Nền tảng này sẽ đóng vai trò là trung tâm tương tác giữa các chủ sở hữu Token SVINA và Quỹ, được tạo ra để mua các thuộc tính du lịch, thương mại và dân cư trong khu vực. Trong khi Quỹ sẽ tập trung vào việc xác định các tài sản bị ảnh hưởng, bắt đầu trong khu vực, có thể được tái cơ cấu thành các dự án bất động sản, sau đó nó sẽ bán hoặc cho thuê tài sản.
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
Chúng ta có thể đã quá quen thuộc với Blockchain ứng dụng trong Bitcoin hay các đồng tiền kỹ thuật số. Klaus Schwab, sáng lập viên và cũng là giám đốc điều hành của Diễn đàn Kinh tế Thế giới đã viết trong cuốn sách của ông về Cuộc cách mạng công nghiệp lần thứ 4:
Xem thêm: Blockchain có thể hỗ trợ cho ngành công nghiệp sáng tạo như thế nào?
Công nghệ blockchain đã được sử dụng để xử lý 1 thư tín dụng (L/C) cho khách hàng là tập đoàn nông nghiệp Cargill (Mỹ) trong việc thực hiện giao dịch vận chuyển đậu nành từ Argentina đến Malaysia.
Blockchain tạm dịch tiếng Việt là Chuỗi khối. Bạn cứ hiểu nôm na là một Chuỗi có nhiều khối. Bạn cứ hình dung về một chuỗi gồm nhiều “khối thông tin của một bảng tính (excel) nào đó”.
Wikipedia (Trang thông tin, từ điển mở) định nghĩa Blockchain với đoạn đầu tiên là:
Cùng cơ chế một cửa quốc gia, cơ chế bảo lãnh thông quan cũng sẽ được nghiên cứu, dự kiến triển khai thí điểm năm 2020.
Kết quả ứng dụng công nghệ trong thông quan hàng hóa được ông Ngô Minh Hải – Phó cục trưởng Cục Quản lý giám sát hải quan (Tổng cục Hải quan) nhắc lại Tại hội nghị Tạo thuận lợi thương mại do Ban phát triển kinh tế tư nhân phối hợp với Tổng cục Hải quan tổ chức ngày 10/09.
Xem thêm: Hải quan Việt Nam sẽ dùng Blockchain để quản lý, thông quan hàng hoá
Các sản phẩm thực phẩm cũng như đồ uống là một trong những sản phẩm được lưu hành nhiều nhất trong thương mại quốc tế. Đó cũng là một trong những thị trường được điều tiết và giám sát nghiêm ngặt nhất, cả ở cấp quốc gia và quốc tế. Do những thiệt hại tiềm tàng mà các sản phẩm thực phẩm không phù hợp có thể gây ra những ảnh hưởng trong nền kinh tế, và sức khỏe cộng đồng hoặc môi trường tự nhiên của bất kỳ quốc gia nào , nên thực phẩm sẽ được kiểm soát rất gắt gao khi lưu hành trên quốc tế.
Xem thêm: Truy xuất nguồn gốc thực phẩm bằng hợp đồng thông minh của Blockchain Ethereum
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.
Đa số các bạn nhảy vào phân tích dữ liệu ngay, trước khi bạn lên kế hoạch và mục tiêu của dự án phân tích dữ liệu. Và cũng tương tự như vậy, bạn có thể nhảy vào làm slide cho một buổi thuyết trình trong môi trường kinh doanh trước khi bạn lên kế hoạch cho thuyết trình đó. Và tất nhiên bạn sẽ kết quả là tốn rất nhiều thời gian cho slide mà không đạt được kết quả tốt nhất.
Xem thêm: Phương pháp thuyết trình đạt hiệu quả trong môi trường kinh doanh!
Trở lại với chủ đề về các xu hướng Big Data sẽ đi đầu trong năm 2019, ở phần 1, Big Data Uni đã đề cập về sự phát triển và thay đổi của Internet of Things (IOT), trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence – AI), Machine Learning (ML) tác động như thế nào đến lĩnh vực Big Data, và một số dự báo về thị trường Big Data. Phần 2 bài viết, chúng tôi sẽ đề cập chi tiết về các xu hướng của những công cụ, cách thức hỗ trợ cho việc khai thác, tiếp cận Big Data, cùng với các vấn đề, thách thức mới trong lĩnh vực Big Data.
Xem thêm: TOP CÁC XU HƯỚNG BIG DATA SẼ ĐI ĐẦU TRONG NĂM 2019 (PHẦN 2)
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).
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
Ngày nay, tiềm năng phát triển các chiến lược kinh doanh dựa trên dữ liệu và thông tin là lớn hơn bao giờ hết. Đối với một số tổ chức, dữ liệu và phân tích dữ liệu đã trở thành động lực chính trong việc đề xuất các chiến lược kinh doanh của họ.
Xem thêm: CÔNG TY ĐỊNH HƯỚNG DỮ LIỆU (DATA – DRIVEN ENTERPRISE) (PHẦN 2)
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)
Không có gì phải nghi ngờ, khi tất cả các doanh nghiệp hiện tại đều bị thôi thúc bởi lợi ích của việc khai thác dữ liệu (data) – thu thập, quản lý, xử lý, phân tích và diễn giải. Điều đó đòi hỏi mỗi tổ chức cần có một cơ sở dữ liệu (database) mới, tiên tiến để đáp ứng với môi trường kinh doanh hiện đại do các database cũ không thể bắt kịp tốc độ thay đổi về hình thức và khối lượng dữ liệu.
Quay trở lại với chủ đề về Decision trees, thì ở 2 bài viết trước đã giới thiệu đến các bạn khái quát thế nào là thuật toán cây quyết định, bao gồm các thành phần, và một số công thức tính toán để lựa chọn các biến phân nhánh hay cách phân nhánh tối ưu, mục đích dự báo, phân loại, phân nhóm các đối tượng dữ liệu vào các nhóm, các lớp của biến mục tiêu sao cho chính xác nhất.
Bạn có biết là những vị trí liên quan tới lĩnh vực khoa học dữ liệu (data science) và phân tích dữ liệu (data analysis) là khó tuyển nhất với một công ty không? Sự bùng nổ nhu cầu tìm kiếm các chuyên gia trong những lĩnh vực này mở ra hàng loạt nhu cầu và đồng thời, đẩy thị trường tuyển dụng vào tình trạng cung không đủ đáp ứng cầu.
Quyển sách mới ra “hiểu số để tăng số – Sexy little number” của Dimitrix Maex & Paul B.Brown đưa ra một góc nhìn tổng hợp trong việc sử dụng số liệu để thực hiện tiếp thị marketing trong thời đại công nghiệp số hoá, dữ liệu lớn. Trong bài này chúng tôi sẽ tóm tắt 1 số ý chính từ quyển sách cho bạn không có thời gian đọc hết quyển sách này.
Dữ liệu lớn có ở rất nhiều tổ chức, nhiều hoạt động xã hội, kinh doanh, khoa học và tiềm ẩn nhiều giá trị to lớn. Việc đó đồng nghĩa với các nhà khoa học phải đau đầu khi đối phó với việc lưu trữ, xử lý khối lượng số liệu khổng lồ và đa dạng về chủng loại dữ liệu.
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
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.
Xem thêm: TỔNG QUAN VỀ CUSTOMER DATA (P.3) GIẢI PHÁP KHAI THÁC CUSTOMER DATA HIỆU QUẢ
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
Big Data có thể tạo ra các phương pháp tiếp cận dựa trên dữ liệu sáng tạo để dạy học sinh. Ở nhiều nước, việc ứng dụng Big Data trong trường học và cao đẳng đã dần trở nên phổ biến. Nhưng các nước đang phát triển cũng bắt đầu nghiên cứu để ứng dụng trong các hoạt động giảng dạy.
Big data trong ngành du lịch đang bùng nổ trong những năm gần đây. Nhiều người cho rằng Big Data sẽ lấy đi sự cá nhân hóa của các doanh nghiệp du lịch, nhưng điều này không hề đúng bởi công nghệ du lịch đã phát triển và Big Data đang được sử dụng để đưa thêm nhiều sự liên hệ cá nhân vào trải nghiệm khách hàng. Vậy Big Data là gì và nó được sử dụng như thế nào trong ngành du lịch? Hãy cùng tìm hiểu trong bài viết dưới đây.
Xem thêm: Từ BIG DATA đến cá nhân hóa trong lĩnh vực du lịch
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
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
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
Dữ liệu lớn (big data) là một trong những công nghệ mới quan trọng nhất mà ngành du lịch khách sạn cần nắm bắt.
Các ngành công nghiệp khác đã sử dụng dữ liệu lớn và gặt hái được một số thành công đáng kể. Bao gồm khả năng đưa ra quyết định chính xác, nhờ tìm hiểu về khách hàng, đối thủ cạnh tranh, cải thiện trải nghiệm khách hàng và tăng doanh thu. Trong bài viết này, bạn sẽ tìm hiểu thêm về dữ liệu lớn và cách nó có thể đem lại lợi ích cho các công ty du lịch và khách sạn.
Xem thêm: 5 lợi ích dữ liệu lớn (Big data) đem lại cho ngành du lịch khách sạn
Mỗi năm thiên tai như bão, lũ lụt, động đất gây ra thiệt hại rất lớn và nhiều sinh mạng. Các nhà khoa học không thể dự đoán khả năng xảy ra thảm họa và đề xuất đủ biện pháp phòng ngừa cho chính phủ nếu không có sự giúp đỡ của Big Data.
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
Một dự án lớn đang được tiến hành ở cả Anh và Mỹ nhằm thu thập thông tin thông qua một khối lượng lớn dữ liệu bệnh nhân. Đây là một dự án đầy hứa hẹn nhằm tối ưu hóa giá trị sử dụng thuốc, từ việc xác định sự kém tuân thủ trong điều trị để nâng cao chất lượng kê đơn.
Ngoài ra chúng tôi còn có sẵn data địa điểm rất hữu ích cho các dự án khởi nghiệp về du lịch, địa điểm, mạng xã hội du lịch, ...
Xem thêm: Dịch vụ và giải pháp Big Data cho lĩnh vực du lịch
Phân tích dự báo hay còn gọi Predictive analytics là một trong những phương pháp, kỹ thuật phân tích dữ liệu phổ biến và quan trọng nhất ngày nay. Đây là công cụ hữu ích để những nhà khoa học, chuyên gia hoạt động ở lĩnh vực Data science có cái nhìn chi tiết về đối tượng nghiên cứu, khám phá các mối liên hệ, đưa ra những phán đoán về đối tượng nghiên cứu ở tương lai chứ không chỉ dừng lại tại quá trình mô tả.
Xem thêm: TỔNG QUAN VỀ PREDICTIVE ANALYTICS (PHÂN TÍCH DỰ BÁO) (PHẦN 1)
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
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.
Xem thêm: Ứng dụng Big Data trong ngành truyền thông và giải trí
Trở lại với chủ đề Data security, bảo mật dữ liệu, ở phần 1 bài viết trước chúng ta đã cùng nhau tìm hiểu về thực trạng Data security trên toàn cầu thông qua bàn luận những số liệu từ các báo cáo, nghiên cứu của Verizon và IBM về Data breach (xâm phạm, đánh cắp, rò rỉ dữ liệu) tại những công ty, tổ chức đến từ nhiều quốc gia khác nhau; cũng như tìm hiểu tổng quan về Data security như khái niệm, lợi ích, thách thức.
Xem thêm: GIẢI PHÁP CẢI THIỆN BẢO MẬT DỮ LIỆU – DATA SECURITY
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
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.
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.
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
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
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 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
Bối cảnh, nguyên nhân tại sao các công ty ngày nay cần định hướng dữ liệu (Data – driven)
Nếu các bạn có theo dõi những các bài viết trước đây của thì chúng tôi đã đề cập nhiều về tầm quan trọng của dữ liệu – được coi là nguồn sống của mọi tổ chức trong thời đại 4.0 – cũng như các xu hướng của Big Data, Data Analytics, và nhu cầu khai thác dữ liệu để đạt được giá trị, lợi ích trong kinh doanh ngày càng được quan tâm hơn.
Xem thêm: CÔNG TY ĐỊNH HƯỚNG DỮ LIỆU (DATA – DRIVEN ENTERPRISE) (PHẦN 1)
Phân tích dữ liệu dự đoán đang nhanh chóng trở thành động lực thúc đẩy tiếp thị hiện đại. Phân tích dữ liệu dự đoán là quá trình sử dụng dữ liệu lịch sử và hiện tại kết hợp với học máy để dự báo một số kết quả nhất định.
Xem thêm: 6 cách phân tích dữ liệu dự đoán đang định hình lại marketing
Big data hay còn gọi là dữ liệu lớn, làm liên tưởng đến hình ảnh của hệ thống máy chủ khổng lồ. Nhưng Big data rộng và lớn hơn thế nhiều. Có 10 lĩnh vực chính trong đó dữ liệu hiện đang được sử dụng để tạo lợi thế tuyệt vời. Trong đó, dữ liệu có thể được đưa vào hầu hết mọi mục đích.
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)
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 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)
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.
Xem thêm: CHUYÊN GIA PHÂN TÍCH DỮ LIỆU – SỰ THÀNH CÔNG TRONG TƯƠNG LAI
Marketing là chìa khóa để cánh cửa thành công cho bất kỳ doanh nghiệp nào. Giờ đây, không chỉ các công ty lớn có thể điều hành các hoạt động quảng cáo tiếp thị mà cả các doanh nhân nhỏ cũng có thể chạy các chiến dịch quảng cáo thành công trên các nền tảng truyền thông xã hội và quảng bá sản phẩm của họ.
Hội thảo Quốc tế về Thống kê Du lịch do Liên Hợp Quốc (UN) tổ chức vào cuối tháng 6, 2017 tại Manilla, Phillippines đã nhấn mạnh tới cách các thành phố sử dụng công nghệ Dữ liệu lớn (Big Data) để quản lý du lịch tốt hơn.
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