Data Science vs. Big Data vs. Data Analytics Bitcoin Belgie

Empfehlungssysteme: Die Empfehlungssysteme erleichtern nicht nur die Suche nach relevanten Produkten von Milliarden von Produkten, die mit einem Bitcoin erhältlich sind, sondern tragen auch wesentlich zur Benutzererfahrung bei. Viele Unternehmen nutzen dieses System, um ihre Produkte und Vorschläge entsprechend den Anforderungen des Benutzers und der Relevanz der Informationen zu bewerben. Die Empfehlungen basieren auf den vorherigen Suchergebnissen des Benutzers.

Big Data für Finanzdienstleistungen: Kreditkartenunternehmen, Privatkundenbanken, private Vermögensverwalter, Versicherungsgesellschaften, Risikofonds und institutionelle Investmentbanken nutzen Big Data für ihre Finanzdienstleistungen. Das häufigste Problem bei allen ist die große Menge an mehrfach strukturierten Daten, die in mehreren unterschiedlichen Systemen leben und mit großen Datenmengen gelöst werden können.


Daher werden Big Data auf verschiedene Arten verwendet:

Big Data in der Kommunikation: Die Gewinnung neuer Abonnenten, die Kundenbindung und die Expansion innerhalb der Bitcoin-Datenbanken der derzeitigen Abonnenten sind die Hauptprioritäten für Telekommunikationsdienstanbieter. Die Lösungen für diese Herausforderungen liegen in der Fähigkeit des Bitcoin-Open-Source-Codes, die vom Client generierten Datenmengen und die von täglich erzeugten Maschinen generierten Daten zu kombinieren und zu analysieren.

Big Data für den Einzelhandel: Ziegel und Mörtel oder ein elektronischer Online-Händler. Um das Spiel zu halten und wettbewerbsfähig zu sein, muss man den Kunden besser verstehen, um ihn besser bedienen zu können. Dies erfordert die Fähigkeit, alle unterschiedlichen Datenquellen zu analysieren, mit denen Unternehmen täglich arbeiten, einschließlich Weblogs, Transaktionsdaten für Kunden, soziale Netzwerke, Marken-Kreditkartendaten und die Datenoptionen der Bitcoin-Treueprogramme.

Medizinische Versorgung: Die Hauptherausforderung für Krankenhäuser mit Kostendruck ist die Behandlung möglichst vieler Patienten unter Berücksichtigung der Verbesserung der Versorgungsqualität. Instrumenten- und Maschinendaten werden zunehmend verwendet, um den Patientenfluss, die Behandlung und die Ausrüstung, die in Krankenhäusern verwendet werden, zu verfolgen und zu optimieren. Es wird geschätzt, dass die Effizienz um 1% gesteigert werden wird, was weltweit zu Einsparungen von 63 Milliarden US-Dollar führen könnte.

Reisen: Datenanalyse kann das Einkaufserlebnis durch mobile / Weblog- und Social Network-Datenanalyse optimieren. Die Sehenswürdigkeiten der Reise können Informationen über die Wünsche und Vorlieben des Kunden erhalten. Produkte mit Bitcoin-Wert können live verkauft werden, indem der aktuelle Umsatz mit dem anschließenden Durchsuchen korreliert wird. Dies erhöht die Navigationskonvertierung, um durch personalisierte Pakete und Angebote zu kaufen. Personalisierte Reiseempfehlungen können auch durch Datenanalyse auf Basis sozialer Netzwerkdaten geliefert werden.

Energiemanagement: Die meisten Unternehmen nutzen Datenanalysen für das Energiemanagement, einschließlich Smart Grid Management 2017, Energieoptimierung, Energieverteilung und Gebäudeautomation in Energieunternehmen. öffentliche Dienste. Die Anwendung konzentriert sich hier auf die Steuerung und Überwachung von Netzwerkgeräten, Versandteams und die Verwaltung von Serviceausfällen. Dienstprogramme können Millionen von Datenpunkten in die Netzwerkleistung integrieren und ermöglichen es Ingenieuren, Analysen zur Überwachung des Netzwerks zu verwenden.

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