Cho đến thời điểm hiện nay, công nghệ chuỗi khối Blockchain không còn mới với mỗi chúng ta, nhất là những người làm trong lĩnh vực công nghệ, khi mà các phương tiện truyền thông, thông tin trong thời gian qua luôn nói về blockchain: chức năng, vài trò và ứng dụng của công nghệ blockchain trong các lĩnh vực ngành, nghề khác nhau...
Xem thêm: Tổng quan ứng dụng của công nghệ blockchain đối với các ngành/nghề
Không cần sự can thiệp của các tổ chức trung gian tài chính, Blockchain làm tăng tính an toàn cho Mobile Banking.
Nhờ có Blockchain và Fintech, các giao dịch được diễn ra trực tiếp giữa 2 bên thông qua một sổ cái hoàn toàn minh bạch, “miễn nhiễm” với thao tác và lỗi của con người.
Xem thêm: Blockchain làm tăng tính an toàn cho Mobile Banking
Ứng dụng công nghệ Blockchain – Nhiều công ty tài chính đang nghiên cứu việc sử dụng blockchain xử lý giao dịch vàng.
Cuộc cách mạng bitcoin thu hút sự chú ý của các ngân hàng truyền thống và quỹ đầu tư trên thế giới. Nay các công ty tài chính đang nghiên cứu sử dụng blockchain xử lý giao dịch vàng.
Xem thêm: Ứng dụng công nghệ Blockchain xử lý giao dịch vàng
Xu hướng đi lễ chùa và làm lễ giải hạn cầu an ngày một rầm rộ trong những năm gần đây. Đi kèm, là những khoản tiền đóng góp theo quy định hoặc tùy tâm công đức rất lớn. Nhưng vấn đề khó nhất, đó là tính minh bạch của những khoản tiền này và ai là người quản lý? Thu được bao nhiêu? Sử dụng như thế nào?...?
Xem thêm: Blockchain và câu chuyện minh bạch hóa tiền công đức
WBF 2019 tổ chức vào ngày 18/8 tại TP HCM quy tụ 1.000 chuyên gia, lãnh đạo doanh nghiệp, tìm hướng mở rộng ứng dụng công nghệ chuỗi khối.
Ban điều hành WBF thành lập tại Phố Wall, Mỹ vào năm 2018 và hiện có văn phòng tại New York, Singapore, Thượng Hải, Seoul, Tokyo, Dubai, TP HCM và Jakarta. Tại các hội nghị thường niên, WBF khai thác các vấn đề nổi bật trong lĩnh vực blockchain, từ đó góp phần xây dựng nền tảng tài nguyên blockchain lớn nhất thế giới.
Xem thêm: Hội nghị Công nghệ Việt Nam 2019 bàn hướng phát triển cho blockchain
DVMS cung cấp dịch vụ giải pháp và ứng dụng công nghệ Blockchain trong lĩnh vực y tế (medical tech) tại Việt Nam như chăm sóc khỏe, hồ sơ y tế điện tử, xác minh xuất xứ thuốc,… Với đội ngũ chuyên gia phân tích, lập trình viên dày dặn kinh nghiệm, quy trình kiểm thử phần mềm nghiêm ngặt sẽ đưa ra những giải pháp và ứng dụng công nghệ Blockchain trong lĩnh vực y tế như các hệ thống chăm sóc sức khỏe, hồ sơ y tế điện tử, xác minh xuất xứ thuốc, … một cách tối ưu, triển khai nhanh chóng, bảo mật hàng đầu hiện nay.
Xem thêm: Giải pháp và ứng dụng Blockchain trong lĩnh vực y tế (medical tech)
Sau một thập kỷ phát triển, blockchain được coi là một trong những công nghệ hiệu quả nhất để xây dựng một nền tảng truyền thông an toàn cho thành phố thông minh thông qua việc cung cấp các dịch vụ công tốt hơn và sử dụng tối ưu các nguồn lực sẵn có bao gồm cơ sở hạ tầng vật chất và xã hội, chính phủ điện tử và công chứng, quản lý và vận hành đô thị, phát triển kinh tế - xã hội. TP. Hồ Chí Minh đang đẩy mạnh triển khai ứng dụng công nghệ blockchain để xây dựng thành phố thông minh.
Xem thêm: Ứng dụng công nghệ blockchain để xây dựng thành phố thông minh
Trở lại với chủ đề về Data mining, ở phần 1 đã giới thiệu đến các bạn về khái niệm, tầm quan trọng, lợi ích chính và thách thức của Data mining, tiếp tục với phần 2, sẽ đi vào phân tích các ứng dụng của Data mining trong các lĩnh vực một cách chi tiết hơn. Nhưng trước tiên chúng ta cùng điểm qua các loại thông tin và loại dữ liệu được thu thập và phân tích bằng các công cụ Data mining.
Xem thêm: TỔNG QUAN VỀ DATA MINING (P2): ỨNG DỤNG TRONG CÁC LĨNH VỰC
Thị trường E-commerce cùng với sự ra đời của những thành quả Cách mạng công nghiệp 4.0 như Artificial Intelligent (trí tuệ nhân tạo AI), Machine Learning (học máy) và đặc biệt là Big Data đã thay đổi một cách chóng mặt từ cách thức tiếp cận khách hàng cho đến cách thức quản lý, phân phối sản phẩm hàng hóa thông qua các webstie, app thông minh,..
Xem thêm: ỨNG DỤNG BIG DATA TRONG LĨNH VỰC E-COMMERCE (PHẦN 1)
Trở lại với chủ đề về thống kê, ở phần trước chúng tôi đã giới thiệu đến các bạn các khái niệm về thống kê cũng như lợi ích và ứng dụng của nó, tiếp theo ở phần này, chúng tôi sẽ đề cập đến một mảng kiến thức quan trọng khác đó chính Descriptive statistics (thống kê mô tả)
Xem thêm: TỔNG QUAN VỀ STATISTICS: DESCRIPTIVE STATISTICS (THỐNG KÊ MÔ TẢ)
Để thành công và phát triển, một công ty cần phải có khả năng đạt được, giữ chân, thỏa mãn và thu hút càng nhiều khách hàng càng tốt. Hiểu rõ hơn về khách hàng thông qua phân tích dữ liệu khách hàng vừa là công việc, nhiệm vụ rất quan trọng vừa là cơ sở để đánh giá công ty hoạt động hiệu quả như thế nào.
Xem thêm: TỔNG QUAN VỀ CUSTOMER DATA (P.2) LỢI ÍCH CỦA DỮ LIỆU KHÁCH HÀNG
Khoa học phân tích dữ liệu là một nhánh rẽ quan trọng trong lĩnh vực công nghệ thông tin. Nó sớm bộc lộ những tiềm lực quan trọng thúc đẩy sự phát triển của thế giới. Với sự phát triển nhanh chóng và lan rộng của mình, ngành Khoa học Dữ liệu đặc biệt thu hút sự quan tâm của các chuyên gia Việt Nam và cả trên khắp thế giới.
Xem thêm: Khoa học phân tích dữ liệu – Góc nhìn từ Việt Nam và Thế Giới
Ở bài viết trước, đã giới thiệu đến các bạn thuật toán đầu tiên của mô hình Classification – mô hình phân loại – là thuật toán K nearest neighbor (KNN) với công thức cơ bản, và ví dụ đơn giản về ứng dụng của KNN trong ngành ngân hàng để hiểu hơn cách vận hành thuật toán.
Xem thêm: PHƯƠNG PHÁP ĐÁNH GIÁ MÔ HÌNH PHÂN LOẠI (CLASSIFICATION MODEL EVALUTATION)
Big Data ngày càng được sử dụng để tối ưu hóa các quy trình kinh doanh. Các nhà bán lẻ có thể tối ưu hóa cổ phiếu của họ dựa trên dự đoán. Từ dữ liệu truyền thông xã hội, xu hướng tìm kiếm trên web và dự báo thời tiết.
Xem thêm: Giải Pháp Big Data Tối ưu hóa quy trình kinh doanh
Ở thời điểm nay, không phải tài sản vật chất, thiết bị máy móc hay cơ sở hạ tầng sản phẩm là tài sản lớn nhất của một doanh nghiệp, mà chính là khách hàng. Nếu bạn không thể làm hài lòng khách hàng và hiểu nhu cầu của họ, thì bạn sẽ không bao giờ trở thành chủ sở hữu của một doanh nghiệp thành công.
Xem thêm: Giải pháp Big data cho lĩnh vực Dịch Vụ Khách Hàng
Tất cả chúng ta đang đều sống và làm việc trong thời đại công nghệ hiện đại nó đang làm thay đổi toàn bộ cục diện của tất cả hầu hết các lĩnh vực kinh tế, xã hội, y tế, quốc phòng,..
Xem thêm: BIG DATA – THÀNH QUẢ CỦA CÁCH MẠNG CÔNG NGHỆ HIỆN ĐẠI
Ở bài viết trước, chúng tôi đã giới thiệu sơ lược về Chatbot về khái niệm cũng như cách thức vận hành đơn giản nhất của Chatbot. Lần này, chúng tôi sẽ cung cấp cho các bạn về các phương pháp, thuật toán là cơ sở hoạt động của Chatbot hay nói cách khác Chatbot hoạt động ra sao?
Xem thêm: TỔNG QUAN VỀ CHATBOT (PHẦN 2): CHATBOT HOẠT ĐỘNG NHƯ THẾ NÀO?
Tìm hiểu về mối quan hệ giữa Big Data và Cloud
Việc tận dụng và khai thác Big Data để phục vụ cho mục đích cải thiện hiệu quả hoạt động kinh doanh ở mỗi công ty ngày càng trở nên quan trọng và đem lại lợi ích cực kỳ to lớn. Big Data được xem là tài sản cực kỳ chủ lực không thuộc tài chính và nhân lực, nên tài nguyên này cũng cần được quản lý và sử dụng đúng cách.
* Mã số Karaoke Việt Nam Arirang 5 số, California 6 số, MusicCore, Sơn Ca Media và Việt KTV bao gồm cả tiếng Việt và tiếng Anh.
* Đầu karaoke Arirang cập nhật đến vol 64 mới nhất.
* Đầu karaoke MusicCore cập nhật đến vol 93 mới nhất.
* Đầu karaoke Sơn Ca Media (ACNOS) cập nhật đến vol 58 mới nhất.
* Đầu karaoke Việt KTV cập nhật đến vol 95 mới nhất.
* Đầu karaoke California cập nhật đến vol 20 mới nhất.
* Tra cứu theo Album Volume...
* Đặc biệt hỗ trợ đầy đủ lời bài hát.
Tầm quan trọng của Big Data (Dữ liệu lớn) và sự nhận thức về giá trị của nó giảm dần, nhiều công ty đầu tư vào lĩnh vực này nhưng không đem lại kỳ vọng, và kết quả tốt lợi. Nguyên nhân do nhu cầu và tính chất phức tạp của hệ thống công nghệ kỹ thuật phải xây dựng, bảo trì, chi phí lại cao, thiếu nguồn nhân lực có chuyên môn sâu, và kỹ năng về lĩnh vực Data Science hay Data Analytics,…
Thương mại điện tử không chỉ tận hưởng những lợi ích của việc điều hành trực tuyến mà còn phải đối mặt với nhiều thách thức để đạt được các mục tiêu kinh doanh. Lý do là bởi các doanh nghiệp dù là nhỏ hay lớn, khi đã tham gia vào thị trường này đều cần đầu tư mạnh để cải tiến công nghệ.
Business Intelligenc (BI) hay Data Analytics – phân tích dữ liệu từ lâu đã trở thành các công cụ hữu ích hỗ trợ các tổ chức, công ty trong quá trình hoạt động và phát triển. Ở bài viết lần này, sẽ giới thiệu đến các bạn các lợi ích của phân tích dữ liệu trong kinh doanh, nhưng trước tiên ta cùng phân biệt rõ 2 khái niệm được nêu ở trên mà nhiều người thường nhầm lẫn.
Nếu các bạn đã theo dõi các bài viết của Big Data Uni thì chắc cũng đã nắm được tổng quan về Big Data bao gồm khái niệm, lợi ích và ứng dụng của nó trong nhiều lĩnh vực khác nhau. Trong chủ đề bài viết lần này và sắp tới, chúng tôi sẽ không đề cập về những giá trị mà Big Data đem lại mà đi vào trọng tâm một trong những công cụ, quá trình quan trọng nhất đối với mỗi dự án Big Data đó chính là Data mining (hay còn gọi là khai phá dữ liệu).
Xem thêm: TỔNG QUAN VỀ DATA MINING (P1): KHAI PHÁ DỮ LIỆU LÀ GÌ?
Big Data được ứng dụng trong rất nhiều lĩnh vực khác nhau như đã giới thiệu ở bài viết “Big Data – Tên gọi gợi lên khái niệm”. Bài viết tiếp theo dưới đây sẽ nói chi tiết hơn về các ứng dụng của Big data trong từng trường hợp cụ thể, và trong từng lĩnh vực đặc thù. Qua đó chúng ta sẽ thấy được tầm quan trọng trong việc thu thập và phân tích dữ liệu Big data.
Theo một báo cáo mới được công bố tại Diễn đàn Kinh tế Thế giới, những thay đổi về nhân khẩu học và tiến bộ kỹ thuật có thể dẫn đến việc 5 triệu việc làm sẽ biến mất vào năm 2020. Tuy nhiên, ngược lại có một số công việc lại được dự đoán sẽ có sự tăng trưởng đáng kể, trong đó có nghề phân tích dữ liệu.
Dữ liệu (Data) được coi là biểu tượng hoặc dấu hiệu, đại diện cho các kích thích hoặc tín hiệu, sự kiện đã xảy ra được ghi nhận bởi tác nhân quan sát (sensor, người hay thiết bị thu thập data chuyên dụng)
Như ta đã biết, hệ thống phân tích kinh doanh thông minh (BI) không chỉ là phần mềm. Để triển khai thành công hệ thống BI, doanh nghiệp cần phải có quy trình và cơ sở hạ tầng tốt bên cạnh việc lựa chọn đúng úng dụng phân tích kinh doanh thông minh (BI tools).
Xem thêm: Cách tốt nhất để thành công với hệ thống phân tích kinh doanh – BI (Business Intelligence)
Trở lại với chủ đề bài viết về phân tích dự báo – Predictive analytics, ở phần 1, đã giới thiệu đến các bạn thế nào là phân tích dự báo, phân biệt nó với Data analytics, Descriptive analytics (phân tích mô tả) và Prescriptive analytics (phân tích đề xuất), còn phần 2 lần này chúng tôi sẽ đi vào trình bày một cách tổng quan về bản chất, cách thức vận hành, quy trình, và các thuật toán hay kỹ thuật phân tích được sử dụng trong Predictive analytics.
Xem thêm: TỔNG QUAN VỀ PREDICTIVE ANALYTICS (PHÂN TÍCH DỰ BÁO) (PHẦN 2)
Nếu các bạn có theo dõi những bài viết của chúng tôi về Data management (quản lý dữ liệu) và Data quality (chất lượng dữ liệu), thì chắc cũng biết tầm quan trọng của quá trình Data security; sự ra đời của những bộ luật, điều luật về bảo mật thông tin, dữ liệu như GDPR tại châu Âu, luật An ninh Mạng ở nước ta; đặc biệt là xu hướng khách hàng đang ngày càng quan tâm hơn về tính minh bạch trong việc sử dụng, và khả năng bảo vệ nguồn dữ liệu, thông tin cá nhân của họ tại các công ty.
Sự phát triển của ngành ngân hàng (Banking) đi đôi với sự ra đời của Big Data
Ngành ngân hàng đã phát triển theo bước nhảy vọt trong thập kỷ qua từ hoạt động vận hành kinh doanh đến cung cấp dịch vụ. Điều đáng ngạc nhiên chính là, hầu hết các ngân hàng đều gặp khó khăn hay thất bại trong việc sử dụng, khai thác thông tin, dữ liệu từ cơ sở dữ liệu (database) mà họ có được từ khách hàng và từ các chi nhánh, bộ phận của tổ chức.
Xem thêm: ỨNG DỤNG CỦA BIG DATA TRONG LĨNH VỰC NGÂN HÀNG (PHẦN 1)
Ở các bài viết trước, chúng tôi đã giới thiệu về khái niệm Chatbot và cách thức vận hành cũng như những phương pháp áp dụng cho quá trình phát triển Chatbot. Ở bài viết lần này, chúng tôi sẽ trình bày các lợi ích của Chatbot đem lại cho khách hàng và các công ty hoạt động kinh doanh.
Xem thêm: TỔNG QUAN VỀ CHATBOT (PHẦN 3): LỢI ÍCH CỦA CHATBOT
Big Data mang lại cơ hội cho lĩnh vực bán lẻ bằng cách phân tích thị trường cạnh tranh và sự quan tâm của khách hàng. Nó giúp xác định hành trình trải nghiệm, xu hướng mua sắm và sự hài lòng của khách hàng bằng cách thu thập dữ liệu đa dạng.
Murray Webb, 33 tuổi, tốt nghiệp thạc sĩ về thống kê ứng dụng (applied statistics) tại Trường Đại học Kennesaw (Atlanta, Mỹ), hiện kiếm được 160.000 đô la một năm với công việc chủ yếu là theo dõi phần thông tin về dữ liệu chăm sóc sức khỏe khách hàng cho các bệnh viện. Webb cho biết hằng tuần đều có người đại diện của các công ty cũng như các công ty chuyên cung cấp nguồn nhân lực tìm đến anh và đưa ra các lời mời làm việc như một nhà khoa học dữ liệu (data scientist).
Hàng ngày, chúng ta thường xuyên kết nối thông qua điện thoại, máy tính bảng, bảng điều khiển trò chơi và hầu hết các ứng dụng, các kênh kết nối đều được thực hiện qua các thiết bị này.Khi di chuyển giữa các thiết bị và kênh, họ đang tạo ra nhiều điểm tiếp xúc, kết nối giữa các thiết bị khác nhau mà không hề hay biết.
Xem thêm: BIG DATA Là Chìa Khóa Thành Công Của Marketing Thời Đại Số
Data visualization tạm được dịch là trực quan hóa dữ liệu, đây là phương pháp không chỉ là bước quan trọng của bất kỳ quy trình phân tích, hay khai phá dữ liệu mà nó còn là công cụ được sử dụng phổ biến và rộng rãi ở mọi tổ chức thuộc mọi lĩnh vực, hay bởi mỗi một ai trong chúng ta, với mục đích đơn giản là truyền đạt, trình bày một cách hiệu quả, đơn giản, thu hút những thông tin, dữ liệu đến người đọc, người xem.
Xem thêm: TỔNG QUAN VỀ DATA VISUALIZATION (TRỰC QUAN HÓA DỮ LIỆU)
Bài chia sẻ của Ths.Bs Nguyễn Thành Danh (Danh Nguyen) - chuyên gia trong lĩnh vực quản lý y tế sau khi tham dự Hội thảo “Big Data trong cải tiến chất lượng y tế” được tổ chức tại Bệnh viện Việt Đức:
Xem thêm: Bùng nỗ digital healthcare, big data trong lĩnh vực y tế đang đến rất gần
Ở phần 1 bài viết cùng chủ đề, đã giới thiệu các khái niệm về Data quality, Data quality management; lợi ích; tầm quan trọng; và các tiêu chuẩn, tiêu chí đánh giá chất lượng dữ liệu. Mặc dù nhiều công ty, tổ chức hiện nay đã nhận thức được sự cần thiết của các nhiệm vụ trong Data quality, nhưng họ vẫn phải đối mặt với nhiều thách thức, khó khăn khác nhau dẫn đến việc thiết lập, và triển khai các giải pháp thích hợp càng được quan tâm hơn bao giờ hết.
Xem thêm: TỔNG QUAN VỀ DATA QUALITY – CHẤT LƯỢNG DỮ LIỆU (P2)
Một trong những xu hướng phát triển cùng với thời đại đó chính là việc áp dụng phân tích dữ liệu Big data trong doanh nghiệp. Dưới đây là một số ứng dụng của Big data được nhiều doanh nghiệp lớn áp dụng. Từ đó rút ra bài học kinh nghiệm cho các doanh nghiệp Việt Nam, khi có thể còn đang chật vật với việc phân tích dữ liệu.
Xem thêm: Ứng dụng của Big Data và bài học cho những doanh nghiệp Việt Nam hiện nay
Khoa học dữ liệu đang dần khẳng định vai trò của mình trong việc cải thiện sức khỏe ngày nay. Big Data không chỉ được ứng dụng để xác định phương hướng điều trị mà giúp cải thiện quá trình chăm sóc sức khỏe. Từ khi Big Data được ứng dụng vào lĩnh vực chăm sóc sức khỏe, nó đã tạo nên nhiều tác động lớn trong việc giảm lãng phí tiền bạc và thời gian.
Ở 2 bài viết trước đã giới thiệu đến các bạn thuật toán Classification đầu tiên là KNN (K – nearest neighbor) và một số phương pháp đánh giá mô hình phân loại như Hold out, Cross validation, hay Confusion matrix, Lift, Gain chart, ROC/ AUC. Trở lại với chủ đề về những thuật toán phân loại trong Data mining, lần này chúng tôi và các bạn sẽ tìm hiểu về Decision Tree, thuật toán có thể nói là “nổi tiếng”, “phổ biến” mà bất kỳ ai hoạt động và làm việc trong lĩnh vực khoa học dữ liệu, hoặc phân tích dữ liệu đều phải biết đến.
Xem thêm: THUẬT TOÁN CÂY QUYẾT ĐỊNH (P.1) : CLASSIFICATION & REGRESSION TREE (CART)
Big data là gì? Công nghệ dữ liệu lớn là gì? Phân tích dữ liệu lớn là gì? Mang lại lợi ích như thế nào? Ứng dụng của Big Data trong thời đại công nghệ 4.0 là gì?
Các công ty công nghệ lớn hiện nay tại sao lại cần và ứng dụng Big Data nhiều đến vậy? Những cơ hội và thách thức khi ứng dụng Big Data là gì?
Hẳn là bạn đã từng giật mình khi bạn tìm kiếm thông tin nào đó trên Google. Mua sắm ở các trang thương mại trực tuyến và nhận thấy các trang này.
Xem thêm: Big Data công nghệ biến “sắt” thành mỏ “vàng”, Cơ hội và thách thức
Hàn Quốc tự hào là nước có ngân hàng dữ liệu quốc gia về sức khoẻ của toàn bộ người dân. Hiện nay, Hàn Quốc đã bắt đầu nghiên cứu ứng dụng “Y học chính xác” hay “Y học cá thể” từ kho dữ liệu lớn về sức khoẻ của quốc gia. Tại quốc gia này, dữ liệu sức khoẻ của người dân được chia làm 6 nhóm dữ liệu.
Dữ liệu gen và SDOH là đầu vào của tình trạng sức khỏe, dữ liệu lâm sàng và PGHD là đầu ra của tình trạng sức khỏe
Xem thêm: Tìm hiểu các loại dữ liệu sức khoẻ của “Big data” tại Hàn Quốc
Giới thiệu về K – nearest neighbor (KNN)
Ở các bài viết trước đã giới thiệu đến các bạn một cách tổng quan những chủ đề về Data mining (Khai phá dữ liệu), Predictive analytics (Phân tích dự báo), Statistics (Thống kê) bao gồm các khái niệm quan trọng, kỹ thuật phân tích và ứng dụng, lợi ích trong các lĩnh vực khác nhau.
Xem thêm: THUẬT TOÁN KNN VÀ VÍ DỤ ĐƠN GIẢN TRONG NGÀNH NGÂN HÀNG
Để thu thập các thông tin bệnh nhân các nhà nghiên cứu phải sử dụng đến đơn vị petabyte. Mỗi petabyte dữ liệu tương đương với 1 triệu gigabyte. Công ty Express Scripts, có trụ sở tại St Louis, Missouri, Mỹ, đã thu thập được 22 petabyte dữ liệu y tế từ 83 triệu bệnh nhân, với số lượng dữ liệu này được chuyển đổi thành định dạng MP3, sẽ mất khoảng 44.000 năm để lắng nghe hết số lượng tệp nhạc này.
Xem thêm: Sự ảnh hưởng của “Big data” tới ngành Dược trong tương lai
Trở lại với chủ đề về các thuật toán cây quyết định Decision trees, như vậy qua các bài viết trước chúng ta đã tìm hiểu về tổng quan thuật toán cây quyết định là gì, làm quen với các dạng thuật toán CART (phân 2 nhánh) sử dụng công thức Goodness of Split, Gini Index và C4.5 (phân nhiều hơn 2 nhánh) sử dụng công thức Entropy kết hợp với Information gain.
Xem thêm: THUẬT TOÁN CÂY QUYẾT ĐỊNH (P.4): ƯU & KHUYẾT ĐIỂM, STOPPING & PRUNING METHOD
Đây là một trong những lĩnh vực sử dụng Big data công khai và lớn nhất hiện nay. Big data được sử dụng để hiểu rõ hơn về khách hàng cũng như hành vi và sở thích của họ. Các công ty rất muốn mở rộng bộ dữ liệu truyền thông của họ, dữ liệu truyền thông xã hội, nhật ký trình duyệt cũng như phân tích văn bản, dữ liệu cảm biến. Để có được bức tranh đầy đủ hơn về khách hàng của họ. Mục tiêu lớn hơn, trong nhiều trường hợp, là tạo ra các mô hình dự đoán.
Các công ty truyền thông và người hoạt động trong lĩnh vực giải trí cần thúc đẩy chuyển đổi kỹ thuật số để phân phối sản phẩm và nội dung của họ nhanh nhất có thể tại thị trường hiện tại.
Xem thêm: Giải pháp Big data cho lĩnh vực Truyền Thông và Giải Trí
Ở phần 1 “Sự bùng nổ của social media và xu hướng marketing mới”, chúng ta đã tìm hiểu về social media và xu hướng marketing tập trung vào social media trong thời đại công nghệ phát triển. Tiếp theo của chủ đề bài viết, chúng ta sẽ tìm hiểu về tác động của Big data và lợi ích của nó đến social media marketing.
Xem thêm: TÁC ĐỘNG BIG DATA ĐẾN XU HƯỚNG SOCIAL MEDIA MARKETING
Từ khi có ứng dụng data science, ngành y tế và chăm sóc sức khỏe cũng có những bước nhảy vọt quan trọng. 5 nhóm lĩnh vực data science đã áp dụng thành công những ứng dụng của data science có thể kể đến như Phân tích hình ảnh y khoa, gien và bộ gien, Điều chế thuốc, phân tích và chẩn đoán, ứng dụng phần mềm sức khỏe hay trợ lý sức khỏe tâm lý.
Xem thêm: Ứng dụng Data Science vào lĩnh vực Y tế mang tính đột phá
Ở các phần trước trong chủ đề về Statistics (thống kê) đã giới thiệu đến các bạn các khái niệm, lợi ích, ứng dụng của thống kê, đặc biệt Descriptive statistics (thống kê mô tả), một trong 2 dạng cơ bản của Statistics. Trở lại với bài viết lần này chúng tôi sẽ trình bày tóm tắt về dạng còn lại, chính là một số kiến thức của Inferential Statistics hay còn gọi là thống kê suy luận.
Xem thêm: TỔNG QUAN VỀ STATISTICS: INFERENTIAL STATISTICS (THỐNG KÊ SUY LUẬN)
Những doanh nghiệp đầu ngành có khả năng tiếp cận nhiều dữ liệu hơn bao giờ hết.
Nhưng dữ liệu tự thân không tạo ra hiểu biết sâu sắc về doanh nghiệp, khách hàng hay hoạt động kinh doanh.
Xem thêm: Hướng dẫn tổng quan về Kinh Doanh Thông Minh – Business Intelligence – BI
Trở lại với chủ đề bài viết về thuật toán cây quyết định, ở bài viết trước đã giới thiệu đến các bạn tổng quan thế nào là Decision Tree, các công thức quan trọng để xác định cách phân nhánh tối ưu hay nói cách khác là đem lại kết quả phân loại (classification) chính xác dựa trên các thuộc tính dữ liệu và đặc biệt là thuật toán CART (classification and regression tree) sử dụng công thức “Goodness of Split”.
Xem thêm: THUẬT TOÁN CÂY QUYẾT ĐỊNH (P.2): CART (GINI INDEX)
Mời quý vị tham khảo hồ sơ năng lực của DVMS tại đây >>
Head Office: 95/2/26 Bình Lợi, Phường 13, Q. Bình Thạnh, TP.HCM, Việt Nam.
Tel: 02836028937
Email: sale@dvms.vn
BạnCầnGìCứHỏiDVMS: Chuyển đổi số giao thông, vận tải, giao nhận thông minh ; Giải pháp Blockchain ; Tư vấn, xây dựng, chuyển giao mạng xã hội ; Dịch vụ dữ liệu, Big data ; Uber Giúp việc, uber dịch vụ tại nhà ; Chuyển đổi số cho bệnh viện, y tế ; Chuyển đổi số Bác sĩ gia đình, y tế tại nhà ; Chuyển đổi số cho công ty tín dụng, ngân hàng, Fintech ; Chuyển đổi số cho công ty bảo hiểm ; Chuyển đổi số bán hàng, quản lý hệ thống phân phối ; Chuyển đổi số lĩnh vực du lịch; Chuyển đổi số lĩnh xăng dầu, gas; Giải pháp OTT; Chuyển đổi số nhà thuốc và công ty dược; Chuyển đổi số doanh nghiệp taxi; Chuyển đổi số doanh nghiệp vận tải; Chuyển đổi số dịch vụ tại nhà; Chuyển đổi số nông nghiệp; Giải pháp QRCODE ; Đào tạo chuyển đổi số, xây dựng đội ngũ CNTT cho doanh nghiệp và start-up; Giải pháp chăm sóc sức khỏe tại nhà ; ứng dụng định vị vệ tinh vào cuộc sống;Giải pháp truyền hình; thực tế ảo; mobile game; và giải pháp cho nhiều lĩnh vực khác
