Pirsgirêkên sereke yên zanistiya daneyê di 2024 de

Zanistiya daneyê bi lez perestgeha karsaziyê diguhezîne, rê dide pargîdaniyan ku bêtir biryarên agahdar bistînin û xerîdarên xwe baştir fam bikin. Li gorî pisporan, heya sala 2022-an, bazara gerdûnî ya amûr û platformên daneyê dê berê xwe bide 128.000 mîlyar dolarî.

Lêbelê, yekkirina zanyariya daneyê di çanda pargîdanî de pêvajoyek dijwar e ku bi gelek tevliheviyan ve girêdayî ye. Werin em li ser kêşeyên sereke yên ku pisporên daneyê dê di sala 2024-an de rû bi rû bimînin û çareseriyên gengaz analîz bikin.

Zanistiya daneyê çi ye?

Bi berfirehî, mebesta zanistiya daneyê derxistina têgihîştina kêrhatî ji daneyan e ku ji karsaziyan re bibe alîkar ku bigihîjin armancên xwe. Karê zanyarê daneyê Dibe ku ew optimîzekirina kampanyayên kirrûbirrê, baştirkirina karbidestiya hilberînê, baştirkirina ezmûna xerîdar, an nûjenkirina hilber û karûbarên nû pêk bîne.

Serîlêdana zanistiya daneyê pir cihêreng e. Li vir çend nimûne hene:

• Analîzkirina karsaziyê: dabeşkirina xerîdar, pêşbînkirina daxwazê, nasîna faktorên guheztinê, pêşniyarên kesane.
• Kirrûbirrî: nirxandina bandorkeriya kampanyayên kirrûbirrê, xweşbînkirina biha û promosyonên, û pêşbînkirina meylên xerîdar.
• Hilberîn: lênihêrîna alavên pêşdîtin, xweşbîniya zincîra peydakirinê, kontrolkirina kalîteya hilberê.
• Tenduristî: Pêvajoya wêneya bijîjkî, pêşkeftina derman, dermankirina kesane ya li ser bingeha daneyên genetîkî.
• Jîngeha bajarî: Pêşbîniya trafîkê, xweşbînkirina karûbarên karûbarên şaredariyê, tespîtkirina avakirina neqanûnî bi karanîna wêneyên satelîtê.

Ev lîste dikare bêdawî were dirêj kirin. Di bingeh de, rêbazên zanistiya daneyê di her warî de bi daneyên têr ji bo analîzê têne sepandin.

Pisporên zanistiya daneyê bi çi dijwariyan re rû bi rû dimînin?

Karkirina bi daneyan re bi gelemperî qonaxên jêrîn pêk tîne:

1. Pênaseya pirsgirêka karsaziyê.
2. Berhevkirin û amadekirina daneyan.
3. Analîzkirina daneyên lêgerînê.
4. Afirandin û nirxandina modelên pêşdîtinê.
5. Sazkirina modelan di pêvajoyên karsaziyê de.
6. Şopandin û sererastkirina modelan.

Di her yek ji van qonaxan de, zanyarên daneyê dibe ku bi hin pirsgirêkan re rû bi rû bimînin.

Pêşîn, pirsgirêkên daneyê hene. Agahdarî bi gelemperî di pergalên cûda, form û astên hûrgelê de têne hilanîn. Dibe ku dane ne temam, kevnar, an jî xeletî hebin. Ji ber vê yekê, zanyarên daneyê demek girîng (ji hêla hin texmînan heya% 80) berhevkirin, paqijkirin û amadekirina daneyan derbas dikin. Amûrên otomasyonê yên ku rêbazên îstîxbarata sûnî bikar tînin bi qismî vê pirsgirêkê çareser dikin. Wekî din, pêdivî ye ku di navbera tîmên pargîdaniyê de pêvajoyên hevkariyê werin saz kirin da ku kalîteya daneyê û yekparebûnê misoger bikin.

Pirsgirêka duyemîn a hevpar tevlêbûna karsaziyê ne têr e. Carinan daxwazên yekîneya karsaziyê bi rengek ne zelal têne formulekirin û bi pîvanên pîvandî ve ne girêdayî ne. Wekî encamek, tewra modelek ML ya bêkêmasî jî dikare di pratîkê de nepratîk be. Ji ber vê yekê, girîng e ku meriv pîvanên serkeftina projeyê ji destpêkê ve diyar bike û hemî aliyên eleqedar di gotûbêja xwe de beşdar bike. Dashboard û amûrên dîtbarkirina daneyê ji bo baştirkirina pêwendiya di navbera analîst û pargîdaniyê de amûrên bi bandor in.

Dibe ku di qonaxa sazkirina modelê de jî dijwarî derkevin holê. Yekkirina algorîtmayên pêşbînîker di binesaziya IT-ya heyî ya pargîdaniyê de peywirek endezyariyê ne-pîvan e. Modelên fêrbûna makîneyê çavdêrî û nûvekirina domdar hewce dike ji ber ku nimûneyên daneyê dikarin bi demê re biguhezin. Girîng e ku meriv hevsengiyek di navbera nermbûna model, nepenîtiya daneyê û pêdiviyên ewlehiyê de bibîne.

Di dawiyê de, pirsgirêkek sereke kêmbûna karmendên pispor e. Pargîdan hewceyê pisporên ku di rêbazên analîzkirina daneya nûjen de baş haydar in, di bernamesaziyê de jêhatî ne û xwedî jêhatîbûn in ku pirsgirêkên karsaziyê çareser bikin. Li sûkê gelek pisporên bi vî rengî pirreng nînin. Damezrandina tîmên cross-fonksîyonel ku ji analîst, endezyar, û nûnerên pargîdaniyê pêk tê yek rê ye ku meriv vê valahiyê bigire.

Meriv çawa rast nêzikî çareserkirina pirsgirêkên zanistiya daneyê dibe?

Bê guman, ji bo hemî rewşan reçeteyek yekane tune. Lêbelê, zanyarên daneya pispor bi gelemperî vê nêzîkbûnê dişopînin:

1. Têgihîştina karsaziyê fam bikin: Berî ku hûn di daneyan de bigerin, girîng e ku meriv dijwariyê bi tevahî fêm bike, encama xwestinê bi xerîdar re nîqaş bike, û pîvanên serkeftinê diyar bike.
2. Analîzkirina daneya keşfê (EDA): Di vê qonaxê de, dane têne vekolîn, paqijkirin û dîtin. Armanc ew e ku hîpotezên pêşîn formule bike û têgihiştinek giştî ya qalibên di daneyan de peyda bike.
3. Avakirina modela referansê: Berî ceribandina algorîtmayên tevlihev, tê pêşniyar kirin ku modelek hêsan were çêkirin û kalîteya wê binirxînin. Ev dibe alîkar ku hûn fêm bikin ka di daneyê de îşaretek heye û modela pêşerojê bi çi re dikare were berhev kirin.
4. Hilbijartina endezyarî û taybetmendiyê: Yek ji qonaxên sereke ku bi piranî serkeftina projeyê diyar dike. Hilbijartina rast û amadekirina taybetmendiyan zanyarek daneya baş ji yê navîn cuda dike.
5. Hilbijartin û birêkûpêkkirina modelê: Girîng e ku hûn algorîtmayên cihêreng ceribandin, pîvanên wan rast bikin û kalîteyê bi erêkirina xaçê binirxînin. Pêdivî ye ku meriv pê ewle bibe ku modêl zêde neqewimin e.
6. Bicihkirina modelê ji bo hilberînê: Bicihkirina modelê mijarek cihêreng û girîng e ku pêdivî bi hevkariyê bi endezyarên daneyê, bernamesaz û DevOps re heye. Pêdivî ye ku ew di şert û mercên rastîn de xebata aram û pêbawer a modelê piştrast bikin.
7. Çavdêriya domdar û nûvekirina modelê: Modelên zanistiya daneyê ne hunerên statîk in, lêbelê hebûnên "zindî" yên ku performansa wan dikare bi demê re biguhezîne ne. Pêdivî ye ku meriv wan bişopîne û heke hewce bike modelan bi daneyên nû ji nû ve perwerde bikin.

Wekî din, pisporên zanistiya daneyê pêdivî ye ku balê bikişîne ser pirsgirêkên exlaqî û nepenîtiyê yên têkildarî analîza daneyê. Bikaranîna daneyên kesane divê mafên mirovan binpê neke. Divê model cudahiyê li hin komên nifûsê nekin. Pêdivî ye ku hemî encamên analîzê bêne ravekirin û şîrovekirin: çareseriyên qutiya reş ji bo girtina biryarên girîng ne guncaw in.

encamê de

Pirsgirêkên sereke yên ji bo zanistiya daneyê di sala 2024-an de dê bi kalîteya daneyê, pêwendiya bi pargîdaniyê re, yekbûna modelan di binesaziya IT-ê de û lêgerîna hevsengiyek di navbera rastbûna pêşbîniyan û karanîna exlaqî de têkildar be. Wekî din, qada rêbazên zanistiya daneyê dê her ku diçe berfireh bibe her ku bêtir dane berdest dibin û amûrên ji bo pêvajokirina wê berdesttir dibin.

Ji bo ku di van şertan de biserkevin, divê pisporên zanistiya daneyê

1. Pergala ramanê pêşve bibin û hewcedariyên karsaziyê fam bikin.
2. Fêrbûna xwe bidomînin û fêrbûna rêbaz û amûrên nû.
3. Têkilî bi pisporên di warên têkildar re saz bikin.
4. Dema ku bi daneyan re dixebitin rêz ji prensîbên exlaqî bigirin.

Tenê bi vî rengî dikare zanistiya daneyê bi rastî hem ji bo pargîdan hem jî ji bo civakê bi tevahî bibe sermayek hêja. Her çend ev rê ne hêsan be jî, xelat hêjayî wê ye.