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 مصدرًا واسعة من العلم. يؤدي {تحليل البيانات تحليل المعلومات لنا فهم موجهات {و اتجاهات تجري في {البيانات البيانات المُعطاة.
من خلال {استخراج المعرفة{ , يمكن للمستخدمين كشف النتائج الخفية في {البيانات. البيانات.
يمكن تطبيق الشركات و المؤسسات مجموعة من الأدوات لضمان الشفافية. يجب على|ينبغي على |يجب أن يكون لل] الفرق إجادة في البيانات الشخصية لتحقيق أن البيانات آمنة.
مقتطفات الأعمال من بيانات العملاء
تُعدّ بيانات العملاء أساساً لتوليد رؤى هامة . من خلال تحليل هذه الملاحظات بشكل ثابت, يمكن الشركات ملاحظة سلوك العملاء. من هذا ،
يمكن تحسين الاستراتيجيات لـ تلبي احتياجات الأفراد.
- تتمحور فائدة رؤى الأعمال من بيانات العملاء حول :
- زيادة المبيعات
- فهم العملاء بشكل أفضل
تقنيات Big Data والتطبيقات الإبداعية
في عالم الثورة التكنولوجية المتسارع، أصبحت تكنولوجيا البيانات الضخمة مركبة أساسية. توفر هذه التكنولوجيا قدرة قوية على معالجة مجاميع ضخمة من البيانات، {مما يمكّن المنظمات من اتخاذ استراتيجيات ذكية.
استخدامات تكنولوجيا البيانات الضخمة تتزايد التوسع بشكل سريع في المجالات المتعددة .
- التجارة عبر الإنترنت
- طب
- الشركات المالية
إن تطوير حلول جديدة من Big Data يؤدي إلى الإنتاجية .