برای مطالعه بیشتر به لینک زیر مراجعه کنید.
https://www.nemoudar.com/blog/top-challenges-in-business-intelligence/
✅@Nemoudar
https://www.nemoudar.com/blog/top-challenges-in-business-intelligence/
✅@Nemoudar
پیش از این هم گفتیم که تبدیل شدن به دانشمند داده فرآیند آسانی نیست. شما برای این کار باید مسیر مطمئنی را پشت سر بگذارید. در این مجموعه پست ما به شما راههای تبدیل شدن به دانشمند داده را معرفی میکنیم.
1)دورههای تکمیلی
اگر در حال یادگیری زبان R هستید، دورهی Analytics Edge در پلتفرم edx و اگر با زبان Python کار میکنید، دورهی mlcourse.ai برای شمل بسیار مفید است. دورهی mlcourse.ai به نوعی بهترین دوره است. در این دوره مسائل تئوری به بهترین شکل بیان میشود.
2) یادگیری SQL
در اغلب شرکتها دادهها در پایگاههای داده رابطهای نگهداری میشوند. بنابراین بهتر است خود را با مفاهیمی مانند SELECT، GROUP BY، CTE، JOIN و مواردی دیگر آشنا کنید.
برای مطالعه بیشتر به لینک زیر مراجعه کنید.
https://www.nemoudar.com/blog/the-roadmap-to-become-a-data-scientist/
✅ @Nemoudar
1)دورههای تکمیلی
اگر در حال یادگیری زبان R هستید، دورهی Analytics Edge در پلتفرم edx و اگر با زبان Python کار میکنید، دورهی mlcourse.ai برای شمل بسیار مفید است. دورهی mlcourse.ai به نوعی بهترین دوره است. در این دوره مسائل تئوری به بهترین شکل بیان میشود.
2) یادگیری SQL
در اغلب شرکتها دادهها در پایگاههای داده رابطهای نگهداری میشوند. بنابراین بهتر است خود را با مفاهیمی مانند SELECT، GROUP BY، CTE، JOIN و مواردی دیگر آشنا کنید.
برای مطالعه بیشتر به لینک زیر مراجعه کنید.
https://www.nemoudar.com/blog/the-roadmap-to-become-a-data-scientist/
✅ @Nemoudar
امروزه ارائه خدمات به مشتری، فقط شامل ارائهی محصول نیست. بلکه ترکیبی از تجربهی خوب مشتری از یک محصول مناسب و هوش تجاری کاربردی است.
جهتدهی و تنظیم تصمیمگیریها در کسب و کار براساس انتظارات مشتری، آسانترین و کمهزینهترین راه برای حفظ وفاداری مشتری است. برای این کار شرکتها باید اطلاعات درست را به دست آورند.
شرکتها معمولاً اطلاعات مشتری را از انبارهای مختلف اطلاعاتی جمعآوری میکنند. این دادهها باید قبل از استفاده موثر استاندارد شوند تا بتوان آنها را تجزیه و تحلیل کرد. هوش تجاری در این راه به کسب و کارها کمک میکند تا دسترسی آسانی به باارزشترین دادهها داشته باشند.
شما در ابتدا باید بهترین پلتفرم را برای این کار انتخاب کنید. پلتفرمهایی مثل BI یا CRM هر دو مزایای متفاوتی دارند. با ادغام آنها میتوانید از بهترین پلتفرم استفاده کنید. ادغام CRM با BI نه تنها منجر به شخصیسازی و تقسیمبندی بهتر مشتری میشود، بلکه در اندازهگیری سطح رضایت مشتری نیز موثر است.
برای مطالعه بیشتر به لینک زیر مراجعه کنید.
https://www.nemoudar.com/blog/bi-and-crm/
✅ @Nemoudar
جهتدهی و تنظیم تصمیمگیریها در کسب و کار براساس انتظارات مشتری، آسانترین و کمهزینهترین راه برای حفظ وفاداری مشتری است. برای این کار شرکتها باید اطلاعات درست را به دست آورند.
شرکتها معمولاً اطلاعات مشتری را از انبارهای مختلف اطلاعاتی جمعآوری میکنند. این دادهها باید قبل از استفاده موثر استاندارد شوند تا بتوان آنها را تجزیه و تحلیل کرد. هوش تجاری در این راه به کسب و کارها کمک میکند تا دسترسی آسانی به باارزشترین دادهها داشته باشند.
شما در ابتدا باید بهترین پلتفرم را برای این کار انتخاب کنید. پلتفرمهایی مثل BI یا CRM هر دو مزایای متفاوتی دارند. با ادغام آنها میتوانید از بهترین پلتفرم استفاده کنید. ادغام CRM با BI نه تنها منجر به شخصیسازی و تقسیمبندی بهتر مشتری میشود، بلکه در اندازهگیری سطح رضایت مشتری نیز موثر است.
برای مطالعه بیشتر به لینک زیر مراجعه کنید.
https://www.nemoudar.com/blog/bi-and-crm/
✅ @Nemoudar
بررسی پیشنهادات مایکروسافت در زمینه یادگیری ماشین همچنان ادامه دارد. در این پست به مواردی دیگر میپردازیم.
1)Azure Machine Learning Studio – رابط بصری
پلتفرمی که بدون نیاز به کدنویسی، یا کدنویسی خیلی کم، برای افرادی است که نمیخواهند برای ML برنامهنویسی کنند.
رابط بصری ابزاری است که در آن با استفاده از drag & drop میتوانید مدل مورد نظر خود را بسازید و آموزش دهید. با این وجود برای استفاده از آن به دانش کمی در حوزهی علم داده نیاز است.
✅ @Nemoudar
1)Azure Machine Learning Studio – رابط بصری
پلتفرمی که بدون نیاز به کدنویسی، یا کدنویسی خیلی کم، برای افرادی است که نمیخواهند برای ML برنامهنویسی کنند.
رابط بصری ابزاری است که در آن با استفاده از drag & drop میتوانید مدل مورد نظر خود را بسازید و آموزش دهید. با این وجود برای استفاده از آن به دانش کمی در حوزهی علم داده نیاز است.
✅ @Nemoudar
👍1
2)Cognitive Services - machine learning web API
سرویس یا وب API معمولا با HTTP عمل میکند و افراد با استفاده از آن میتوانند کدنویسی کنند. این کدها توسط شخص سومی امکان تغییر دارد. این سرویس امکان دسترسی به دادهها و قابلیتهایی که افراد اضافه میکنند را به کاربر میدهد. این ابزار برای کاربرانی مناسب است که میخواهند از ML استفاده کنند، اما اطلاعات زیادی از علم داده ندارند.
3)فریم ورک یادگیری ماشین
فریمورکها کدهای اسکلتی ژنریکیاند که به شما امکان ساخت اپلیکیشن خود را میدهند. این ابزار جدیدترین کتابخانه یادگیری ماشین برای توسعه دهندگان .NET است. از قابلیتهای مهم آن پشتیبانی از C# و F# در ویندوز، لینوکس یا macOS است.
برای مطالعه بیشتر به لینک زیر مراجعه کنید.
https://www.nemoudar.com/blog/microsoft-and-machine-learning/
✅@Nemoudar
سرویس یا وب API معمولا با HTTP عمل میکند و افراد با استفاده از آن میتوانند کدنویسی کنند. این کدها توسط شخص سومی امکان تغییر دارد. این سرویس امکان دسترسی به دادهها و قابلیتهایی که افراد اضافه میکنند را به کاربر میدهد. این ابزار برای کاربرانی مناسب است که میخواهند از ML استفاده کنند، اما اطلاعات زیادی از علم داده ندارند.
3)فریم ورک یادگیری ماشین
فریمورکها کدهای اسکلتی ژنریکیاند که به شما امکان ساخت اپلیکیشن خود را میدهند. این ابزار جدیدترین کتابخانه یادگیری ماشین برای توسعه دهندگان .NET است. از قابلیتهای مهم آن پشتیبانی از C# و F# در ویندوز، لینوکس یا macOS است.
برای مطالعه بیشتر به لینک زیر مراجعه کنید.
https://www.nemoudar.com/blog/microsoft-and-machine-learning/
✅@Nemoudar
نمودار
چرا مایکروسافت پیشتاز حوزه یادگیری ماشین است؟ | نمودار
در این مقاله خلاصهای از آخرین پیشنهادات مایکروسافت در حوزه یادگیری ماشین (machine learning) برای دانشمندان داده و توسعهدهندگان ارائه شده است
استفاده از داده و تحلیل آن دیگر مختص شرکتهای بزرگ نیست. بلکه تمامی کسب و کارها برای پیشرفت به تحلیل داده نیاز دارند. اما شرکتها در هنگام تحلیل اطلاعات خود ممکن است اشتباهاتی کنند. در پستهای قبل دو مورد از این اشتباهات را بیان کردیم. در این پست به مورد سوم می پردازیم.
3)قرار دادن دپارتمانهای هوش تجاری و تحلیل داده در بخش مالی/بازاریابی/ IT
برای اینکه سازمانها عملکرد خوبی در بررسی دادهها داشته باشند، بخش تحلیل داده نباید زیرمجموعهی بخش دیگری باشد. این بخش باید در کنار سایر بخشها فعالیت کند. اگر این بخش زیرمجموعه IT باشد، تنها بر بخش فنی متمرکز است و نمیتواند در توسعه محصولات و درآمدزایی سازمان تاثیر بگذارد. اگر زیرمجموعه بخش مالی باشد، بر هزینه و درآمد متمرکز میشود. در این صورت از نوآوری فاصله میگیرد و از پروژههای غیرانتفاعی دور میشود. اگر زیر مجموعه بازاریابی باشد، بخشی خیالی است که تنها به نظریه پردازی پرداخته و نتایج مطلوب را به دست نمیآورد.
برای مطالعه بیشتر به لینک زیر مراجعه کنید.
https://www.nemoudar.com/blog/5-mistakes-in-analytics/
✅ @Nemoudar
3)قرار دادن دپارتمانهای هوش تجاری و تحلیل داده در بخش مالی/بازاریابی/ IT
برای اینکه سازمانها عملکرد خوبی در بررسی دادهها داشته باشند، بخش تحلیل داده نباید زیرمجموعهی بخش دیگری باشد. این بخش باید در کنار سایر بخشها فعالیت کند. اگر این بخش زیرمجموعه IT باشد، تنها بر بخش فنی متمرکز است و نمیتواند در توسعه محصولات و درآمدزایی سازمان تاثیر بگذارد. اگر زیرمجموعه بخش مالی باشد، بر هزینه و درآمد متمرکز میشود. در این صورت از نوآوری فاصله میگیرد و از پروژههای غیرانتفاعی دور میشود. اگر زیر مجموعه بازاریابی باشد، بخشی خیالی است که تنها به نظریه پردازی پرداخته و نتایج مطلوب را به دست نمیآورد.
برای مطالعه بیشتر به لینک زیر مراجعه کنید.
https://www.nemoudar.com/blog/5-mistakes-in-analytics/
✅ @Nemoudar
دلایل استفاده از هوش تجاری برای تجارت الکترونیک:
1)تصمیمگیری دقیق: هوش تجاری به تجارت الکترونیک کمک میکند تا بر اساس حقایق آماری تصمیمگیری کنند.
2)افزایش درآمد: آنها میتوانند براساس سلیقهی مشتریان، تجربه های آنها در خرید آنلاین و رفتار خرید آنها، روندهای خرید را به صورت جزئی مورد بررسی قرار دهند که در نهایت باعث بهبود فروش شوند.
3)بازدهی عملیاتی: افزایش سود و کاهش هزینه هدف همهی کسب و کارها است. هوش تجاری همه ی دادهها را مورد بررسی قرار میدهد و به کسب و کارهای مبتنی بر تجارت الکترونیک کمک میکند تا متوجه ضعفهای خود شوند.
4)برتری یافتن نسبت به رقبا: با ارائهی دیدی جامع از مشتری، کمک میکند که رفتار و نیازهای مشتریان را تحلیل کنند. براساس آن بهترین خدمات را به مشتریان ارائه دهند.
5)مدیریت کسب و کار به صورت داخلی و رفع مشکلات: با هوش تجاری میتوان انبار خود را صحیح مدیریت کرد و با تحلیل دادههای خود دربارهی مشتریان و الگوی خرید آنها موجودی انبار برای کالاهای مختلف را به صورت بهینه تامین کرد.
✅ @Nemoudar
1)تصمیمگیری دقیق: هوش تجاری به تجارت الکترونیک کمک میکند تا بر اساس حقایق آماری تصمیمگیری کنند.
2)افزایش درآمد: آنها میتوانند براساس سلیقهی مشتریان، تجربه های آنها در خرید آنلاین و رفتار خرید آنها، روندهای خرید را به صورت جزئی مورد بررسی قرار دهند که در نهایت باعث بهبود فروش شوند.
3)بازدهی عملیاتی: افزایش سود و کاهش هزینه هدف همهی کسب و کارها است. هوش تجاری همه ی دادهها را مورد بررسی قرار میدهد و به کسب و کارهای مبتنی بر تجارت الکترونیک کمک میکند تا متوجه ضعفهای خود شوند.
4)برتری یافتن نسبت به رقبا: با ارائهی دیدی جامع از مشتری، کمک میکند که رفتار و نیازهای مشتریان را تحلیل کنند. براساس آن بهترین خدمات را به مشتریان ارائه دهند.
5)مدیریت کسب و کار به صورت داخلی و رفع مشکلات: با هوش تجاری میتوان انبار خود را صحیح مدیریت کرد و با تحلیل دادههای خود دربارهی مشتریان و الگوی خرید آنها موجودی انبار برای کالاهای مختلف را به صورت بهینه تامین کرد.
✅ @Nemoudar
برای مطالعه بیشتر به لینک زیر مراجعه کنید.
https://www.nemoudar.com/blog/business-intelligence-for-e-commerce/
✅ @Nemoudar
https://www.nemoudar.com/blog/business-intelligence-for-e-commerce/
✅ @Nemoudar
هوش تجاری به کسب و کارها کمک میکند بهترین دادهها را جمعآوری کرده و در بحث فروش به کار بگیرند. تا به اینجا به بررسی 3 تاثیر هوش تجاری بر افزایش فروش پرداختهایم.
در این پست به سراغ مورد چهارم میرویم.
4)منبعی واحد برای گزارشها
اکثر کمپانیها دادهی بخشهای مختلف را در نرمافزارهای متفاوت نگهداری و تحلیل میکنند. در بعضی موارد نتایج بررسی هر کدام از ابزارها با دیگری تناقض دارد. که این اتفاق خوبی نیست.
هوش تجاری میتواند تمام دادهها را از منابع مختلف جمعآوری کرده، و آنها را یکجا ارائه دهد.
تفاوتی ندارد برای CRM، ERP یا BPMS از چه ابزاری استفاده میکنید. یک سیستم هوش تجاری کامل، این توانایی را دارد که تمام دادهها را به بهترین شکل تجمیع کند.
برای مطالعه بیشتر به لینک زیر مراجعه کنید.
https://www.nemoudar.com/blog/business-intelligence-and-sales/
✅ @Nemoudar
در این پست به سراغ مورد چهارم میرویم.
4)منبعی واحد برای گزارشها
اکثر کمپانیها دادهی بخشهای مختلف را در نرمافزارهای متفاوت نگهداری و تحلیل میکنند. در بعضی موارد نتایج بررسی هر کدام از ابزارها با دیگری تناقض دارد. که این اتفاق خوبی نیست.
هوش تجاری میتواند تمام دادهها را از منابع مختلف جمعآوری کرده، و آنها را یکجا ارائه دهد.
تفاوتی ندارد برای CRM، ERP یا BPMS از چه ابزاری استفاده میکنید. یک سیستم هوش تجاری کامل، این توانایی را دارد که تمام دادهها را به بهترین شکل تجمیع کند.
برای مطالعه بیشتر به لینک زیر مراجعه کنید.
https://www.nemoudar.com/blog/business-intelligence-and-sales/
✅ @Nemoudar
تا به اینجا از اهمیت تحلیل داده برای تمام شرکتها آگاه شدیم و فهمیدیم گاهی اوقات سازمانها در تحلیل آن دچار اشتباهاتی میشوند. در ادامه به بررسی موارد نهایی از این اشتباهات رایج میپردازیم.
* جدا کردن تیمهای علم داده و مهندسی داده یا ادغام تیمهای مهندسی داده و دانشمندان داده
از نظر برخی از مدیران میتوان مهندس داده و دانشمند داده را در یک گروه قرار داد. اما آنها دارای مهارتهای متفاوتی هستند. با این حال، تیمهای مهندسی داده و علم داده باید تا جایی که ممکن است در کنار هم کار کنند. مهندس داده باید ببیند که از کارش استفاده میشود. آنها بهبودهایی را که به نفع دانشمندان داده است، شناسایی میکنند. دانشمندان داده برای مهندسان داده، زمان زیادی را ذخیره میکنند.
* از دست دادن دادههای خوب
در همهجا پتانسیلهای از دست رفته زیادی وجود دارد. سازمانهایی که به درستی داده محور نشوند، ارزش دادههای زیادی را از دست میدهند. باید همیشه به طور دقیق بر دادههای ارزشمند نظارت داشته باشیم. شناسایی دادههای کارامد کار سختی نیست.
✅ @Nemoudar
* جدا کردن تیمهای علم داده و مهندسی داده یا ادغام تیمهای مهندسی داده و دانشمندان داده
از نظر برخی از مدیران میتوان مهندس داده و دانشمند داده را در یک گروه قرار داد. اما آنها دارای مهارتهای متفاوتی هستند. با این حال، تیمهای مهندسی داده و علم داده باید تا جایی که ممکن است در کنار هم کار کنند. مهندس داده باید ببیند که از کارش استفاده میشود. آنها بهبودهایی را که به نفع دانشمندان داده است، شناسایی میکنند. دانشمندان داده برای مهندسان داده، زمان زیادی را ذخیره میکنند.
* از دست دادن دادههای خوب
در همهجا پتانسیلهای از دست رفته زیادی وجود دارد. سازمانهایی که به درستی داده محور نشوند، ارزش دادههای زیادی را از دست میدهند. باید همیشه به طور دقیق بر دادههای ارزشمند نظارت داشته باشیم. شناسایی دادههای کارامد کار سختی نیست.
✅ @Nemoudar
برای مطالعه بیشتر به لینک زیر مراجعه کنید.
https://www.nemoudar.com/blog/5-mistakes-in-analytics/
✅ @Nemoudar
https://www.nemoudar.com/blog/5-mistakes-in-analytics/
✅ @Nemoudar
نمودار
نمودار | 5 اشتباهی که کمپانی ها در زمینه تحلیل داده مرتکب میشوند.
همه کمپانی های کوچک و بزرگ از تحلیل اطلاعات استفاده میکنند. 5 اشتباه وجود دارد که کمپانیها در هنگام تحلیل اطلاعات خود مرتکب میشوند
گاهی اوقات برای درک بهتر یک مفهوم، بهتر است به سراغ این برویم که چه چیزهایی نیست. در این پست با هم می بینیم هوش تجاری چه چیزهایی نیست.
1)محصول (Product)
گرچه خیلی از محصولات میتوانند به پیادهسازی هوش تجاری کمک کنند، اما هوش تجاری یک محصول برای حل تمام مشکلات نیست!
2)تکنولوژی (Technology)
ابزارها و تکنولوژیهای متنوعی در ارتباط با هوش تجاری وجود دارد. ابزارهایی مانند مصورسازی دادهها و سیستمهای داده محور مختلف. اما بدانید که هوش تجاری فقط تکنولوژی نیست!
3)متدولوژی (Methodology)
هوش تجاری یک متدولوژی ضروری و مناسب برای اجرای پروژههای موفق است. اما متدولوژی باید با راهکارهای فنی و تغییرات سازمانی ترکیب شود. پس هوش تجاری فقط یک متدولوژی هم نیست!
شاید بهتر باشد بگوییم هوش تجاری مجموعهای است از تمامی این مفاهیم. در واقع هوش تجاری شامل تجزیه و تحلیل داده در زمینهی فرآیندهای کلیدی کسب و کار است. این تحلیلها باعث میشوند در کسب و کار خود هوشمندانهتر تصمیم بگیریم. در نهایت بهرهوری و کارایی سازمان هم افزایش مییابد.
✅ @Nemoudar
1)محصول (Product)
گرچه خیلی از محصولات میتوانند به پیادهسازی هوش تجاری کمک کنند، اما هوش تجاری یک محصول برای حل تمام مشکلات نیست!
2)تکنولوژی (Technology)
ابزارها و تکنولوژیهای متنوعی در ارتباط با هوش تجاری وجود دارد. ابزارهایی مانند مصورسازی دادهها و سیستمهای داده محور مختلف. اما بدانید که هوش تجاری فقط تکنولوژی نیست!
3)متدولوژی (Methodology)
هوش تجاری یک متدولوژی ضروری و مناسب برای اجرای پروژههای موفق است. اما متدولوژی باید با راهکارهای فنی و تغییرات سازمانی ترکیب شود. پس هوش تجاری فقط یک متدولوژی هم نیست!
شاید بهتر باشد بگوییم هوش تجاری مجموعهای است از تمامی این مفاهیم. در واقع هوش تجاری شامل تجزیه و تحلیل داده در زمینهی فرآیندهای کلیدی کسب و کار است. این تحلیلها باعث میشوند در کسب و کار خود هوشمندانهتر تصمیم بگیریم. در نهایت بهرهوری و کارایی سازمان هم افزایش مییابد.
✅ @Nemoudar
برای مطالعه بیشتر به لینک زیر مراجعه کنید.
https://www.nemoudar.com/blog/what-is-business-intelligence/
✅ @Nemoudar
https://www.nemoudar.com/blog/what-is-business-intelligence/
✅ @Nemoudar
Power BI مجموعهای از سرویسها برای تحلیل اطلاعات کسب و کار است. این سرویس دسترسی راحت به اطلاعات را برای کارشناسان حوزهی هوش تجاری فراهم میکند. قطعا این سرویس تا به امروز بهترین پلتفرم برای پیادهسازی سیستمهای هوش تجاری در هر سازمانی است. ارائه اولیه این ابزار در سال 2013 بود که امکان پردازش میلیونها داده را به راحتی و با سرعت بالا فراهم میکرد.
این محصول باعث شد تا مایکروسافت از نظر گارتنر و فارستر(از معتبرترین موسسات تحقیقاتی در حوزه IT)، در این چند سال گذشته به طور پیاپی، در عرصهی هوش تجاری و ابزارهای تحلیل داده پیشگام باشد.
این سیستم برای تمام کاربران، با سطوح مختلف از دانش IT، گزینههای مناسبی ارائه داده است. از Self-service BI برای گزارشگیری بدون نیاز به دانش IT تا اتصال به انواع مختلف منابع اطلاعاتی و استخراج دادهها برای کاربرانی با دانش بیشتر. توسعهدهندگان سیستمهای هوش تجاری(BI Developers) نیز میتوانند از Power BI برای پیادهسازی مدلها و سناریوهای پیچیده در یک سیستم جامع هوش تجاری(Enterprise BI System) استفاده کنند.
✅ @Nemoudar
این محصول باعث شد تا مایکروسافت از نظر گارتنر و فارستر(از معتبرترین موسسات تحقیقاتی در حوزه IT)، در این چند سال گذشته به طور پیاپی، در عرصهی هوش تجاری و ابزارهای تحلیل داده پیشگام باشد.
این سیستم برای تمام کاربران، با سطوح مختلف از دانش IT، گزینههای مناسبی ارائه داده است. از Self-service BI برای گزارشگیری بدون نیاز به دانش IT تا اتصال به انواع مختلف منابع اطلاعاتی و استخراج دادهها برای کاربرانی با دانش بیشتر. توسعهدهندگان سیستمهای هوش تجاری(BI Developers) نیز میتوانند از Power BI برای پیادهسازی مدلها و سناریوهای پیچیده در یک سیستم جامع هوش تجاری(Enterprise BI System) استفاده کنند.
✅ @Nemoudar
مایکروسافت همچنان هم برای افراد علاقهمند به حوزهی هوش تجاری پیشنهادهایی دارد. با هم به بررسی آخرین موارد این پیشنهادها میپردازیم.
فریمورک برای چتبات (Bot Frameworks)
بات فریمورکها کدهای اسکلتی با هدف ساخت باتها ایجاد شدهاند. فریمورکها معمولا با LUIS و QnA Maker استفاده میشوند. این ابزار قابلیتهای گستردهای دارد؛ مانند انتخابهای چندگزینهای برای مشتریان، شخصیسازی چتبات خود و صحبت کردن به زبان طبیعی که بسیار نزدیک به قابلیتهای انسانی است.
برای استفاده از بات فریمورکها میتوان از راههای SDK، پیش نویس Visual Studio و یا ایجاد و استقرار Web App Bot در Azure استفاده کرد.
فریمورک یادگیری ماشین (ML.NET)
این فریمورکها کدهای اسکلتی ژنریک هستند که به شما اجازه ساخت اپلیکیشن خود را میدهند. NETجدیدترین کتابخانه یادگیری ماشین برای توسعه دهندگان است که از C# و F# در ویندوز، لینوکس یا macOS پشتیبانی میکند.
برای مطالعه بیشتر به لینک زیر مراجعه کنید.
https://www.nemoudar.com/blog/microsoft-and-machine-learning/
✅ @Nemoudar
فریمورک برای چتبات (Bot Frameworks)
بات فریمورکها کدهای اسکلتی با هدف ساخت باتها ایجاد شدهاند. فریمورکها معمولا با LUIS و QnA Maker استفاده میشوند. این ابزار قابلیتهای گستردهای دارد؛ مانند انتخابهای چندگزینهای برای مشتریان، شخصیسازی چتبات خود و صحبت کردن به زبان طبیعی که بسیار نزدیک به قابلیتهای انسانی است.
برای استفاده از بات فریمورکها میتوان از راههای SDK، پیش نویس Visual Studio و یا ایجاد و استقرار Web App Bot در Azure استفاده کرد.
فریمورک یادگیری ماشین (ML.NET)
این فریمورکها کدهای اسکلتی ژنریک هستند که به شما اجازه ساخت اپلیکیشن خود را میدهند. NETجدیدترین کتابخانه یادگیری ماشین برای توسعه دهندگان است که از C# و F# در ویندوز، لینوکس یا macOS پشتیبانی میکند.
برای مطالعه بیشتر به لینک زیر مراجعه کنید.
https://www.nemoudar.com/blog/microsoft-and-machine-learning/
✅ @Nemoudar
هوش تجاری مجموعهای از فرآیندها، معماری و تکنولوژیهایی است که با تبدیل دادههای خام به اطلاعات معنیدار، تصمیمگیریهای سازمان شما را بهبود میبخشد.
هوش تجاری مستقیم بر تصمیمات استراتژیک، تاکتیکی و اجرایی تاثیر دارد. هدف این سیستم استفاده از تمام دادهها برای تصمیمگیری است؛ به جای فرضیات و احساسات درونی، این امکان را داریم تا بر اساس حقیقت تصمیمگیری کنیم.
اهداف سیستمهای هوش تجاری به صورت خلاصه:
1)تصمیمگیری کلان مبتنی بر تجربیات گذشتهی سازمان
2)یکپارچگی تمام دادههای سازمان در یک سیستم
3)تحلیل آسان دادهها و دسترسی به اطلاعات در حداقل زمان ممکن
3)سرعت بخشیدن و افزایش کیفیت تصمیمگیری
4)تشخیص، پیش بینی و مقایسه روندها
برای مطالعه بیشتر به لینک زیر مراجعه کنید.
https://www.nemoudar.com/blog/what-is-business-intelligence/
✅ @Nemoudar
هوش تجاری مستقیم بر تصمیمات استراتژیک، تاکتیکی و اجرایی تاثیر دارد. هدف این سیستم استفاده از تمام دادهها برای تصمیمگیری است؛ به جای فرضیات و احساسات درونی، این امکان را داریم تا بر اساس حقیقت تصمیمگیری کنیم.
اهداف سیستمهای هوش تجاری به صورت خلاصه:
1)تصمیمگیری کلان مبتنی بر تجربیات گذشتهی سازمان
2)یکپارچگی تمام دادههای سازمان در یک سیستم
3)تحلیل آسان دادهها و دسترسی به اطلاعات در حداقل زمان ممکن
3)سرعت بخشیدن و افزایش کیفیت تصمیمگیری
4)تشخیص، پیش بینی و مقایسه روندها
برای مطالعه بیشتر به لینک زیر مراجعه کنید.
https://www.nemoudar.com/blog/what-is-business-intelligence/
✅ @Nemoudar
تبدیل شدن به دانشمند داده راههای زیادی دارد. اما برای این کار باید تلاش کنید و زمان لازم را صرف کنید. اگر واقعا به این حوزه علاقهمند هستید، باید راههای رسیدن به این موقعیت را به خوبی بشناسید.
در این پست آخرین مراحل تبدیل شدن به دانشمند داده را میآموزیم.
*سعی کنید با دادههای خام کار کنید تا کار کردن با دادههای خام را یاد بگیرید.
*حداقل ۱ یا ۲ پروژهی اساسی را تکمیل کنید. میتوانید یک آنالیز بسیار دقیق را با توجه کامل به جزئیات انجام دهید، یا گروهی از دادهها را مدلسازی کنید. همچنین میتوانید یک اپلیکیشن طراحی کنید. با این کار یاد خواهید گرفت که چگونه ایدهپردازی کنید، چگونه ایدهی خود را عملی کنید. لازم است چگونگی جمعآوری داده و کامل کردن پروژه را بیاموزید.
*در مسابقات Kaggle شرکت کنید و مهارتهای خود را بسنجید.
برای مطالعه بیشتر به لینک زیر مراجعه کنید.
https://www.nemoudar.com/blog/the-roadmap-to-become-a-data-scientist/
✅ @Nemoudar
در این پست آخرین مراحل تبدیل شدن به دانشمند داده را میآموزیم.
*سعی کنید با دادههای خام کار کنید تا کار کردن با دادههای خام را یاد بگیرید.
*حداقل ۱ یا ۲ پروژهی اساسی را تکمیل کنید. میتوانید یک آنالیز بسیار دقیق را با توجه کامل به جزئیات انجام دهید، یا گروهی از دادهها را مدلسازی کنید. همچنین میتوانید یک اپلیکیشن طراحی کنید. با این کار یاد خواهید گرفت که چگونه ایدهپردازی کنید، چگونه ایدهی خود را عملی کنید. لازم است چگونگی جمعآوری داده و کامل کردن پروژه را بیاموزید.
*در مسابقات Kaggle شرکت کنید و مهارتهای خود را بسنجید.
برای مطالعه بیشتر به لینک زیر مراجعه کنید.
https://www.nemoudar.com/blog/the-roadmap-to-become-a-data-scientist/
✅ @Nemoudar
هوش تجاری با ویژگیهای خاص خود، میتواند باعث افزایش فروش شود. در این پست تاثیر دیگر هوش تجاری را بر این فاکتور بررسی میکنیم.
*پوشش تمام بخشها
نباید تصور کرد هوش تجاری فقط برای مسائل مالی و فروش کاربرد دارد. در واقع میتوانید از این سیستم در تمام بخشهای سازمان استفاده کنید.
برای مثال با آنالیز بخش مارکتینگ خود نصمیمگیری درباره کمپینها به راحتی انجام میشود. با تعریف شاخصهایی در بخش منابع انسانی برای ارزیابی میزان رضایت شغلی کارمندان شرکت اقدام کنید. ایجاد داشبوردها هم تمام نیازهای شما را پوشش میدهد.
برای مطالعه بیشتر به لینک زیر مراجعه کنید.
https://www.nemoudar.com/blog/business-intelligence-and-sales/
✅ @Nemoudar
*پوشش تمام بخشها
نباید تصور کرد هوش تجاری فقط برای مسائل مالی و فروش کاربرد دارد. در واقع میتوانید از این سیستم در تمام بخشهای سازمان استفاده کنید.
برای مثال با آنالیز بخش مارکتینگ خود نصمیمگیری درباره کمپینها به راحتی انجام میشود. با تعریف شاخصهایی در بخش منابع انسانی برای ارزیابی میزان رضایت شغلی کارمندان شرکت اقدام کنید. ایجاد داشبوردها هم تمام نیازهای شما را پوشش میدهد.
برای مطالعه بیشتر به لینک زیر مراجعه کنید.
https://www.nemoudar.com/blog/business-intelligence-and-sales/
✅ @Nemoudar
برای داشتن سازمانی دادهمحور، باید برای دادهها و تحلیل آنها برنامه مشخصی داشت. تصمیمگیریها باید بر اساس داده گرفته شوند. امروزه سازمانها پتانسیل داده محور کردن کسب و کار و استراتژیهای خود را بیشتر از هر زمان دیگری در اختیار دارند.
تبدیل شدن به کسب و کار دیجیتالی، اولویت بیشتر سازمانها است. اما این نوع از تجارتها بدون دسترسی به داده و تحلیل درست آن موفق نخواهند شد.
تعیین اهداف داده محور در بسیاری از سازمانها با ایجاد تغییرات بزرگی همراه است. این تغییرات آسان نیستند و حتی میتوانند ذات کسب و کار شما را متحول کنند. دادهها و تحلیل آن باید در تمام بخشهای سازمان نفوذ کنند.
باید توجه داشته باشید که این تغییرات بدون مدیریتی درست که بر روند این برنامهها تمرکز داشته باشد، غیرممکن است.
داده محور شدن یک برنامهی گروهی است که باید در تمام ابعاد سازمان اجرا شود. کسب و کارها باید درک کنند مهارتهایی وجود دارد که باید در تمامی بخشهای سازمان پرورش یابد.
برای مطالعه بیشتر به لینک زیر مراجعه کنید.
https://www.nemoudar.com/blog/data-driven-organization/
✅ @Nemoudar
تبدیل شدن به کسب و کار دیجیتالی، اولویت بیشتر سازمانها است. اما این نوع از تجارتها بدون دسترسی به داده و تحلیل درست آن موفق نخواهند شد.
تعیین اهداف داده محور در بسیاری از سازمانها با ایجاد تغییرات بزرگی همراه است. این تغییرات آسان نیستند و حتی میتوانند ذات کسب و کار شما را متحول کنند. دادهها و تحلیل آن باید در تمام بخشهای سازمان نفوذ کنند.
باید توجه داشته باشید که این تغییرات بدون مدیریتی درست که بر روند این برنامهها تمرکز داشته باشد، غیرممکن است.
داده محور شدن یک برنامهی گروهی است که باید در تمام ابعاد سازمان اجرا شود. کسب و کارها باید درک کنند مهارتهایی وجود دارد که باید در تمامی بخشهای سازمان پرورش یابد.
برای مطالعه بیشتر به لینک زیر مراجعه کنید.
https://www.nemoudar.com/blog/data-driven-organization/
✅ @Nemoudar
در این پست نقشهی راه و مهارتهای مورد نیاز برای تبدیل شدن به یک متخصص هوش تجاری را بررسی کنیم. این مهارتها به چند دستهی کلی تقسیم میشوند.
*مهارتهای تخصصی
از مهارتهای اساسی برای تبدیل شدن به متخصص هوش تجاری، مهارتهای مرتبط با دیتابیس است. شما لازم است که با ساخت دیتابیس و موارد مربوط به آن به صورت تخصصی آشنا باشید.
*مهارتهای برنامهنویسی
حتی کوچکترین کسب و کارها ممکن است دارای دادههای فراوانی باشند. در نتیجه، کار با این حجم بالا از داده و خودکارسازی فرآیندهای مرتبط، نیاز به دانش زبان برنامهنویسی دارد. از شما انتظار میرود که بر روی زبانهایی مانند Pythonو SQL تمرکز کنید.تنها راه حرفهای شدن در Python، شروع به یادگیری موارد مختلف و عمیق شدن در مباحث آن است به گونهای که به طور کامل نسبت به مفاهیم آن تسلط پیدا کنید.
*یادگیری Tableau و یا Power BI
دانش اکسل و یا SQL بسیار عالی و کاربردی است. با این وجود داشتن تخصص در کار با ابزارهای جدید، فرآیندهای تحلیل داده را سادهتر میکند. Power BI و Tableau به قابلیتهای پیشرفتهای برای تحلیل دادههای کسب و کار و تحلیل آنها مجهز هستند.
✅ @Nemoudar
*مهارتهای تخصصی
از مهارتهای اساسی برای تبدیل شدن به متخصص هوش تجاری، مهارتهای مرتبط با دیتابیس است. شما لازم است که با ساخت دیتابیس و موارد مربوط به آن به صورت تخصصی آشنا باشید.
*مهارتهای برنامهنویسی
حتی کوچکترین کسب و کارها ممکن است دارای دادههای فراوانی باشند. در نتیجه، کار با این حجم بالا از داده و خودکارسازی فرآیندهای مرتبط، نیاز به دانش زبان برنامهنویسی دارد. از شما انتظار میرود که بر روی زبانهایی مانند Pythonو SQL تمرکز کنید.تنها راه حرفهای شدن در Python، شروع به یادگیری موارد مختلف و عمیق شدن در مباحث آن است به گونهای که به طور کامل نسبت به مفاهیم آن تسلط پیدا کنید.
*یادگیری Tableau و یا Power BI
دانش اکسل و یا SQL بسیار عالی و کاربردی است. با این وجود داشتن تخصص در کار با ابزارهای جدید، فرآیندهای تحلیل داده را سادهتر میکند. Power BI و Tableau به قابلیتهای پیشرفتهای برای تحلیل دادههای کسب و کار و تحلیل آنها مجهز هستند.
✅ @Nemoudar