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Post by account_disabled on Dec 30, 2023 1:42:36 GMT -5
影响您业务的需求供应和其他因素做出预测。结论可以使用人工智能改进供应链管理和业务运营其中涉及可以从数据中学习并做出预测的机器。供应链管理是人工智能的下一阶段它有很多优势。您可以自动化流程发现问题改进预测并做出更好的决策。高级分析是数字世界中的热门话题而且不会很快消失。它是指数据分析的通用术语。分析有多种形式但在本文中我们将重点介绍高级分析。高级分析是分析方法的一个子集用于智能数据分析和从原始数据中发现洞察力。我们可以将高级分析分为两个主要分支第一方分析和第三方分析。第一方分析涉及使用属于您公。 司或组织的数据例如来自您的系统收银机或系统的销售数据不同仓库的库存水平等。第三是指分析公司外部的数据例如查看或等市场研究报告或等竞争对手的股价甚至社交媒体统计数据例如上的关注者数量或人数上 手机号码数据 的追随者。以及它与高级分析有何关系大数据每天都通过互联网活动社交媒体供应链跟踪和产品使用产生。移动设备和物联网的兴起导致数据收集量大幅增加。所有行业存储的数据量都呈指数级增长很快就会超过即十亿太字节那么我们如何处理这些数据量呢使用最新技术来处理这些海量数据并为企业提供。 有价值的见解和信息。大数据是无法用常规方法或工具处理的海量数据一些行业或机构的数据场景存储了海量的流程销售市场场景等信息。我们使用手机跟踪我们的健身和健康状况数据由智能设备收集零售商通过跟踪他们的库存产品使用数据由智能洗衣机电视和其他智能家电收集。。各种设备和传感器生成的所有这些数据都需要处理。仅在最近几十年硬件的进步才允许从该体积测量中的数据中提取信息的算法出现将以前无法管理的数据库转变为非常强大的信息源。为什么要在业务中使用高级分析今天了解您的客户运营和业务以及他们如何。
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