ການແນະນຳພາບໃນການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ (2015)
ຄຳເຫັນ
Mewayz Team
Editorial Team
ຄວາມມະຫັດສະຈັນຂອງການເບິ່ງຂໍ້ມູນ: ການແນະນຳພາບໃນການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ
ໃນປີ 2015, ບົດຄວາມໂຕ້ຕອບທີ່ໂດດເດັ່ນໂດຍ Stephanie Yee ແລະ Tony Chu ໄດ້ເຮັດສິ່ງທີ່ໂດດເດັ່ນ: ມັນເຮັດໃຫ້ Machine Learning (ML) ເຂົ້າເຖິງໄດ້. ພວກເຂົາບໍ່ໄດ້ອີງໃສ່ສົມຜົນທີ່ຫນາແຫນ້ນຫຼືທິດສະດີບໍ່ມີຕົວຕົນ. ແທນທີ່ຈະ, ພວກເຂົາໃຊ້ເຄື່ອງມືທີ່ງ່າຍດາຍ, ມີພະລັງ - ການເບິ່ງເຫັນ - ເພື່ອອະທິບາຍວ່າເຄື່ອງຈັກ "ຮຽນຮູ້" ຈາກຂໍ້ມູນແນວໃດ. ວິທີການສາຍຕານີ້ demystified ພາກສະຫນາມສະລັບສັບຊ້ອນ, ສະແດງໃຫ້ເຫັນມັນເປັນຂະບວນການຂອງການຊອກຫາຮູບແບບແລະການແຕ້ມຂອບເຂດໃນພູມສັນຖານຂອງຂໍ້ມູນຂ່າວສານ. ໃນໂລກທຸລະກິດໃນມື້ນີ້, ບ່ອນທີ່ຂໍ້ມູນຂັບເຄື່ອນການຕັດສິນໃຈ, ຄວາມເຂົ້າໃຈແນວຄວາມຄິດຫຼັກນີ້ບໍ່ພຽງແຕ່ສໍາລັບນັກວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນເທົ່ານັ້ນ. ມັນແມ່ນສໍາລັບຜູ້ທີ່ຊອກຫາເພື່ອປັບປຸງການດໍາເນີນງານ, ປັບປະສົບການຂອງລູກຄ້າ, ຫຼືຄາດຄະເນທ່າອ່ຽງຂອງຕະຫຼາດ. ແພລດຟອມເຊັ່ນ: Mewayz, ເຊິ່ງລວມເອົາຂໍ້ມູນຈາກໂມດູນທຸລະກິດຕ່າງໆ, ສ້າງສະພາບແວດລ້ອມທີ່ມີໂຄງສ້າງທີ່ສົມບູນແບບເພື່ອຕື່ມຂໍ້ມູນໃສ່ລະບົບອັດສະລິຍະເຫຼົ່ານີ້.
ວິທີການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກໂດຍການແຕ້ມເສັ້ນ
ຄູ່ມືການເບິ່ງເຫັນ 2015 ເລີ່ມຕົ້ນດ້ວຍສະຖານະການທີ່ກ່ຽວຂ້ອງ: ການຈັດປະເພດເຮືອນຢູ່ໃນນິວຢອກ ຫຼື ຊານຟານຊິດໂກ ໂດຍອີງໃສ່ພຽງແຕ່ສອງລັກສະນະຄື ລາຄາຕໍ່ຕາແມັດ ແລະຂະໜາດ. ແຕ່ລະບ້ານແມ່ນຈຸດຢູ່ໃນດິນຕອນກະແຈກກະຈາຍ. "ເຄື່ອງຈັກ" (ໃນກໍລະນີນີ້, ສູດການຄິດໄລ່ງ່າຍໆ) ຮຽນຮູ້ໂດຍການແຕ້ມເສັ້ນແບ່ງ, ຫຼືຂອບເຂດ, ເພື່ອແຍກສອງກຸ່ມເມືອງ. ນີ້ແມ່ນຈຸດສໍາຄັນຂອງການຈັດປະເພດ, ວຽກງານ ML ພື້ນຖານ. ບົດຄວາມດັ່ງກ່າວໄດ້ສະແດງໃຫ້ເຫັນຕົວແບບ iterating brilliantly, ປັບເສັ້ນກັບແຕ່ລະຈຸດຂໍ້ມູນໃຫມ່ເພື່ອປັບປຸງຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງມັນ. ການປຽບທຽບສາຍຕານີ້ແປໂດຍກົງກັບທຸລະກິດ. ຈິນຕະນາການການຈັດປະເພດຄໍາຕິຊົມຂອງລູກຄ້າເປັນ "ດ່ວນ" ຫຼື "ມາດຕະຖານ," ການຂາຍນໍາເປັນ "ຮ້ອນ" ຫຼື "ເຢັນ," ຫຼືລາຍການສິນຄ້າຄົງຄັງເປັນ "ໄວ" ຫຼື "ເຄື່ອນທີ່ຊ້າ." ໂດຍການເບິ່ງເຫັນຂໍ້ມູນດ້ວຍວິທີນີ້, ພວກເຮົາເຫັນວ່າ ML ບໍ່ແມ່ນເປັນວິເສດ, ແຕ່ເປັນວິທີການສ້າງຄໍາສັ່ງຈາກຄວາມວຸ່ນວາຍ.
ຕົ້ນໄມ້ການຕັດສິນໃຈ: ຕາຕະລາງການທຳນາຍ
ການນໍາສະເຫນີຫຼັງຈາກນັ້ນໄດ້ຍ້າຍໄປເປັນແນວຄວາມຄິດທີ່ມີອໍານາດຫຼາຍ: ຕົ້ນໄມ້ການຕັດສິນໃຈ. ສາຍຕາ, ຕົ້ນໄມ້ການຕັດສິນໃຈແມ່ນແຜນຜັງຂັ້ນຕອນທີ່ຖາມຊຸດຂອງຄໍາຖາມແມ່ນ / ບໍ່ແມ່ນກ່ຽວກັບຂໍ້ມູນທີ່ຈະມາຮອດການຄາດຄະເນ. ບົດຄວາມເຄື່ອນໄຫວວິທີການວິທີການເລືອກຄໍາຖາມທີ່ມີຜົນກະທົບທີ່ສຸດກ່ອນ (ເຊັ່ນ: "ລາຄາຕໍ່ຕາແມັດແມ່ນສູງກວ່າຂອບເຂດທີ່ແນ່ນອນບໍ?") ເພື່ອແບ່ງປັນຂໍ້ມູນຢ່າງມີປະສິດທິພາບ. ແຕ່ລະແຍກຈະສ້າງສາຂາໃຫມ່, ໃນທີ່ສຸດກໍ່ນໍາໄປສູ່ການຄາດເດົາຂອງໃບ. ນີ້ແມ່ນບ່ອນທີ່ເວທີການປະຕິບັດງານສະແດງໃຫ້ເຫັນຄວາມເຂັ້ມແຂງຂອງພວກເຂົາ. ລະບົບເອກະພາບເຊັ່ນ Mewayz, ເຊິ່ງເຊື່ອມຕໍ່ CRM, ສິນຄ້າຄົງຄັງ, ແລະຂໍ້ມູນການເງິນ, ສະຫນອງຊຸດຂໍ້ມູນທີ່ອຸດົມສົມບູນ, ສະອາດທີ່ຕົ້ນໄມ້ຕັດສິນໃຈຕ້ອງຮຽນຮູ້. ຈາກນັ້ນຕົ້ນໄມ້ສາມາດອັດຕະໂນມັດການຕັດສິນທຸລະກິດທີ່ສໍາຄັນເຊັ່ນ:
- ການຄາດເດົາໄລຍະເວລາການຈັດສົ່ງໂຄງການໂດຍອ້າງອີງຈາກວຽກຂອງທີມ ແລະຄວາມພ້ອມຂອງຊັບພະຍາກອນ.
- ການປະເມີນລະດັບຄວາມສ່ຽງຂອງລູກຄ້າໃໝ່ໂດຍອີງໃສ່ປະຫວັດການຈ່າຍເງິນ ແລະຂະໜາດການສັ່ງຊື້.
- ແນະນຳຕົວຊ່ວຍທີ່ດີທີ່ສຸດສຳລັບປີ້ໂດຍອ້າງອີງຈາກປະເພດບັນຫາ ແລະຄວາມສັບສົນ.
ຄູ່ມືການເບິ່ງເຫັນໄດ້ເຮັດໃຫ້ມັນຊັດເຈນ: ຄຸນນະພາບ ແລະການເຊື່ອມຕໍ່ລະຫວ່າງກັນຂອງຂໍ້ມູນປ້ອນເຂົ້າ ກຳນົດຄວາມສະຫຼາດຂອງຜົນຜະລິດໂດຍກົງ.
ຈາກເຄື່ອງມືທີ່ສະຫລາດໄປສູ່ຄວາມຈໍາເປັນທາງທຸລະກິດ
ອັນທີ່ໄດ້ເລີ່ມຕົ້ນເປັນການນໍາສະເຫນີຮູບພາບໃນປີ 2015 ໄດ້ພັດທະນາເປັນຄວາມຈໍາເປັນທາງທຸລະກິດ. ບົດຮຽນຫຼັກຍັງຄົງເປັນຄວາມຈິງ: ML ຊອກຫາຮູບແບບໃນຂໍ້ມູນປະຫວັດສາດເພື່ອເຮັດໃຫ້ການຄາດຄະເນຂໍ້ມູນໃຫມ່ກ່ຽວກັບຂໍ້ມູນໃຫມ່. ການເບິ່ງເຫັນໄດ້ຖອດຄວາມລຶກລັບອອກໄປ, ເປີດເຜີຍໃຫ້ເຫັນລະບົບທີ່ມີເຫດຜົນ, ການຝຶກອົບຮົມ. ມື້ນີ້, ນີ້ແມ່ນເຄື່ອງຈັກທີ່ຢູ່ເບື້ອງຫລັງລະບົບການແນະນໍາ, ການກວດສອບການສໍ້ໂກງ, ແລະການຄາດຄະເນຄວາມຕ້ອງການ. ການປະຕິບັດຄວາມສາມາດເຫຼົ່ານີ້ບໍ່ຈໍາເປັນຕ້ອງມີການກໍ່ສ້າງຕັ້ງແຕ່ເລີ່ມຕົ້ນ. ລະບົບປະຕິບັດການທາງທຸລະກິດແບບໂມດູລາທັນສະ ໄໝ ຖືກອອກແບບມາເພື່ອເປັນຂໍ້ມູນຫຼັກຂອງປັນຍາດັ່ງກ່າວ. ໂດຍການເປັນສູນກາງຂອງການດໍາເນີນງານ - ຈາກການຂາຍແລະການຕະຫຼາດໄປສູ່ການຂົນສົ່ງແລະການສະຫນັບສະຫນູນ - ເວທີເຊັ່ນ Mewayz ຮັບປະກັນວ່າຕົວແບບການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກມີການເຂົ້າເຖິງຂໍ້ມູນທີ່ສົມບູນແບບ, ມີຄຸນນະພາບສູງ, ປ່ຽນແນວຄວາມຄິດທາງສາຍຕາໄປສູ່ຄວາມເຂົ້າໃຈທາງທຸລະກິດແບບອັດຕະໂນມັດ, ສາມາດປະຕິບັດໄດ້.
ຊັ້ນນຳສາຍຕາປີ 2015 ປະສົບຄວາມສຳເລັດ ເພາະວ່າມັນໄດ້ວາງຂອບການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກບໍ່ໃຫ້ເປັນກ່ອງດຳ, ແຕ່ເປັນຂັ້ນຕອນການຄົ້ນພົບທີ່ໂປ່ງໃສ ແລະຊ້ຳຊ້ອນ. ມັນສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່າຫົວໃຈຂອງມັນ, ML ແມ່ນກ່ຽວກັບການໃຊ້ຫຼັກຖານທີ່ຜ່ານມາເພື່ອຕັດສິນໃຈໃນອະນາຄົດທີ່ດີກວ່າ - ຫຼັກການທີ່ຜູ້ນໍາທຸລະກິດທຸກຄົນເຂົ້າໃຈ.
ມູນນິທິ Visual ສໍາລັບການປະຕິບັດງານທີ່ສະຫລາດກວ່າ
ຄຳອະທິບາຍທີ່ລຽບງ່າຍ, ສະຫງ່າງາມໃນປີ 2015 ໄດ້ເຮັດຫຼາຍກວ່າການສອນ; ມັນວາງພື້ນຖານແນວຄວາມຄິດສໍາລັບຍຸກທີ່ຂັບເຄື່ອນດ້ວຍຂໍ້ມູນ. ມັນສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່າການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກຈະເລີນເຕີບໂຕໃນຂໍ້ມູນທີ່ມີການຈັດຕັ້ງ, ອຸດົມສົມບູນ. ໃນສະພາບການທຸລະກິດທີ່ທັນສະໄຫມ, ນີ້ຊີ້ໃຫ້ເຫັນເຖິງບົດບາດສໍາຄັນຂອງເວທີປະສົມປະສານ. ຂໍ້ມູນທີ່ແຕກຕ່າງກັນສ້າງຮູບພາບກະແຈກກະຈາຍ, ຫຼາຍຄ້າຍຄືການກະແຈກກະຈາຍທີ່ມີຈຸດທີ່ຂາດຫາຍໄປ. ຢ່າງໃດກໍຕາມ, ລະບົບທີ່ສອດຄ່ອງກັນ, ສະຫນອງຜ້າໃບທີ່ມີສາຍຕາທີ່ສົມບູນ. Mewayz ເຮັດຫນ້າທີ່ເປັນຜ້າໃບນັ້ນ, ໂຮມໂມດູນທຸລະກິດເພື່ອສ້າງຮູບພາບທີ່ຊັດເຈນ, ລາຍລະອຽດຂອງການດໍາເນີນງານ. ມຸມເບິ່ງລວມນີ້ແມ່ນເປັນສິ່ງທີ່ຊັດເຈນວ່າການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກທີ່ມີປະສິດທິພາບຕ້ອງການເພື່ອແຕ້ມຂອບເຂດທີ່ຖືກຕ້ອງ, ສ້າງຕົ້ນໄມ້ການຕັດສິນໃຈທີ່ເຊື່ອຖືໄດ້, ແລະໃນທີ່ສຸດ, ການຫັນປ່ຽນຂໍ້ມູນດິບເປັນຊັບສິນຍຸດທະສາດທີ່ຂັບເຄື່ອນປະສິດທິພາບ ແລະການຂະຫຍາຍຕົວໃນທົ່ວອົງກອນ.
💡 DID YOU KNOW?
Mewayz replaces 8+ business tools in one platform
CRM · Invoicing · HR · Projects · Booking · eCommerce · POS · Analytics. Free forever plan available.
Start Free →