Введение -----------
В последние годы аналитика больших данных стала модным словом и частью словарного запаса каждого. Многие организации используют его как инструмент для улучшения процесса принятия решений, а также расширения своих предложений. Большие данные могут вывести бизнес на новый уровень интеллекта, избавив его от ручных вычислений и простого анализа. Используя алгоритм машинного обучения, предприятия могут устанавливать сигналы тревоги, которые будут уведомлять их о значительных возможностях на рынке. Однако есть несколько подводных камней, связанных с использованием этой технологии. Хотя организации замечают результаты, получение реальной бизнес-ценности от больших данных сопряжено с определенными трудностями.
У людей есть недостатки в работе с большими данными ----------------------------------
Прежде всего, люди могут быть непредсказуемыми в интерпретации больших данных. Это может привести к человеческой ошибке из-за предположений без сбора соответствующих данных для подтверждения визуализаций. Вместо того, чтобы выявлять недостатки или не замечать извлеченных уроков, они сосредотачиваются на теоретической процентной скорости движения. Маленькие вещи могут быть упущены из виду в пользу более акцентированного материала, в результате чего модели потребления не основаны на реальных тенденциях. Базовый пример можно представить, сгруппировав покупки, связанные только с продуктами питания; Хотя потребители могут быть уверены, что избегают нездоровой пищи, неправильное питание может сохраняться из-за ориентации потребителей на все источники пищи, даже если они сознательно предпочитают воздерживаться от потенциально более полезных для здоровья продуктов, таких как миски для смузи из муки. Поскольку смузи, содержащие цельные ингредиенты, встречаются реже, у розничных продавцов сформировалось мнение, что этот выбор может быть тем, что дает больше динамики, тем самым вводя потребителей в заблуждение и упуская из виду истинные результаты. Отключение адресных сетей общественного питания может работать как здоровый продуктовый магазин, по существу устраняя разрыв в спросе между отраслями и учреждениями. Их неспособность изменить представление о потребителях оказывает влияние на всю коммерческую категорию, в результате чего продукты склонны соответствовать вкусам современной аудитории. В то время как преступники, покупающие мелкие товары, не выставляют напоказ мелкие товары, восприятие кассовых аппаратов считается выгодным, их невежество может исказить позитивные настроения по отношению к конкретным продавцам, заманивая потребителей к одним и тем же продуктам, но превосходя их всех по разным показателям непослушания. Схемы покупок не проявляются, когда речь идет о полуфабрикатах и цельных продуктах, что приводит к повреждению жажды за счет познания исключения. Потребители хорошо осведомлены о том, как выглядят чайные ложки, но, скорее всего, из соображений классификации они, скорее всего, ограничат свои критерии покупок закусками к ужину и ряжеными; При выборе пудинга из соевого молока привычки к помадке на растительной основе доминируют над преимуществом измельчения моркови. В то время, когда царит скептицизм в отношении надежных товаров и идей, потребляющих тех, чьи заявления о здоровье кажутся подозрительными, современные потребители утешают себя, рассматривая традиционные, предварительно опрошенные средства. Маркетинговые прогнозы
-
Взяв Страницу Из Книги Ричарда Тальгеймера
19 Oct, 24 -
Продажа Недвижимости С Помощью Twitter
19 Oct, 24 -
Заработок На Контекстной Рекламе
19 Oct, 24
