Ứng Dụng Bigdata

Big Data được ứng dụng trong rất nhiều lĩnh vực khác nhau như đã giới thiệu ở bài viết “Big Data – Tên gọi gợi lên khái niệm”. Bài viết tiếp theo dưới đây sẽ nói chi tiết hơn về các ứng dụng của Big data trong từng trường hợp cụ thể, và trong từng lĩnh vực đặc thù. Qua đó chúng ta sẽ thấy được tầm quan trọng trong việc thu thập và phân tích dữ liệu Big data.

ỨNG DỤNG CỦA BIG DATA TRONG MỌI LĨNH VỰC

Tìm hiểu về mối quan hệ giữa Big Data và Cloud

Việc tận dụng và khai thác Big Data để phục vụ cho mục đích cải thiện hiệu quả hoạt động kinh doanh ở mỗi công ty ngày càng trở nên quan trọng và đem lại lợi ích cực kỳ to lớn. Big Data được xem là tài sản cực kỳ chủ lực không thuộc tài chính và nhân lực, nên tài nguyên này cũng cần được quản lý và sử dụng đúng cách.

BIG DATA VÀ CLOUD – SỰ KẾT HỢP HOÀN HẢO

Trở lại với chủ đề về các thuật toán cây quyết định Decision trees, như vậy qua các bài viết trước chúng ta đã tìm hiểu về tổng quan thuật toán cây quyết định là gì, làm quen với các dạng thuật toán CART (phân 2 nhánh) sử dụng công thức Goodness of Split, Gini Index và C4.5 (phân nhiều hơn 2 nhánh) sử dụng công thức Entropy kết hợp với Information gain.

THUẬT TOÁN CÂY QUYẾT ĐỊNH (P.4): ƯU & KHUYẾT ĐIỂM, STOPPING & PRUNING METHOD

Phân tích dự báo hay còn gọi Predictive analytics là một trong những phương pháp, kỹ thuật phân tích dữ liệu phổ biến và quan trọng nhất ngày nay. Đây là công cụ hữu ích để những nhà khoa học, chuyên gia hoạt động ở lĩnh vực Data science có cái nhìn chi tiết về đối tượng nghiên cứu, khám phá các mối liên hệ, đưa ra những phán đoán về đối tượng nghiên cứu ở tương lai chứ không chỉ dừng lại tại quá trình mô tả.

TỔNG QUAN VỀ PREDICTIVE ANALYTICS (PHÂN TÍCH DỰ BÁO) (PHẦN 1)

Giới thiệu về K – nearest neighbor (KNN)

Ở các bài viết trước đã giới thiệu đến các bạn một cách tổng quan những chủ đề về Data mining (Khai phá dữ liệu), Predictive analytics (Phân tích dự báo), Statistics (Thống kê) bao gồm các khái niệm quan trọng, kỹ thuật phân tích và ứng dụng, lợi ích trong các lĩnh vực khác nhau.

THUẬT TOÁN KNN VÀ VÍ DỤ ĐƠN GIẢN TRONG NGÀNH NGÂN HÀNG

Data visualization tạm được dịch là trực quan hóa dữ liệu, đây là phương pháp không chỉ là bước quan trọng của bất kỳ quy trình phân tích, hay khai phá dữ liệu mà nó còn là công cụ được sử dụng phổ biến và rộng rãi ở mọi tổ chức thuộc mọi lĩnh vực, hay bởi mỗi một ai trong chúng ta, với mục đích đơn giản là truyền đạt, trình bày một cách hiệu quả, đơn giản, thu hút những thông tin, dữ liệu đến người đọc, người xem.

TỔNG QUAN VỀ DATA VISUALIZATION (TRỰC QUAN HÓA DỮ LIỆU)

Vào năm 2016, khi Facebook cho ra mắt nền tảng trò chuyện Facebook Messenger với phiên bản nâng cấp cho phép các công ty, các nhà phát triển có thể xây dựng các Chatbot của riêng mình để phục vụ cho các mục đích khác nhau. Chính vì vậy, kể từ đó, sự phổ biến của thuật ngữ “Chatbot” được lan rộng, mặc dù ngày nay nhiều người cũng chỉ mới lần đầu nghe đến nhưng đối với các chuyên gia, nhà quản lý của các tập đoàn công nghệ thế giới, Chatbot hay bất kỳ công nghệ AI (Artifical Intelligence Trí tuệ nhân tạo) có thể hiểu và tương tác với khách hàng từ lâu đã trở thành xu hướng mạnh mẽ, lan rộng , cách mạng hóa các hoạt động kinh doanh.
LỢI ÍCH CỦA CHATBOT TRONG VIỆC KHAI THÁC BIG DATA

Trở lại với chủ đề Data security, bảo mật dữ liệu, ở phần 1 bài viết trước chúng ta đã cùng nhau tìm hiểu về thực trạng Data security trên toàn cầu thông qua bàn luận những số liệu từ các báo cáo, nghiên cứu của Verizon và IBM về Data breach (xâm phạm, đánh cắp, rò rỉ dữ liệu) tại những công ty, tổ chức đến từ nhiều quốc gia khác nhau; cũng như tìm hiểu tổng quan về Data security như khái niệm, lợi ích, thách thức.

GIẢI PHÁP CẢI THIỆN BẢO MẬT DỮ LIỆU – DATA SECURITY

Phân tích dữ liệu là một công việc rất quan trọng giúp chúng ta có thể lập báo cáo tốt hơn, tránh được những sai sót, đảm bảo được tính chính xác của báo cáo. Vậy phân tích dữ liệu là phải làm những công việc gì? Sau đây chúng ta sẽ tìm hiểu về kỹ năng phân tích dữ liệu trước khi lập báo cáo trên Excel thông qua 1 bài tập sau:

Giả sử rằng bạn làm ở vị trí trưởng bộ phận bán hàng. Cuối tháng bạn nhận được 1 bảng dữ liệu về bán hàng trong tháng của cửa hàng mình như sau:

Tìm hiểu kỹ năng phân tích dữ liệu trước khi lập báo cáo trên Excel

Quyển sách mới ra “hiểu số để tăng số – Sexy little number” của Dimitrix Maex & Paul B.Brown đưa ra một góc nhìn tổng hợp trong việc sử dụng số liệu để thực hiện tiếp thị marketing trong thời đại công nghiệp số hoá, dữ liệu lớn. Trong bài này chúng tôi sẽ tóm tắt 1 số ý chính từ quyển sách cho bạn không có thời gian đọc hết quyển sách này.

Sử dụng số liệu trong kinh doanh thời đại số

Business Intelligenc (BI) hay Data Analytics – phân tích dữ liệu từ lâu đã trở thành các công cụ hữu ích hỗ trợ các tổ chức, công ty trong quá trình hoạt động và phát triển. Ở bài viết lần này, sẽ giới thiệu đến các bạn các lợi ích của phân tích dữ liệu trong kinh doanh, nhưng trước tiên ta cùng phân biệt rõ 2 khái niệm được nêu ở trên mà nhiều người thường nhầm lẫn.

LỢI ÍCH PHÂN TÍCH DỮ LIỆU TRONG KINH DOANH

Nếu các bạn có theo dõi những bài viết của chúng tôi về Data management (quản lý dữ liệu) và Data quality (chất lượng dữ liệu), thì chắc cũng biết tầm quan trọng của quá trình Data security; sự ra đời của những bộ luật, điều luật về bảo mật thông tin, dữ liệu như GDPR tại châu Âu, luật An ninh Mạng ở nước ta; đặc biệt là xu hướng khách hàng đang ngày càng quan tâm hơn về tính minh bạch trong việc sử dụng, và khả năng bảo vệ nguồn dữ liệu, thông tin cá nhân của họ tại các công ty.

THỰC TRẠNG DATA SECURITY TRÊN TOÀN CẦU

Ở các bài viết trước về ứng dụng của Big Data trong lĩnh vực E-commerce hay thương mại điện tử, Big Data Uni đã đề cập đến những dữ liệu các công ty triển khai E-commerce cần khai thác và giá trị chúng đem lại, đặc biệt là giới thiệu sơ về lợi ích Predictive Analytics. Lần này, chúng ta sẽ đi sâu hơn và bàn luận về tầm quan trọng của phân tích dự báo trong từng trường hợp cụ thể. Nhưng trước hết, chúng ta cùng tìm hiểu một chút về định nghĩa phân tích dự báo.

LỢI ÍCH CỦA PREDICTIVE ANALYTICS TRONG THƯƠNG MẠI ĐIỆN TỬ

Page 1 of 4

banking mobile apps

insurtech

medical tech, health care mobile apps

Copyright© Bigdata Solutions. All Rights Reserved. Tư vấn, xây dựng, chuyển giao Bigdata

Tìm kiếm