AI·빅데이터 분석의 핵심 기술
거민시스템에서 제공하는 AI·빅데이터 분석의 핵심 기술을 소개합니다.
빅 데이터 분석이란 무엇이며 왜 중요한가요?
빅 데이터 분석은 숨겨진 패턴, 알려지지 않은 상관 관계, 시장 동향 및 고객 선호도와 같은 의미있는 통찰을 추출하기 위해 사용되는 프로세스입니다. 추출된 결과는 더 나은 의사 결정을 내리고 사기 행위를 방지하는 데 사용할 수 있습니다. 현대 사회에서 빅 데이터 분석은 모든 산업에서 우리가 온라인에서 활동하는 모든 일을 축적하고 있습니다.
거민시스템에서는 고객에게 다음과 같은 성과를 드립니다.
빅 데이터 분석 유형과 사례
오늘날 빅 데이터 분석은 모든 산업에서 우리가 온라인에서 활동하는
모든 일을 축적하고 있습니다.
거민시스템에서 빅데이터를 분석하는 유형과 사례를 소개합니다.
1. 기술 분석
사람들이 쉽게 읽을 수있는 형태로 과거 데이터를 요약합니다.
이는 회사의 수익, 판매 등과 같은 보고서를 작성하는 데 도움이
됩니다. 또한 소셜 미디어 메트릭을 표로 만드는 데 도움이
됩니다.
적용 사례 : 사무실과 실험실 공간에서 시설 활용도를 높이기 위해
과거 데이터를 분석했습니다. 설명적 분석을 사용하여 활용도가
낮은 공간을 식별 할 수있었습니다. 이 공간의 통합으로 이 회사는
연간 약 4 백만 달러를 절약 할 수있었습니다.
2. 진단 분석
처음에 문제의 원인을 이해하기 위해 수행됩니다. 드릴 다운,
데이터 마이닝 및 데이터 복구와 같은 기술 이 모두 예입니다.
조직은 특정 문제에 대한 심층적 인 통찰력을 제공하기 때문에
진단 분석을 사용합니다.
적용 사례 : 전자 상거래 회사의 보고서에 고객이 장바구니에
제품을 추가하고 있지만 매출이 감소한 것으로 나타났습니다. 이는
양식이 제대로 로드되지 않았거나 배송비가 너무 높거나 사용
가능한 결제 옵션이 충분하지 않은 등 다양한 이유 때문일 수
있습니다. 여기에서 진단 분석을 사용하여 이유를 찾을 수
있습니다.
3. 예측 분석
데이터 마이닝, AI 및 기계 학습을 사용하여 과거와 현재 데이터를
분석하고 미래를 대한 예측을 합니다. 고객 동향, 시장 동향 등을
예측하는 데 사용됩니다.
적용 사례 : PayPal은 사기 거래로 부터 고객을 보호하기 위해
어떤 종류의 예방 조치를 취해야하는지 결정합니다. 이 회사는
예측 분석을 사용하여 모든 과거 결제 데이터와 사용자 행동
데이터를 사용하고 사기 행위를 예측하는 알고리즘을 구축합니다.
4. 처방적(규범적) 분석
특정 문제에 대한 솔루션을 규정합니다. 관점 분석은 설명 및 예측
분석 모두에서 작동합니다. 대부분의 경우 AI와 고급 머신 러닝에
의존합니다.
적용 사례 : 규범적 분석을 사용하여 항공사의 수익을 극대화 할
수 있습니다. 이러한 유형의 분석은 고객 수요, 날씨, 목적지,
휴가철, 유가 등 다양한 요인을 기반으로 항공 요금을 자동으로
조정하는 알고리즘을 구축하는 데 사용됩니다.
빅데이터 분석의 수명주기 단계
빅데이터 분석은 다음과 같은 수명주기 단계를 가집니다.
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