للرؤى من بيانات العملاء أن تساعد الشركات في :
- زيادة المبيعات
- فهم العملاء بشكل أفضل
تكنولوجيا بيانات ضخمة وتطبيقات مبتكرة
في عالم التقدم التقني المتسارع، أصبحت تقنية Big Data مركبة أساسية. تتمتع هذه التكنولوجيا قدرة قوية على معالجة كميات هائلة من البيانات، {مما يمكّن الشركات من اتخاذ استراتيجيات أكثر here دقة .
تطبيقات بيغ داتا تتزايد النمو بشكل سريع في مختلف القطاعات .
- التجارة الإلكترونية
- رعاية
- البنوك
الابتكار في حلول جديدة من Big Data يعزز الإنتاجية .