DVMS Co., Ltd

Ứng dụng Bigdata

Bigdata Solutions | Tư vấn, xây dựng, chuyển giao Bigdata , xây dựng phần mềm Bigdata, xây dựng app Bigdata, xây dựng website Bigdata, giải pháp và dịch vụ liên quan tới Bigdata
  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.

    TỔNG QUAN VỀ CHATBOT (PHẦN 3): LỢI ÍCH CỦA CHATBOT

  2. Ở các bài viết trước về ứng dụng của Big Data trong lĩnh vực E-commerce hay thương mại điện tử, Big Data Uni đã đề cập đến những dữ liệu các công ty triển khai E-commerce cần khai thác và giá trị chúng đem lại, đặc biệt là giới thiệu sơ về lợi ích Predictive Analytics. Lần này, chúng ta sẽ đi sâu hơn và bàn luận về tầm quan trọng của phân tích dự báo trong từng trường hợp cụ thể. Nhưng trước hết, chúng ta cùng tìm hiểu một chút về định nghĩa phân tích dự báo.

    LỢI ÍCH CỦA PREDICTIVE ANALYTICS TRONG THƯƠNG MẠI ĐIỆN TỬ

  3. Tại Việt Nam, kho dữ liệu còn rất hạn chế, muốn nghiên cứu phải đòi hỏi nền tảng công nghệ rất lớn. Tuy nhiên, để phục vụ người dân tốt hơn thì việc xây dựng dữ liệu lớn (big data) là việc cần thiết, phải đẩy mạnh triển khai trong thời gian tới.

    Nhiều doanh nghiệp Việt Nam chưa xây dựng big data trong hoạt động sản xuất, kinh doanh và quản trị doanh nghiệp

    Nhiều doanh nghiệp Việt Nam chưa xây dựng big data trong hoạt động sản xuất, kinh doanh và quản trị doanh nghiệp

  4. 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”.

    THUẬT TOÁN CÂY QUYẾT ĐỊNH (P.2): CART (GINI INDEX)

  5. Ứng dụng Big Data trong ngành truyền thông và giải trí là cả một nghệ thuật. Khoa học và nghệ thuật là hai lĩnh vực trái ngược. Nhưng Big Data và nghệ thuật lại bổ sung cho nhau khá tốt. Ngành truyền thông và giải trí đã chứng kiến một sự thay đổi lớn thông qua liên kết với phân tích Big Data.

    Ứng dụng Big Data trong ngành truyền thông và giải trí

  6. Có nhiều phương pháp khác nhau để thu thập dữ liệu. Người ta có thể chia thành hai loại.

    Đó là phương pháp bàn giấy phương pháp hiện trường.

    Các phương pháp thu thập dữ liệu

  7. Như đã giới thiệu ở bài viết trước “Big Data – thành quả của cách mạng công nghệ 4.0” về nguồn gốc của Big Data, ở bài viết này chúng ta sẽ bàn luận sâu hơn về khái niệm Big Data.

    BIG DATA LÀ GÌ? – MỘT KHÁI NIỆM CỰC KỲ ĐƠN GIẢN

  8. 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,..

    BIG DATA – THÀNH QUẢ CỦA CÁCH MẠNG CÔNG NGHỆ HIỆN ĐẠI

  9. Chủ đề về Big Data tác động đến social media marketing (tiếp thị qua mạng xã hội), mà cung cấp đến các bạn sẽ được chia thành 2 phần

    • Phần 1: Sự “bùng nổ” của social media và xu hướng marketing mới
    • Phần 2: Tác động của Big data đến xu hướng social media marketing

    SỰ “BÙNG NỔ” CỦA SOCIAL MEDIA VÀ XU HƯỚNG MARKETING MỚI

  10. Hiện nay dữ liệu lớn (big data) và khoa học dữ liệu là một lĩnh vực rất sôi nỗi và phát triễn nhanh trong thời gian gần đây. Như đánh giá của Trường Đại Học Harvard, Hoa Kỳ thì nhà khoa học dữ liệu (data scientist) sẽ là công việc hấp dẫn nhất thế kỹ 21.

    Lời khuyên để trở thành nhà khoa học dữ liệu tốt!

  11. 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.

    LỢI ÍCH PHÂN TÍCH DỮ LIỆU TRONG KINH DOANH

  12. Chắc bạn đã một lần từng nghe, hoặc biết đến Chatbot khi đã vô tình bắt gặp nó được thể hiện ở các trang mạng xã hội (social media platform) hay trên các ứng dụng mua sắm trực tuyến (online shopping application). Chatbot hiện đang là công cụ hỗ trợ đắc lực dành cho các công ty, tổ chức trong việc phát triển, duy trì và cải thiện mối quan hệ với khách hàng (customer relationship management).

    TỔNG QUAN VỀ CHATBOT (PHẦN 1) CHATBOT LÀ GÌ?

  13. 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.

    Tìm hiểu các loại dữ liệu sức khoẻ của “Big data” tại Hàn Quốc

    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

  14. Như vậy chúng ta đã cùng nhau đi qua 4 phần của series bài viết về thuật toán Decision trees hay còn gọi là thuật toán cây quyết định. Chúng ta đã làm quen với định nghĩa tổng quát, các dạng cây quyết định bao gồm phân 2 nhánh – CART, và nhiều nhánh C4.5 sử dụng các công thức Goodness of Split, Gini Index, Entropy kết hợp với Information Gain, hay Gain Ratio để xây dựng mô hình áp dụng cho biến mục tiêu là biến định tính, và chúng ta cũng tiếp cận qua một số cách thức để tăng độ hiệu quả của mô hình, tránh trường hợp Overfitting hay Underfitting như Stopping rule và Pruning method, và nhìn lại những ưu điểm, khuyết điểm một cách tổng thể về Decision Trees.

    THUẬT TOÁN CÂY QUYẾT ĐỊNH (P.5) REGRESSION TREE VÀ DECISION RULES

  15. 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.

    THUẬT TOÁN CÂY QUYẾT ĐỊNH (P.4): ƯU & KHUYẾT ĐIỂM, STOPPING & PRUNING METHOD

  16. Nếu các bạn hoạt động, làm việc trong lĩnh vực thương mại điện tử (E-commerce) hay digital marketing chắc biết đến Data management platform (DMP) còn được gọi là nền tảng quản lý dữ liệu tập trung.

    TẦM QUAN TRỌNG CỦA QUẢN LÝ DỮ LIỆU (DATA MANAGEMENT) (P1)

  17. Big datalà 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.

  18. Thu thập dữ liệu là một giai đoạn có ý nghĩa vô cùng quan trọng đối với quá trình nghiên cứu các hiện tượng kinh tế xã hội. Tuy nhiên việc thu thập dữ liệu lại thường tốn nhiều thời gian, công sức và chi phí; do đó cần phải nắm chắc các phương pháp thu thập dữ liệu để từ đó chọn ra các phương pháp thích hợp với hiện tượng, làm cơ sở để lập kế hoạch thu thập dữ liệu một cách khoa học, nhằm để đạt được hiệu quả cao nhất của giai đoạn quan trọng này.

    Phương pháp thu thập dữ liệu sơ cấp trong nghiên cứu các hiện tượng kinh tế xã hội

  19. 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.

    THUẬT TOÁN KNN VÀ VÍ DỤ ĐƠN GIẢN TRONG NGÀNH NGÂN HÀNG

  20. Quay trở lại với chủ đề về dữ liệu khách hàng, ở bài viết phần 1 và phần 2, đã giới thiệu đến các bạn những khái niệm về phân tích dữ liệu khách hàng, loại dữ liệu khách hàng có thể thu thập, và lợi ích, cũng như mục đích của quá trình Customer data analytics. Trong phần 3 lần này, chúng tôi sẽ cung cấp những giải pháp hỗ trợ các công ty khai thác nguồn dữ liệu khách hàng của họ sao cho hiệu quả nhất.

    TỔNG QUAN VỀ CUSTOMER DATA (P.3) GIẢI PHÁP KHAI THÁC CUSTOMER DATA HIỆU QUẢ

  21. 1. Xu hướng nghề nghiệp trong tương lai

    Hiện tại, chúng ta đang sống trong giai đoạn đầu của thời kỳ cách mạng công nghiệp lần thứ 4. Triết lý của cuộc cách mạng công nghiệp 4.0 là chúng ta phải sử dụng công nghệ thông tin để tăng được năng suất lao động, từ đó tiết kiệm được chi phí, mang lại lợi ích cho người tiêu dùng.

    CHUYÊN GIA PHÂN TÍCH DỮ LIỆU – SỰ THÀNH CÔNG TRONG TƯƠNG LAI

  22. 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,…

    TỔNG QUAN VỀ BIG DATA TRÊN TOÀN CẦU

  23. Statistics hay thống kê chắc có lẽ không còn xa lạ đối với những ai đang học, nghiên cứu, đang hoạt động, làm việc ở các ngành nghề, lĩnh vực có liên quan đến dữ liệu ví dụ Data analytics, Data science. Statistics được nhiều chuyên gia cho rằng là kiến thức nền tảng, cơ sở để chúng ta có thể bắt đầu tìm hiểu được, học được, trích xuất được những thông tin hữu ích, có giá trị từ bộ dữ liệu.

    TỔNG QUAN VỀ STATISTICS: KHÁI NIỆM VÀ ỨNG DỤNG CỦA THỐNG KÊ

  24. Ở bài viết trước, đã giới thiệu đến các bạn khái niệm về Data management – quản lý dữ liệu – lịch sử ra đời, cũng như các thành phần, quy trình, chức năng có trong Data management. Trở lại với phần 2 “Tầm quan trọng của quản lý dữ liệu” , sẽ đi vào phân tích chi tiết các lợi ích chính, các thách thức mỗi tổ chức phải đối mặt khi triển khai, và liệt kê một số giải pháp thực tiễn sẽ hỗ trợ hiệu quả.

    TẦM QUAN TRỌNG CỦA QUẢN LÝ DỮ LIỆU (DATA MANAGEMENT) (P2)

  25. 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.

    BIG DATA Là Chìa Khóa Thành Công Của Marketing Thời Đại Số

ứng dụng quản lý vận tải thông minh

ứng dụng quản lý đội xe, điều tài thông minh

Phần mềm, ứng dụng thông minh dành cho quản lý xe doanh nghiệp, điều xe đi công tác,...

SGO Giải pháp thông minh cho các công ty vận chuyển, logistics thuê ngoài

fintech

banking mobile apps

insurtech

medical tech, health care mobile apps

Chuyển đổi số, Kinh tế số