Analiza datelor mari este „procesul de examinare a seturilor mari de date care conțin o varietate de tipuri de date - i.e., Big Data - pentru a descoperi modele ascunse, corelații necunoscute, tendințe de piață, preferințele clienților și alte informații utile.”Companiile și întreprinderile care implementează Big Data Analytics culeg adesea mai multe ...
În timp ce organizațiile au folosit întotdeauna date pentru a afla mai multe despre clienții lor, datele mari înseamnă capacitatea de a prezice modele de cumpărare sau de a defini statutul consumatorilor pentru oportunități de marketing mai bine.
Ce este analiza big data? Analiza datelor mari este utilizarea unor tehnici analitice avansate împotriva unor seturi de date foarte mari și diverse, care includ date structurate, semi-structurate și nestructurate, din surse diferite și în diferite dimensiuni, de la terabyți la zettabytes.
Analizând comportamentul clienților dvs. - e.g. modul în care clienții dvs. navighează pe site-ul dvs. web sau folosesc software-ul / tablourile de bord sau modul în care se apropie de bunurile de consum din viața reală, ce produse preferă, ce dispozitive folosesc și pentru cât timp, etc. baza dvs. de clienți în ...
Analiza Big Data este un proces utilizat pentru a extrage informații semnificative, cum ar fi tiparele ascunse, corelațiile necunoscute, tendințele pieței și preferințele clienților. Analiza Big Data oferă diferite avantaje - poate fi utilizată pentru o mai bună luare a deciziilor, prevenind activități frauduloase, printre altele.
Aplicații ale Big Data. Big data este considerat cel mai valoros și mai puternic combustibil care poate rula masivul I.T. industriile secolului XXI. Big data este cea mai răspândită tehnologie care a fost utilizată în aproape fiecare sector de afaceri.
Majoritatea oamenilor asociază automat HDFS sau sistemul de fișiere distribuite Hadoop cu depozitele de date Hadoop. HDFS stochează informații în clustere care sunt alcătuite din blocuri mai mici. Aceste blocuri sunt stocate în unități de stocare fizică la fața locului, cum ar fi unitățile de disc interne.
Oamenii, organizațiile și mașinile produc acum cantități masive de date. Rețelele sociale, aplicațiile cloud și datele senzorilor mașinii sunt doar câteva exemple. Datele mari pot fi examinate pentru a vedea tendințele, oportunitățile și riscurile datelor mari, folosind instrumente de analiză date mari.
Companiile folosesc Big Data Analytics pentru crearea de produse
Asta își propune să facă Big Data Analytics pentru crearea de produse. Companiile pot utiliza date cum ar fi răspunsul anterior al produsului, formularele de feedback ale clienților, succesele produselor concurente etc. să înțelegeți ce tipuri de produse doresc clienții și apoi să lucreze la asta.
Pentru că învățarea științei datelor este dificilă. Este o combinație de abilități dificile (cum ar fi învățarea Python și SQL) și abilități ușoare (cum ar fi abilități de afaceri sau abilități de comunicare) și multe altele. Aceasta este o limită de intrare pe care nu mulți studenți o pot trece. S-au săturat de statistici, de codificare sau de prea multe decizii de afaceri și au renunțat.
Iată 5 companii care folosesc analize în timp real pentru a spori eficiența afacerii.
Se așteaptă ca poziția de analist de date pentru clienți să extragă, să analizeze, să revizuiască, să valideze și să raporteze cu privire la calitatea și utilizarea datelor clienților din întreaga întreprindere. ... De asemenea, vor ajuta cu alte rapoarte analitice ad hoc în sprijinul operațiunilor comerciale de vânzare.
Analiștii de date calificați sunt unii dintre cei mai căutați profesioniști din lume. Deoarece cererea este atât de puternică, iar oferta de oameni care pot face cu adevărat această treabă este atât de limitată, analiștii de date obțin salarii uriașe și avantaje excelente, chiar și la nivel de intrare.
Nimeni nu a comentat acest articol încă.