کاربردهای داده های بزرگ در بخش خرده فروشی

 کاربردهای داده های بزرگ در بخش خرده فروشی

کلان داده چیست؟
در تجزیه و تحلیل داده ها، مطالعه الگوهای بین داده ها و پیش بینی پدیده های آینده برای عملکرد بهتر بسیار مهم است. علم داده فقط تجزیه و تحلیل داده ها و حجم وسیعی از اطلاعات نیست، بلکه در مورد کاوش در میان چنین الگوهای اطلاعاتی به منظور یافتن اطلاعات روشنگری برای استفاده در آینده است.

کلان داده در صنعت بانکداری: مزایا، کاربردها و چالش ها

آیا تا به حال به مقدار داده ای که در روز تولید می کنید فکر کرده اید؟ هر تراکنش کارت اعتباری، هر پیامی که ارسال می‌کنید، هر وب‌سایتی که بازدید می‌کنید... همه اینها روزانه 2.5 کوینتیلیون بایت داده تولید شده توسط جمعیت جهانی را اضافه می‌کند.
 این تعداد بی نهایت فرصت را برای آینده نگرترین مشاغل در حوزه های مختلف ایجاد می کند تا از آن داده ها سرمایه گذاری کنند و صنعت بانکداری نیز از این قاعده مستثنی نیست.
 در حالی که تقریبا نیمی از جمعیت بزرگسال جهان از بانکداری دیجیتال استفاده می کنند، موسسات مالی داده های کافی برای بازنگری در نحوه عملکرد خود دارند تا کارآمدتر، مشتری محورتر و در نتیجه سودآور شوند.

پاك سازي داده

طبق مطالعات قبلی، "کمترین لذت بخش" شغل دانشمندان داده، پاکسازی داده ها بود که حدود 60 درصد از زمان آنها را می گرفت. دانشمندان داده حتی چند سال بعد همچنان بخش قابل توجهی از ساعات کاری خود را به ابتکارات پاکسازی داده ها اختصاص می دهند. علیرغم این واقعیت که یک نظرسنجی انجام شده در سال 2020 نشان داد که دانشمندان داده اکنون تنها حدود 45٪ از زمان خود را به کارهای آماده سازی داده ها مانند پاکسازی داده ها اختصاص می دهند، این هنوز نشان می دهد که پاکسازی داده ها به زمان و تلاش زیادی از دانشمندان داده نیاز دارد.
  اکثر مردم موافق هستند که کیفیت بینش و تجزیه و تحلیل شما در هنگام استفاده از داده ها به طور مستقیم با کیفیت داده هایی که استفاده می کنید مرتبط است. در اصل، تحلیل تولید شده از داده های بد نیز بد است. اگر می‌خواهید در شرکت خود فرهنگی ایجاد کنید که حول محور استفاده از داده‌های با کیفیت بالا برای تصمیم‌گیری باشد، یکی از مهم‌ترین گام‌های اولیه، پاک‌سازی داده‌ها است که به‌عنوان پاکسازی داده‌ها و پاک‌سازی داده‌ها نیز شناخته می‌شود.

نظريه مجموعه گراف در نرم افزار Rosetta

مفهوم مجموعه های راف  توسط پاوالاك در مقاله اصلی خود در سال 1982 معرفی شد (Pawlak 1982). این یک نظریه رسمی است که از تحقیقات بنیادی در مورد ویژگی های منطقی سیستم های اطلاعاتی به دست آمده است. نظریه مجموعه‌های راف، روشی برای استخراج پایگاه داده یا کشف دانش در پایگاه‌های داده رابطه‌ای بوده است. در شکل انتزاعی خود، حوزه جدیدی از ریاضیات عدم قطعیت است که نزدیک به نظریه فازی است. ما می‌توانیم از رویکرد مجموعه‌ای راف برای کشف رابطه ساختاری در داده‌های نادقیق استفاده کنیم. مجموعه‌های راف و مجموعه‌های فازی تعمیم‌های مکمل مجموعه‌های کلاسیک هستند. فضاهای تقریبی نظریه مجموعه‌های راف مجموعه‌هایی با عضویت چندگانه هستند، در حالی که مجموعه‌های فازی مربوط به عضویت جزئی هستند. توسعه سریع این دو رویکرد، مبنایی را برای "محاسبات نرم(soft computing)" که توسط لطفی ع.زاده آغاز شده است، فراهم می کند. محاسبات نرم به همراه مجموعه‌های راف، حداقل منطق فازی، شبکه‌های عصبی، استدلال احتمالی، شبکه‌های باور، یادگیری ماشین، محاسبات تکاملی و نظریه آشوب را شامل می‌شود.

داده دهاي بورسي براي استفاده در پايان نامه و تحقيقات علمي

با توجه به رشد مقالات و پايان نامه هاي بين رشته اي، نياز به داده براي تحليل امري ضروري مي باشد، در اين آموزش قصد داريم فيلم استخراج داده از نرم افزار ره آورد نوين و تطبيق آن با سامانه كدال را نشان دهيم.