『อัตราต่อรองของ betfair ถูกต้อง|Play8|fun88|Ole777』ยินดีต้อนรับ(ufabet|ufabet เข้าสู่ระบบ|ufabet เว็บตรง|ทางเข้า ufabet มือถือ)
1. การวิเคราะห์สถานการณ์การใช้ข้อมูลขนาดใหญ่อย่างครอบคลุม
การวิเคราะห์สถานการณ์การใช้ข้อมูลขนาดใหญ่อย่างครอบคลุมเป็นปัจจัยการผลิตพื้นฐานและความสามารถในการแข่งขันหลักในยุคเศรษฐกิจดิจิทัลมีการใช้กันอย่างแพร่หลายในทุกสาขาอาชีพของสังคมตั้งแต่การเพิ่มประสิทธิภาพทางธุรกิจไปจนถึงการปรับปรุงการบริการสาธารณะจากการส่งเสริมการค้นพบทางวิทยาศาสตร์ไปจนถึงการเพิ่มประสบการณ์ส่วนบุคคล ต่อไปนี้เป็นการวิเคราะห์สถานการณ์การใช้งานข้อมูลขนาดใหญ่ในอุตสาหกรรมต่าง ๆ อย่างครอบคลุม:
หนึ่ง การวิเคราะห์พฤติกรรมผู้บริโภคในอุตสาหกรรมค้าปลีกและการตลาดที่แม่นยํา: ด้วยการรวบรวมบันทึกการซื้อของลูกค้า ประวัติการเรียกดู ข้อมูลตําแหน่งอุปกรณ์เคลื่อนที่ ฯลฯ ผู้ค้าปลีกสามารถสร้างภาพผู้บริโภคที่พิถีพิถันเพื่อให้บรรลุการตลาดที่แม่นยํา ตัวอย่างเช่น ระบบแนะนําของ Amazon ประมวลผลข้อมูลพฤติกรรมของผู้ใช้ที่ใช้งานมากกว่า 250 ล้านคนต่อวัน มีส่วนทําให้ยอดขาย 35% การจัดการสินค้าคงคลังอัจฉริยะ: ใช้ข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพห่วงโซ่อุปทานคาดการณ์ความต้องการในอนาคตลดต้นทุนสินค้าคงคลังและลดอัตราสต็อก Wal-Mart คาดการณ์ความต้องการในอนาคตของแต่ละร้านค้าโดยการวิเคราะห์ข้อมูลการขายในอดีต ข้อมูลสภาพอากาศ แนวโน้มโซเชียลมีเดีย ฯลฯ ด้วยความแม่นยํามากกว่า 90%
ii. การคาดการณ์และการป้องกันโรคในด้านการแพทย์และสุขภาพ: ข้อมูลขนาดใหญ่สามารถคาดการณ์ความเสี่ยงของโรคล่วงหน้าโดยการวิเคราะห์บันทึกสุขภาพอิเล็กทรอนิกส์ข้อมูลภาพทางการแพทย์ข้อมูลอุปกรณ์สวมใส่ ฯลฯ โครงการ DeepMind Health ของ Google คาดการณ์ความเสียหายของไตเฉียบพลันล่วงหน้า 48 ชั่วโมงโดยการวิเคราะห์บันทึกของผู้ป่วย 1.6 ล้านรายการซึ่งมีความแม่นยําสูงกว่าวิธีปกติถึง 30% การเร่งรัดการวิจัยและพัฒนายา (Big Data) และเทคโนโลยี AI สามารถเร่งกระบวนการวิจัยและพัฒนายา ลดระยะเวลาการวิจัยและพัฒนายาได้ ไฟเซอร์ใช้ข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อวิเคราะห์จุดข้อมูลการทดลองทางคลินิกหลายพันจุดและใช้ AI เพื่อจําลองปฏิสัมพันธ์ของโมเลกุ
สาม การสร้างเมืองอัจฉริยะการจัดการการจราจรอัจฉริยะ: วิเคราะห์การไหลของการจราจรแบบเรียลไทม์โดยการรวมข้อมูล GPS ระบบเก็บค่าผ่านทาง ERP ข้อมูลกล้อง ฯลฯ ปรับสัญญาณไฟแบบไดนามิกและเพิ่มประสิทธิภาพการจัดการการจราจร โครงการ Smart Nation ของสิงคโปร์ลดเวลาเดินทางโดยเฉลี่ยลง 20% ด้วยวิธีนี้ การเตือนภัยความปลอดภัยสาธารณะ: ข้อมูลขนาดใหญ่สามารถวิเคราะห์ประวัติอาชญากรรมคาดการณ์จุดความร้อนของอาชญากรรมและปรับปรุงประสิทธิภาพการปรับใช้กำลังตำรวจ ระบบการคาดการณ์ PredPol ของกรมตํารวจลอสแอนเจลิสได้เพิ่มประสิทธิภาพการปรับใช้กําลังตํารวจขึ้น 30% โดยการวิเคราะห์ประวัติอาชญากรรม 13 ล้านครั้ง พิจารณาปัจจัยหลายอย่างและคาดการณ์จุดร้อนของอาชญากรรม
สี่ Credit Scoring & Anti-Counterfraud: ด้วยการวิเคราะห์ข้อมูลหลายหมื่นมิติ รวมถึงข้อมูลทางการเงินที่เป็นนิสัย บันทึกการทำธุรกรรมผ่านอีคอมเมิร์ซ ความสัมพันธ์บนเครือข่ายสังคม และอื่นๆ บิ๊กดาต้าสามารถสร้างระบบการประเมินเครดิตให้ครอบคลุมกลุ่มคนที่ไม่เคยใช้บริการกับธนาคาร ขณะเดียวกันระบบป้องกันการทุจริตสามารถตรวจสอบธุรกรรมแบบเรียลไทม์ ระบุพฤติกรรมการฉ้อโกง อัลกอริทึมการซื้อขายและการบริหารความเสี่ยง: ข้อมูลขนาดใหญ่สามารถประมวลผลสภาพตลาดแบบเรียลไทม์ในหลายสิบการแลกเปลี่ยนทั่วโลกวิเคราะห์ข่าวความเชื่อมั่นในโซเชียลมีเดียและอื่น ๆ เพื่อให้เกิดการซื้อขายความถี่สูงและการจัดการความเสี่ยง Goldman Sachs ใช้ข้อมูลขนาดใหญ่ในการซื้อขายความถี่สูง ดําเนินการซื้อขายหลายล้านรายการต่อวัน เวลาเปิดสถานะเป็นมิลลิวินาที
V. การบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์สำหรับอุตสาหกรรมการผลิต: ด้วยการตรวจสอบข้อมูลเซ็นเซอร์ของอุปกรณ์ข้อมูลขนาดใหญ่สามารถคาดการณ์ความล้มเหลวของเครื่องจักรล่วงหน้าและลดการหยุดบินที่ไม่ได้วางแผนไว้ แพลตฟอร์ม Predix ของ General Electric (GE) คาดการณ์ความล้มเหลวของเครื่องจักรล่วงหน้าโดยการตรวจสอบข้อมูลเซ็นเซอร์เครื่องยนต์การบินหลายหมื่นเครื่องทั่ว
『Ufabet SERVICE ufabet』
88/1 Moo 2, Bang Phli, Samut Prakan(เมื่อวัน ที่สมาชิกได้สะสมเงิน 20,000 วอน และเปิดให้บริการ ที่สนามแข่งขัน 9 ครั้งสนามอิเล็กทรอนิกส์ 100,000 ครั้งสนามกีฬา ที่มีคนดูแลมาก ที่สุดเก้าคนได้รับมรดกของคุณสมบัติครบครัน)
บล็อกร้อน
โฆษณา ที่เกี่ยวข้อง
