تحلیلگری عظیم‌داده و کسب‌وکار

📖 کتاب بخوانیم؛

📌 "Artificial Intelligence For Business Analytics: Algorithms, Platforms, and Applications Scenarios"


کتاب: هوش مصنوعی برای تحلیل کسب و کار: الگوریتم‌ها­، پلتفرم‌ها و سناریوهای کاربردی

📌فصل چهارم: مطالعه موردی به کارگیری تحلیلگری کسب و کار مبتنی بر هوش مصنوعی- بخش دوم

📍در این بخش به بررسی استفاده از شبکه‌های عصبی برای بخش‌بندی بازار و خودکارسازی بازاریابی در خرده‌فروشی‌های فیزیکی آلمان پرداخته شده است. در حالی که شخصی‌سازی در بازاریابی اولویت بسیاری از مدیران خرده‌فروشی است، در عمل کمتر اجرا می‌شود. کمبود داده و نبود فرآیندهای خودکار از موانع اصلی هستند. در مطالعه موردی این فصل؛ داده‌های فروش، قیمت، رقبا، و اطلاعات جمعیتی از منابع آنلاین و داخلی جمع‌آوری و در سطح جغرافیایی ۱ کیلومتر مربع مدل‌سازی شدند. با استفاده از الگوریتم Growing Neural Gas، فروشگاه‌ها خوشه‌بندی شده و بازاریابی محلی بر اساس این خوشه‌ها بهینه شد. این کار امکان تست‌های A/B و اتوماسیون بیشتر را فراهم کرده است. همچنین در این بخش، اهمیت انتخاب مکان فروشگاه و تأثیر آن بر سیاست‌های بازاریابی بررسی شده است. در نهایت، با استفاده از مدل Segmenting-Targeting-Positioning (STP)، نحوه تقسیم بازار به بخش‌های کوچکتر برای بهبود تخصیص منابع و افزایش سود مورد تأکید قرار گرفته است.


🔹در ادامه این فصل روش‌های مختلف خوشه‌بندی داده‌ها برای تقسیم بازار بررسی می‌شوند. در ابتدا، به روش‌های سنتی مانند K-means، روش‌های سلسله‌مراتبی و نقشه‌های خودسازمان‌ده (SOM) اشاره می‌شود که هرکدام مزایا و معایب خاص خود را دارند. اما با رشد حجم داده‌ها و پیچیدگی آنها، این روش‌ها با مشکلاتی مانند انتخاب تعداد خوشه‌ها و ابعاد زیاد داده مواجه‌اند.
یکی دیگر از مدل‌های بررسی شده، الگوریتم Neural Gas و نوع پیشرفته‌تر آن یعنی Growing Neural Gas (GNG)  می‌باشد. GNG برخلاف روش‌های سنتی، به صورت افزایشی ساختار خود را تغییر می‌دهد و به مرور نرون‌های جدید اضافه می‌کند. این الگوریتم برای داده‌های بزرگ، پیچیده و نویزی مناسب‌تر است زیرا بدون نیاز به تعیین تعداد خوشه‌ها از پیش، خود را با ساختار داده تطبیق می‌دهد. در قالب شبکه‌ای بدون جهت عمل می‌کند که ارتباط بین نرون‌ها با توجه به فاصله وزنی آنها شکل می‌گیرد. گره‌هایی که خطای زیادی در خوشه‌بندی ایجاد می‌کنند شناسایی شده و نرون جدیدی در آن ناحیه اضافه می‌شود تا دقت خوشه‌بندی افزایش یابد.
این الگوریتم در حوزه‌های متنوعی از جمله تصاویر نجومی و جریان داده نیز مورد استفاده قرار گرفته و اثربخشی آن در خوشه‌بندی داده‌های پیچیده اثبات شده است.
در ادامه خلاصه این فصل ساختار پروژه و اهداف اصلی مطالعه موردی مطرح شده‌اند که در قالب سه سؤال تحقیقاتی بررسی می‌شوند که می توانید به ادامه خلاصه مراجعه کنید.



برای مطالعه خلاصه فصل به لینک زیر مراجعه فرمایید.

🔗 https://B2n.ir/mj2007
#کتاب_بخوانیم
#هوش_مصنوعی_برای_تحلیل_کسب‌_و_کار
#فصل_چهارم
#علی_محمدی


www.bdbanalytics.ir
@BigData_BusinessAnalytics

www.tgoop.com/BigData_BusinessAnalytics/570

195 viewsApr 17 at 13:13

📖 کتاب بخوانیم؛

📌 "Artificial Intelligence For Business Analytics: Algorithms, Platforms, and Applications Scenarios"


کتاب: هوش مصنوعی برای تحلیل کسب و کار: الگوریتم‌ها­، پلتفرم‌ها و سناریوهای کاربردی

📌فصل چهارم: مطالعه موردی به کارگیری تحلیلگری کسب و کار مبتنی بر هوش مصنوعی- بخش دوم

📍در این بخش به بررسی استفاده از شبکه‌های عصبی برای بخش‌بندی بازار و خودکارسازی بازاریابی در خرده‌فروشی‌های فیزیکی آلمان پرداخته شده است. در حالی که شخصی‌سازی در بازاریابی اولویت بسیاری از مدیران خرده‌فروشی است، در عمل کمتر اجرا می‌شود. کمبود داده و نبود فرآیندهای خودکار از موانع اصلی هستند. در مطالعه موردی این فصل؛ داده‌های فروش، قیمت، رقبا، و اطلاعات جمعیتی از منابع آنلاین و داخلی جمع‌آوری و در سطح جغرافیایی ۱ کیلومتر مربع مدل‌سازی شدند. با استفاده از الگوریتم Growing Neural Gas، فروشگاه‌ها خوشه‌بندی شده و بازاریابی محلی بر اساس این خوشه‌ها بهینه شد. این کار امکان تست‌های A/B و اتوماسیون بیشتر را فراهم کرده است. همچنین در این بخش، اهمیت انتخاب مکان فروشگاه و تأثیر آن بر سیاست‌های بازاریابی بررسی شده است. در نهایت، با استفاده از مدل Segmenting-Targeting-Positioning (STP)، نحوه تقسیم بازار به بخش‌های کوچکتر برای بهبود تخصیص منابع و افزایش سود مورد تأکید قرار گرفته است.


🔹در ادامه این فصل روش‌های مختلف خوشه‌بندی داده‌ها برای تقسیم بازار بررسی می‌شوند. در ابتدا، به روش‌های سنتی مانند K-means، روش‌های سلسله‌مراتبی و نقشه‌های خودسازمان‌ده (SOM) اشاره می‌شود که هرکدام مزایا و معایب خاص خود را دارند. اما با رشد حجم داده‌ها و پیچیدگی آنها، این روش‌ها با مشکلاتی مانند انتخاب تعداد خوشه‌ها و ابعاد زیاد داده مواجه‌اند.
یکی دیگر از مدل‌های بررسی شده، الگوریتم Neural Gas و نوع پیشرفته‌تر آن یعنی Growing Neural Gas (GNG)  می‌باشد. GNG برخلاف روش‌های سنتی، به صورت افزایشی ساختار خود را تغییر می‌دهد و به مرور نرون‌های جدید اضافه می‌کند. این الگوریتم برای داده‌های بزرگ، پیچیده و نویزی مناسب‌تر است زیرا بدون نیاز به تعیین تعداد خوشه‌ها از پیش، خود را با ساختار داده تطبیق می‌دهد. در قالب شبکه‌ای بدون جهت عمل می‌کند که ارتباط بین نرون‌ها با توجه به فاصله وزنی آنها شکل می‌گیرد. گره‌هایی که خطای زیادی در خوشه‌بندی ایجاد می‌کنند شناسایی شده و نرون جدیدی در آن ناحیه اضافه می‌شود تا دقت خوشه‌بندی افزایش یابد.
این الگوریتم در حوزه‌های متنوعی از جمله تصاویر نجومی و جریان داده نیز مورد استفاده قرار گرفته و اثربخشی آن در خوشه‌بندی داده‌های پیچیده اثبات شده است.
در ادامه خلاصه این فصل ساختار پروژه و اهداف اصلی مطالعه موردی مطرح شده‌اند که در قالب سه سؤال تحقیقاتی بررسی می‌شوند که می توانید به ادامه خلاصه مراجعه کنید.



برای مطالعه خلاصه فصل به لینک زیر مراجعه فرمایید.

🔗 https://B2n.ir/mj2007
#کتاب_بخوانیم
#هوش_مصنوعی_برای_تحلیل_کسب‌_و_کار
#فصل_چهارم
#علی_محمدی


www.bdbanalytics.ir
@BigData_BusinessAnalytics

BY تحلیلگری عظیم‌داده و کسب‌وکار