詳細統計是信息探索、事實清洗、信息可視化三大功能集合的術語。文件探索是“搜索”任何工作所需的特定信息的過程，並使用規則集和數學規則集來“掃描”信息以適應精確的風險。相當準確的工作所需的事實集，儘管它不是在互聯網上尋找事實本身的操作。為了獲得對潛在供應商和客戶的指導，信息挖掘的主要組成部分通常是執行調查。一旦產生了這些信息，就會有不少人補充組織內的理想判斷。
事實排毒方法可準確評估信息並定位任何潛在的差異和時尚或不良利益。現在使用的大多數細節解毒儀器都使用包含各種方法的龐大數據庫來執行此功能。使用的許多工具涉及文本內容探索和陳述豐富。
數據清洗方法一般使用精密的設備研究過程來檢查信息位置以發現變相。從你的事實中獲得洞察力。設備學習使用一套規則，通常由兩種主要方式組成。第一步通常採用反向傳播類型，其中反向傳播協議的輸出可用於從您的反饋中刪除最合適的事實項目，以使您的第一個數據的精確顯示成為可能。為了處理工作中的一些緊迫問題，器具學習的第二步需要利用神經系統，也就是人為的思維能力，從海量的非結構化信息中獲取更多有目的性和特殊性的信息。 .
聯邦公司機構可以使用信息排毒資源。可能在經紀公司中出現的最熱門的觀點將是妻子變老的情況。一些公司將使用多個地方（例如勞動力和出生數據以及公共目錄）進行市場分析或妻子的時間。在某些情況下，組織利用來自內部應用程序的內部事實，例如成功，而其他資源可能無法訪問或不准確。在大多數情況下，設備理解策略將根據許多資源識別最佳選擇，從而為喜歡細節集創造更多選擇。
谷歌分析對企業有益的海量文件的另一種方式取決於其向特定業務領域提供信息的能力。特別是，可以訪問員工數據的公司可以發現有關曠工和遲到的風格，以及導致這些風格的原因。此外，他們還可以使用他們獨特的統計數據來檢查病假、加班、工作時間、客戶滿意度、工人盜竊、健康測試和設備故障等等。
除了為公司程序的各個領域提供想法外，大信息統計跟踪還有助於網站的開發。大型企業可能會使用這些策略來發現未觸及市場中的機會。相反，增加最新的商品款式。利用這些技術的優勢在於相信大量數據通常是可訪問的，經常從各種方法中剝離出來，從活動的和舊的客戶端文件到最后慶祝分銷商提供的在線數據。這將使您能夠識別那些沒有有效利用您當前營銷組合的領域，或者創建您以前可能沒有註意到您的競爭對手的新市場。
雖然應用海量數據統計的主要目的是幫助產品開發，但它可以習慣於幫助進行收益預測。有時，隨著新版本的推出，他們會忘記滿足計劃中的利潤預測。因此，您可以評估這些情況，數據統計跟踪可以提供對買家正在搜索的內容的理解，他們是否應該尋找，他們的購買行為涵蓋了他們的選擇等等。在線營銷人員可以利用預測分析避免構建高價問題。有時，這些信息甚至可能表示您也可以從公司進行更改。
今天的供應鏈管理資源被設計成非常模塊化和靈活。他們可以加在一起，但可以在物流的某些部分中討論和利用數據，其中包括收入、戰略規劃、支持和生產支持。儘管谷歌分析創建大數據具有處理物流的基本任務，但它似乎提高了對特定技術的依賴。因此，需要仔細考慮組織採用此類技術。
如果您對在何處以及如何使用有任何想法，請訪問以下帖子，您可以在網站上與我們聯繫。
