Guruh talabasi Qobilova Umida Xayriddin qizi

13.3.2. Chakana savdo va telekommunikatsiya sanoati uchun ma'lumotlarni intellektual tahlil qilish
Chakana savdo sanoati ma'lumotlarni qidirish uchun juda mos dastur sohasi hisoblanadi, chunki u savdolar, xaridorlarning xarid qilish tarixi, tovarlarni tashish, iste'mol va xizmat ko'rsatish bo'yicha katta hajmdagi ma'lumotlarni to'playdi. To'plangan ma'lumotlar miqdori, ayniqsa, Internetda yoki elektron tijoratda olib boriladigan biznesning mavjudligi, qulayligi va ommabopligi ortib borayotgani tufayli tez o'sishda davom etmoqda. Bugungi kunda ko'pgina yirik do'konlarda mijozlar onlayn xarid qilishlari mumkin bo'lgan veb-saytlar mavjud. Amazon.com (www.amazon.com) kabi ba'zi korxonalar hech qanday g'isht va ohak (ya'ni, jismoniy) do'kon joylarisiz faqat onlayn mavjud. Chakana ma'lumotlar ma'lumotlarni qidirish uchun boy manbani ta'minlaydi.
Chakana savdo ma'lumotlarini yig'ish mijozlarning xarid qilish xatti-harakatlarini aniqlashga, xaridorlarning xarid qilish usullari va tendentsiyalarini aniqlashga, mijozlarga xizmat ko'rsatish sifatini yaxshilashga, mijozlarni yaxshiroq ushlab turishga va qoniqishga erishishga, tovarlarni iste'mol qilish nisbatlarini yaxshilashga, tovarlarni tashish va tarqatish siyosatini ishlab chiqishga va narxlarni kamaytirishga yordam beradi. biznes.
Chakana savdo sohasida ma'lumotlarni qidirishning bir nechta misollari quyidagicha tasvirlangan:
■ Ma'lumotlar omborlarini loyihalash va qurish: Chunki chakana ma'lumotlar keng spektrni qamrab oladi (shu jumladan savdo, mijozlar, xodimlar, tovarlarni tashish, iste'mol,
va xizmatlar), ushbu sanoat uchun ma'lumotlar omborini loyihalashning ko'plab usullari bo'lishi mumkin. Qo'shiladigan tafsilot darajalari sezilarli darajada farq qilishi mumkin. Dastlabki ma'lumotlarni qidirish mashqlari natijalari ma'lumotlar ombori tuzilmalarini loyihalash va ishlab chiqishda yordam berish uchun ishlatilishi mumkin. Bu samarali ma'lumotlarni yig'ishni osonlashtirish uchun qaysi o'lchamlar va darajalarni o'z ichiga olishi va qanday oldindan qayta ishlashni amalga oshirish kerakligini hal qilishni o'z ichiga oladi.
■ Savdolar, mijozlar, mahsulotlar, vaqt va mintaqaning ko'p o'lchovli tahlili: Chakana savdo sanoati xaridorlarning ehtiyojlari, mahsulot sotuvi, tendentsiyalari va modalari, shuningdek, tovarlarning sifati, narxi, foydasi va xizmatlari haqida o'z vaqtida ma'lumot olishni talab qiladi. Shuning uchun kuchli ko'p o'lchovli tahlil va vizualizatsiya vositalarini, shu jumladan ma'lumotlarni tahlil qilish ehtiyojlariga muvofiq murakkab ma'lumotlar kublarini qurishni ta'minlash muhimdir. 5-bobda keltirilgan ilg'or ma'lumotlar kub tuzilmalari chakana ma'lumotlarni tahlil qilishda foydalidir, chunki murakkab sharoitlarga ega bo'lgan ko'p o'lchovli agregatlarni tahlil qilishni osonlashtiradi.
■ Savdo kampaniyalarining samaradorligini tahlil qilish: Chakana savdo sanoati mahsulotlarni reklama qilish va mijozlarni jalb qilish uchun reklama, kuponlar va turli chegirmalar va bonuslardan foydalangan holda savdo kampaniyalarini o'tkazadi. Savdo kampaniyalarining samaradorligini sinchkovlik bilan tahlil qilish kompaniya foydasini oshirishga yordam beradi. Shu maqsadda ko'p o'lchovli tahlildan sotuvlar miqdori va sotish davridagi savdo ob'ektlarini o'z ichiga olgan bitimlar sonini sotish kampaniyasidan oldin yoki keyin bir xil narsalarni o'z ichiga olgan operatsiyalarni solishtirish orqali qo'llash mumkin. Bundan tashqari, assotsiatsiyalar tahlili sotuvga qo'yilgan narsalar bilan birga sotib olinishi mumkin bo'lgan narsalarni, ayniqsa, kampaniyadan oldin yoki keyin sotish bilan solishtirganda, oshkor qilishi mumkin.
■ Mijozlarni ushlab turish - mijozlarning sodiqligini tahlil qilish: Biz mijozlarning sodiqlik kartasi ma'lumotlaridan ma'lum mijozlarning xaridlari ketma-ketligini ro'yxatga olish uchun foydalanishimiz mumkin. Mijozlarning sodiqligi va xarid tendentsiyalari tizimli ravishda tahlil qilinishi mumkin. Xuddi shu mijozlar tomonidan turli davrlarda sotib olingan tovarlar ketma-ketlikda guruhlanishi mumkin. Mining iste'moli yoki sodiqligidagi o'zgarishlarni o'rganish va mijozlarni saqlab qolish va yangilarini jalb qilish uchun tovarlarning narxi va xilma-xilligiga tuzatishlar kiritish uchun ketma-ket intellektual tahlil qilish usulidan foydalanish mumkin. Raqamli kamera sotib olgan mijoz boshqa buyumlar to'plamini sotib olishi mumkinligini aniqlashimiz mumkin. Bunday ma'lumotlar mahsulot tavsiyalarini shakllantirish uchun ishlatilishi mumkin. Birgalikda tavsiya qiluvchi tizimlar (13.3.5-bo'lim) boshqa mijozlarning fikriga asoslanib, jonli mijozlar tranzaktsiyalari davomida shaxsiylashtirilgan mahsulot tavsiyalarini berish uchun ma'lumotlarni qidirish usullaridan foydalanadi. Mahsulot tavsiyalari, shuningdek, mijozlarga xizmat ko'rsatishni yaxshilash, mahsulotlarni tanlashda mijozlarga yordam berish va sotishni oshirish uchun savdo kvitansiyalarida, haftalik varaqalarda yoki Internetda e'lon qilinishi mumkin. Xuddi shunday, "bu hafta issiq narsalar" yoki jozibador bitimlar kabi ma'lumotlar savdoni rag'batlantirish uchun assotsiativ ma'lumotlar bilan birga ko'rsatilishi mumkin.
■ Firibgarlik tahlili va noodatiy naqshlarni aniqlash: firibgarlik faoliyati chakana savdo sanoatiga yiliga millionlab dollarga tushadi. Muhim (1) potentsial firibgar foydalanuvchilarni va ularning atipik foydalanish modellarini aniqlash; (2) shaxsiy va tashkilot hisoblariga soxta kirish yoki ruxsatsiz kirishga urinishlarni aniqlash; va (3) alohida e'tibor talab qilishi mumkin bo'lgan g'ayrioddiy naqshlarni toping. Ushbu naqshlarning ko'pchiligini ko'p o'lchovli tahlil, klaster tahlili va tashqi tahlil orqali aniqlash mumkin.
Katta hajmdagi ma'lumotlarni qayta ishlovchi boshqa soha sifatida telekommunikatsiya sanoati mahalliy va shaharlararo telefon xizmatlarini taklif qilishdan ko'plab boshqa keng qamrovli aloqa xizmatlarini taqdim etishgacha tez rivojlandi. Bularga uyali telefon, smartfon, Internetga kirish, elektron pochta, matnli xabarlar, rasmlar, kompyuter va veb-ma'lumotlarni uzatish va boshqa ma'lumotlar trafigini kiritish mumkin. Telekommunikatsiya, kompyuter tarmog'i, Internet va boshqa ko'plab aloqa va hisoblash vositalarining integratsiyasi telekommunikatsiya va hisoblashning qiyofasini o'zgartirdi. Bu biznes dinamikasini tushunishga, telekommunikatsiya modellarini aniqlashga, firibgarlik harakatlarini ushlashga, resurslardan yaxshiroq foydalanishga va xizmat sifatini yaxshilashga yordam berish uchun ma'lumotlarni ishlab chiqarishga katta talabni yaratdi.
Telekommunikatsiyada ma'lumotlarni qidirish vazifalari chakana savdo sohasidagi vazifalar bilan juda ko'p o'xshashliklarga ega. Umumiy vazifalarga keng ko'lamli ma'lumotlar omborlarini qurish, ko'p o'lchovli vizualizatsiyani amalga oshirish, OLAP va tendentsiyalarni, mijozlar naqshlarini va ketma-ket naqshlarni chuqur tahlil qilish kiradi. Bunday vazifalar biznesni yaxshilashga, xarajatlarni kamaytirishga, mijozlarni ushlab turishga, firibgarlikni tahlil qilishga va raqobat chegaralarini keskinlashtirishga yordam beradi. Telekommunikatsiya uchun moslashtirilgan ma'lumotlarni qidirish vositalari gullab-yashnagan va biznesda tobora muhim rol o'ynashi kutilayotgan ko'plab ma'lumotlar intellektual tahlil qilish vazifalari mavjud.
Ma'lumotni intellektual tahlil qilish sug'urta, ishlab chiqarish va sog'liqni saqlash kabi ko'plab boshqa sohalarda, shuningdek, hukumat va institutsional boshqaruv ma'lumotlarini tahlil qilish uchun keng qo'llanilgan. Har bir sohaning o'ziga xos ma'lumotlar to'plami va qo'llash talablari bo'lsa-da, ular ko'plab umumiy tamoyillar va metodologiyalarga ega. Shu sababli, bitta sanoatda samarali intellektual tahlil qilish orqali biz boshqa sanoat ilovalariga o'tkazilishi mumkin bo'lgan tajriba va metodologiyalarga ega bo'lishimiz mumkin.