Неструктурированное анализ данных Индустрия Индустрия модели модели. Случай.
Вес товара: ~0.7 кг. Указан усредненный вес, который может отличаться от фактического. Не включен в цену, оплачивается при получении.
Описание товара
В современную эпоху Интернета большинство предприятий и государственных учреждений располагают большим объемом неструктурированных данных.Благодаря улучшению вычислительной мощности и снижению затрат на сбор информации, анализ неструктурированных данных позволяет некоторым дальновидным предприятиям преодолеть ограничения сбора данных и базовой отчетности, создать практическую ценность для бизнеса в своих процессах принятия решений и, в конечном итоге, помочь предприятиям повысить свою конкурентоспособность и победить.
«Анализ неструктурированных данных» рассказывает о том, как анализ неструктурированных данных на основе искусственного интеллекта, машинного обучения, глубокого обучения и других технологий может применяться в привлечении и удержании пользователей, обнаружении и предотвращении мошенничества, управлении человеческими ресурсами, юриспруденции, здравоохранении, разработке продуктов и услуг, национальной безопасности, спорте и других областях промышленности.В этой книге собраны истории таких компаний LX, как Google, YMX, Spotify, LinkedIn, Pfizer, Manulife Financial Group of Canada, AXA Group, Monster Worldwide, Under Armour, Houston Rockets, Dell, IBM и SAS Software Research Institute в США, а также представлена основа для построения и применения успешного анализа неструктурированных данных.
В волне больших данных значение, содержащее в самих данных, гораздо более богаче, чем мы думаем, и полное использование неструктурированных данных очень важно для любой отрасли.Поэтому эта книга имеет важное справочное значение для любой отрасли.
Глава DI GJ Эра бизнес-анализа // 1
Введение // 2
Почему в наше время так пропагандируется анализ // 5
Краткая история анализа данных // 14
Какой век аналитики // 21
Глава D2 Анализ следующего рубежа инноваций // 31
Введение // 32
Что такое анализ неструктурированных данных // 34
Зачем поколению D использовать анализ неструктурированных данных // 37
Отрасль анализа неструктурированных данных // 45
Полезность анализа неструктурированных данных // 47
Как работает анализ неструктурированных данных // 48
Почему анализ неструктурированных данных является следующим рубежом бизнес-инноваций // 49
Истории успеха анализа неструктурированных данных // 54
Золотой век анализа неструктурированных данных // 59
Глава D. Третья рабочая основа для анализа неструктурированных данных // 61
Введение // 62
Зачем нужен фреймворк для анализа неструктурированных данных // 63
Замкнутый цикл IMPACT применительно к неструктурированным данным // 64
Пример парсинга текста // 72
Глава D 4. Как использовать анализ неструктурированных данных для улучшения привлечения и удержания клиентов // 103
Голос клиента: золотая жила понимания ваших клиентов // 104
Почему сосредоточение внимания на анализе неструктурированных данных может привлечь и удержать клиентов // 105
Прогнозные модели и интернет-маркетинг // 112
Как анализ неструктурированных данных можно использовать для привлечения клиентов // 113
Влияние анализа неструктурированных данных на ответы по электронной почте и оптимизацию рекламы // 118
Как анализ неструктурированных данных можно применить к операциям с контентом, чтобы повысить конверсию и вовлеченность клиентов // 118
Как анализ неструктурированных данных можно применить для удержания клиентов (предотвращения оттока) // 119
Как использовать аналитику неструктурированных данных для привлечения клиентов // 122
Как использовать неструктурированные данные для удержания клиентов (предотвращения оттока) // 127
Возможности анализа неструктурированных данных с помощью виртуальных агентов // 129
Преимущества обслуживания клиентов от использования виртуального агента или помощника с искусственным интеллектом // 130
Аналитика неструктурированных данных в социальных сетях и нативной рекламе для увеличения привлечения клиентов // 142
Глава D5 Использование анализа неструктурированных данных для улучшения возможностей выявления и предотвращения мошенничества // 147
Введение // 148
Зачем заботиться об анализе неструктурированных данных для выявления и предотвращения мошенничества // 149
Преимущества анализа неструктурированных данных // 153
Что такое анализ неструктурированных данных в сфере мошенничества // 157
Как анализ неструктурированных данных играет роль в выявлении и предотвращении мошенничества // 159
Система анализа неструктурированных данных для выявления и предотвращения мошенничества: страхование // 162
Ключевые технологии обнаружения и предотвращения мошенничества // 165
ZJ практикует использование анализа неструктурированных данных для выявления и предотвращения мошенничества // 167
Глава D6 Применение анализа неструктурированных данных в управлении человеческим капиталом // 179
Почему стоит заботиться об анализе неструктурированных данных в HR // 180
Что такое анализ неструктурированных данных в сфере управления персоналом // 181
Что означает анализ неструктурированных данных в сфере человеческих ресурсов // 184
Роль анализа неструктурированных данных в онлайн-рекрутменте: баланс спроса и предложения // 185
Роль анализа неструктурированных данных в анализе поиска талантов // 186
Роль анализа неструктурированных данных в анализе привлечения талантов // 194
Использование ИИ в качестве помощника по подбору персонала // 194
Роль анализа неструктурированных данных в удержании талантов // 196
Обратная связь по результатам анализа данных аттестации сотрудников // 198
Как работает анализ неструктурированных данных // 199
Преимущества анализа неструктурированных данных для HR-индустрии // 200
Глава D7 Применение анализа неструктурированных данных в юридической отрасли // 207
Почему стоит заботиться об анализе неструктурированных данных в юридических услугах // 208
Что такое анализ неструктурированных данных в юридической отрасли // 212
Как работает аналитика неструктурированных данных в юридической отрасли // 213
Преимущества и проблемы // 218
Глава D8 Применение анализа неструктурированных данных в сфере здравоохранения и медицинских исследованиях // 223
Почему вам стоит задуматься об аналитике неструктурированных данных в здравоохранении // 224
Что такое анализ неструктурированных данных в сфере здравоохранения // 230
Как работает анализ неструктурированных данных // 235
ИМПАКТ замкнутый контур // 239
Преимущества применения анализа неструктурированных данных в отрасли здравоохранения // 240
Глава D 9 Применение анализа неструктурированных данных при разработке продуктов и услуг // 249
Почему вас должна волновать роль анализа неструктурированных данных в разработке продуктов и услуг // 250
Анализ неструктурированных данных и анализ больших данных // 251
Что такое анализ неструктурированных данных в сфере разработки продуктов // 277
Как анализ неструктурированных данных применяется при разработке продукта // 279
Как работает анализ неструктурированных данных при разработке продуктов // 281
Глава D Глава 10 Применение анализа неструктурированных данных в национальной безопасности // 285
Национальная безопасность: большая сцена для анализа неструктурированных данных или угроза гражданским свободам // 286
Что такое анализ неструктурированных данных в сфере национальной безопасности // 288
Источники данных АНБ // 289
Почему анализ неструктурированных данных используется в национальной безопасности // 292
Как работает анализ неструктурированных данных // 301
Глава D11 Применение анализа неструктурированных данных в спорте // 303
Краткая история спортивного анализа: Moneyball // 305
Почему стоит обратить внимание на применение анализа неструктурированных данных в спортивных мероприятиях // 310
Что такое анализ неструктурированных данных в спорте // 315
Как работает анализ неструктурированных данных // 319
Глава D12 Будущее технологий анализа // 325
Правильное использование интерфейсных технологий принесет большую пользу // 327
Ценность данных становится все меньше, а технологии анализа становятся мейнстримом // 329
Прогнозная аналитика, искусственный интеллект, машинное обучение и глубокое обучение становятся новым стандартом // 331
Отдел анализа персонала стал стандартной организацией предприятия // 334
Анализ неструктурированных данных все чаще встречается на предприятиях // 335
Расширение когнитивного анализа // 335
Эволюция Интернета вещей к аналитике Интернета вещей // 336
МООК, а также программное обеспечение и приложения с открытым исходным кодом будут продолжать процветать // 337
Блокчейн и аналитика решат социальные проблемы // 338
Гуманистические вычисления станут нормой // 340
Управление данными и безопасность данных останутся риском и угрозой номер один // 341
К Xie // 343