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 و استخراج المعرفة
تمثل الأرقام قاعدة كبيرة من العلم. يؤدي {تحليل البيانات تحليل المعلومات لنا فهم تعديات {و معادلات تنظم في {البيانات البيانات المُعطاة.
من خلال {استخراج المعرفة{ , يمكن للمستخدمين معرفة القيمة الخفية في {البيانات. .
قد تطبيق المؤسسات والشركات أدوات حديثة لتلبية المراقبة. يجب على|ينبغي على |يجب أن يكون لل] الفرق معرفة في البيانات الشخصية لضمان المعلومات محفوظة.
مقتطفات الأعمال من بيانات العملاء
تُعدّ بيانات العملاء مفتاحاً لتوليد رؤى أعمال قيّمة . من خلال تحليل هذه الملاحظات بشكل ثابت, يمكن الكيانات تحديد عادات الشراء. من بذلك ،
يمكن إدارة المنتجات لـتلبية احتياجات الأفراد.
- يمكن للرؤى من بيانات العملاء أن تساعد الشركات في :
- تحسين الإيرادات
- 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 تحليل كميات هائلة من البيانات، {مما يمكّن المؤسسات من اتخاذ استراتيجيات أكثر دقة .
تطبيق Big Data تتزايد التوسع بشكل ملحوظ في العديد من الصناعات.
- التجارة الإلكترونية
- صحة
- التمويل
الابتكار في حلول جديدة من Big Data يؤدي إلى الفعالية .