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eコマースでのビッグデータの使い方
ビッグデータと分析のアプリケーションは、eコマースビジネスがゲームの一歩先を行くのを助けています。ビッグデータは、組織がより大きな利益を得るためにどの製品、価格、広告がトップであるかを決定するために使用できる多数の事実の集まりです。
analyticsjapan Oct 1, 2019 0 2899
ビッグデータと分析のアプリケーションは、eコマースビジネスがゲームの一歩先を行くのを助けています。ビッグデータは、組織がより大きな利益を得るためにどの製品、価格、広告がトップであるかを決定するために使用できる多数の事実の集まりです。
analyticsjapan Jul 12, 2019 0 43
analyticsjapan Dec 20, 2019 0 40
analyticsjapan Jan 6, 2020 0 37
Aino Jul 29, 2019 0 37
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analyticsjapan Jan 14, 2020 0 155
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analyticsjapan Jul 11, 2019 0 1308
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Aino Jul 29, 2019 0 1234
analyticsjapan Mar 9, 2020 0 1190
analyticsjapan May 21, 2024 0 1154
analyticsjapan Mar 9, 2020 0 6643
analyticsjapan Feb 17, 2020 0 3627
analyticsjapan Feb 5, 2020 0 3599
analyticsjapan Jun 3, 2019 0 4376
患者は常にヘルスケアシステムの究極のエンドユーザーです。この記事の他のすべての解決策は、何らかの方法で - 改善された患者アウトカムを提供することに焦点を当てています。それでも、支払人、医療提供者、またはライフサイエンス企業が仲介者として行動することなく、患者に直接アクセスすることを目的とした解決策もあります。
analyticsjapan Jun 3, 2019 0 4236
保険数理科学が現代の金融理論と現在広く「データ科学」と呼んでいるものの両方に先んじて、データは常に支払人のビジネスモデルの中核をなしてきました。しかし医療では、支払人が直面する質問のセットは他のものよりも広いです分析が主に損失の可能性、損失のコスト、および価格競争力があるが有益な保険料に焦点を当てている保険会社の種類。今日では、有力支払者は保険会社と保険加入者の両方を対象にしており、データ分析は健康への影響に影響を与える能力の不可欠な要素です。
analyticsjapan Sep 5, 2019 0 5277
人工知能についてはロボットの恐ろしい報告から、テクノロジーに対する想像以上の期待にまで及んでいます。現在、消費者はスマートフォン、カスタマーサービスセンター、ウェブサイト、アプライアンスを通じて人工知能に絶えず触れる機会があります。調査によると、人々の80%がAIが自分の生活に良い影響をもたらしていると報告しています。テクノロジー、映画、芸術、および文学の圧倒的な前向きな支持にも関わらず、何故恐ろしく思われているのでしょうか。それでは、どれだけ現実に基づいているのでしょうか?これらの質問に答えるためには、事実を確認することが重要です。...
analyticsjapan Sep 4, 2019 0 2948
ブロックチェーンテクノロジーのユースケースシナリオは、終わりがありません。 世界が輸送および調整データを追跡する方法を根本的に混乱させるサプライチェーンのようなイーサリアムプラットフォームになっています。また、育成可能なCryptoKitties(猫を育成するイーサリアムコイン)として新時代のネオペットを収集する個人まで、ブロックチェーンの変革の始まりが始まったばかりです。現在、地球上の各産業は、ブロックチェーンがその最も役立つ手段であるか、最大の脅威となるのかどうかを探っています。...
analyticsjapan Feb 5, 2020 0 3781
動きが速く、デザイナーからバイヤーまでのすべての人々は、最新の変化するトレンドをキャッチするために先を見越していることを確認する必要があります。アイテムを見つけて購入する方法は劇的に変わりました。過去数年間、小売業ほどヒットしている業界は他にありません。新興技術(AI、ブロックチェーン、IoT、3Dプリンティング、AR...
analyticsjapan Oct 18, 2019 0 2728
RPAイニシアチブが実現に失敗した場合、これはロボットが十分に賢くないためであるという自然な仮定があります。しかし、スマートになるのはロボットの仕事ではありません。AIの仕事です。
analyticsjapan Sep 12, 2019 0 2863
消費者は、生活のあらゆる面でパーソナライズされた体験を期待するようになりました。 AIを金融サービスで使用して、顧客をセグメント化し、リテールバンキングのコンバージョンと定着率を高めるパーソナライズされたオファーを推進できます。自動化されたエージェントは、ミレニアル世代を惹きつけるための鍵であり、人と話すことなく顧客が質問に答え、問題を自分で解決するのに役立ちます。不正行為を顧客に自動的に警告し、行動を起こすことで、顧客満足度を高め、解約の可能性を減らすことができます。