知識分析是一種信息科學戰略,已成為商業世界中的“新孩子”。它旨在為企業管理人員提供數據,並使他們能夠輕鬆地做出戰略和戰術選擇。數據分析也被稱為“大知識”,因為它容納了大量未處理的知識。信息集可以包含財務、產品、買家、健康、人力資源、製造、供應鏈、運營等。知識分析已成為過去十年幾乎所有業務的必要組成部分。

這個新時期的數據分析使得充分利用可用信息獲得積極優勢、做出明智的選擇、提供優質的公司和產品、降低運營價格、提高生產力、增強買家專業知識並最終實現目標成為可能。它通過提供對企業活動各個方面的洞察力來幫助實現所有這些目標。這些見解可用於提高服務質量和提供的產品. 它們可用於製定有關產品創新、品牌定位、廣告和營銷策略、銷售策略、企業發展等方面的戰略決策。這些見解還可用於獲得積極優勢、降低運營成本、增加公司收入、改善員工生產力、提高產品和服務質量、提高買家專業知識、提高工人指導效率等。所有這些都將帶來更好的收益、更少的財務損失、改進的公司管理、更好的供應鏈管理管理、更環保的客戶服務,以及一個額外成功的業務系統。

充分利用信息分析的關鍵在於利用所有不同的可用信息來源。專家建議,第一步是開發一套豐富的數據源,用作知識分析的基礎。其中一些來源是客戶資料、產品和維修評論、供應商和供應商調查、實時買家知識、需求預測等。在每一個來源中,顧問都會尋找兩個問題的答案:購物者真正想要什麼,以及如何他們尋求這些問題的答案。第二個查詢同樣重要:獲取、處理、零售商和輸入此信息以向買方問題提供真實選擇的最佳方式。

大型分析的另一個用途在於風險管理。使用信息分析進行威脅管理的目的不應該僅僅是找出容易發生的威脅,還應該找出必須採取哪些措施來防止這些危險的發生。保險危險管理也是如此。這些見解可以幫助精算師對未來的損失費用做出更好的估計,並可能提高風險管理計劃的標準。一項研究表明,使用大規模分析來分析威脅的保險公司已經準備好將提供保險的價格降低多達 40%。

信息分析的另一個用途是醫療保健。醫學研究人員已經能夠使用知識分析來製定更高的篩查患者策略,確定這些患者感染疾病的最大威脅,並改進疾病的檢測和治療方式。對龐大而復雜的數據單元使用預測模型的能力使研究人員能夠開發和檢查治療疾病的新方法。此外,使用數據分析有助於回答困擾醫療 團隊多年的問題。與如何增加人員配置、最佳醫療機會在哪里以及護士是否是忠誠的員工或者他們是否更有動力縮短工作時間等問題相提並論。

知識分析可以幫助產品改進專業人員,讓他們進入一個龐大的數據集,使他們能夠做出更明智的產品設計選擇。當產品增長專業人士對市場有深刻的了解時,他們可以利用這些巨大的信息來幫助他們確定給定產品的最佳行動計劃。這使他們能夠為商品構建更好的包裝設計,開發更簡單的促銷活動,推出新產品跟踪,甚至降低製造價格。通過獲得如此龐大的知識庫,產品改進專業人員可以更好地洞察他們的競爭對手,為您提供創新的產品品牌重塑概念,並構建更高、更有價值的商業時尚。

知識分析的另一個好處是它通過減少不必要的重複任務來幫助提高醫療保健價格。傳統的知識呈現策略可能需要太長時間並且容易出錯。例如,醫療保健組織可能必須先將信息演示文稿從 Phrase 轉換為 Excel,然後再轉換回 Word 到 PowerPoint,然後再將其發送給正確的個人。傳統的機器學習策略通常要求構建者學習機器學習語言以便能夠解釋信息,但只有受過教育的分析師才能機械地做到這一點。

信息分析人員可以為組織提供許多優勢。儘管如此,信息挖掘需要大量關於目標業務的信息。數據分析師需要在企業智能 (BI) 和統計方面具有穩定的背景。同樣,數據分析師需要對 Java、C++、Python、R、MATLAB、SQL 等編程語言有深入的了解。這些只是可獲得的各種編程語言中的一部分,並且僅僅是想要進行數據挖掘的複雜工具的開始。

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