လုပ်ငန်းဖောက်သည်များလေ့လာဆန်းစစ်ခြင်း၊ လူမှုဆန်းစစ်ခြင်းနှင့်တုံ့ပြန်မှု
ယနေ့ခေတ်လူမှုရေးလောကတွင် ဖောက်သည်များ အမှန်တကယ်ပြောသည့်အရာကို ပေါင်းစပ်ပေါင်းစပ်ခြင်းသည် အမှတ်တံဆိပ်များအတွက် အရေးအကြီးဆုံးဖြစ်သည်။ Attensity သည် ဤအခြေအနေတွင် အသုံးဝင်သောကိရိယာတစ်ခု ဖြစ်နိုင်သည်။
အာရုံစူးစိုက်မှု စာသားမ analytics ကိရိယာသည် အရောင်းမြှင့်တင်ရေးကမ်ပိန်း၊ တွဒ်တစ်ခု၊ Facebook အပ်ဒိတ်၊ ဘလော့ဂ်ပို့စ်၊ စစ်တမ်းတုံ့ပြန်မှုများနှင့် ဆက်စပ်၍ ရရှိထားသော တုံ့ပြန်မှုများ၏ ဝင်္ကပါမှ အချက်အလက်များ၊ ဆက်ဆံရေးများနှင့် ခံစားချက်များကို ထုတ်ယူပါသည်။ Attensity ထုတ်ယူခြင်း။ အင်ဂျင်ကို သဘာဝအတိုင်း စမ်းသပ်ထားသော ဘာသာစကားဆိုင်ရာ အခြေခံမူများနှင့် သဘာဝဘာသာစကား လုပ်ဆောင်ခြင်း (NLP၊) စက်သင်ယူမှု၊ ဉာဏ်ရည်တုနှင့် ယုတ္တိဗေဒဆိုင်ရာ နှစ်ပေါင်းများစွာ သုတေသနရလဒ်များကို အသုံးချပြီး ဆက်စပ်ဖော်မတ်မရှိသော အချက်အလက်များနှင့် ဖြစ်ရပ်များကို ဆက်စပ်ဖော်မတ်အဖြစ် ပြောင်းလဲရန်အတွက် ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်မှုမဲ့ အခမဲ့ဖော်မတ်စာသားကို ပြောင်းလဲအသုံးပြုပါသည်။ ၎င်းသည် စာကြောင်းများကို ချိုးဖျက်ကာ သရုပ်ဆောင်များ၊ လုပ်ဆောင်ချက်များနှင့် အရာဝတ္ထုများကို ခွဲခြားထားသည်။
Attensity သည် အတွင်းကျကျ ဖောက်သည်ကိုလည်း ပေးသည်။ analytics. Attensity ၏ကိရိယာများသည် လုပ်ငန်းစဉ်ကို အလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်နေစဉ်တွင် ဆိုရှယ်မီဒီယာချန်နယ်များစွာတွင် ဖောက်သည်ပြောလိုသည်များကို ကုန်အမှတ်တံဆိပ်များစုပေါင်းရန် ကူညီပေးသည်။ ရိုးရှင်းပြီး အလွယ်တကူ ဆွဲယူသုံးနိုင်သော အင်တာဖေ့စ်များဖြင့် အလိုလိုသိမြင်နိုင်သော အစီရင်ခံခြင်းနှင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု ကိရိယာတန်ဆာပလာများဖြင့် လုပ်ဆောင်မှုကို ပို၍လွယ်ကူစေသည်။ သူတို့ရှိရာ Attensity ဘလော့ဂ်မှာ ဒီဥပမာကောင်းတစ်ခုရှိတယ်။ United Airlines ကိုခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာပါ။.
Attensity ကိရိယာများကို အသုံးချခြင်း၊ စျေးကွက်ရှာဖွေသူများသည် လုပ်နိုင်သည်-
- ဖော်ပြချက်ဒေတာအဖြစ်သို့ ပြောင်းပါ။ ကိန်းဂဏန်းအချက်အလက်နှင့် မတူညီသော ရင်းမြစ်များအားလုံးမှ အချက်အလက်များကို 360 ဒီဂရီ မြင်ကွင်းတစ်ခုတည်းသို့ စုစည်း၍ ဦးတည်ချက်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန် အသင့်ဖြစ်နေပါပြီ။
- အချက်အလက် လွန်ကဲခြင်းကို စီမံပါ။ မှန်ကန်သောနည်းလမ်းဖြင့် အမှိုက်များကို စွန့်ပစ်ပြီး အဓိပ္ပါယ်ရှိသော အချက်အလက်များကိုသာ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းဖြင့် အချိန်နှင့် အရင်းအမြစ်များကို သက်သာစေပါသည်။
- လှည့်စားမှုများကို ဖယ်ရှားပါ။ ဘာသာစကား ရှုပ်ထွေးမှုများ၊ ယဉ်ကျေးမှု ကွဲလွဲမှုများနှင့် ဆက်စပ်ပြဿနာများကြောင့် ဖြစ်ပေါ်လာသော၊ အားလုံးသည် ဒေတာအားလုံးကို အဆင့်တစ်ခုသို့ ယူဆောင်လာရန် လူတို့ ဆက်သွယ်ပုံတွင် အဓိက အခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ပါသည်။
ထိုအကျိုးကျေးဇူးများသည် ပိုမိုကောင်းမွန်သောတုံ့ပြန်ချက်၊ အဓိကပြဿနာများကို ပိုမိုကောင်းမွန်စွာနားလည်သဘောပေါက်ခြင်း၊ ပြဿနာများကို အရှိန်မြှင့်တုံ့ပြန်ခြင်းနှင့် ပွင့်လင်းမြင်သာမှုတိုးတက်စေခြင်း၊ စွမ်းဆောင်ရည်၊ ထုတ်လုပ်မှုစွမ်းအားနှင့် ဆုံးဖြတ်ချက်ချခြင်းအရည်အသွေးတို့ကို ပိုမိုကောင်းမွန်စေပါသည်။
အီလက်ထရွန်းနစ်ဒေတာအားလုံး၏ 85 ရာခိုင်နှုန်းကျော်သည် ဖွဲ့စည်းပုံမညီဘဲ သိမ်းဆည်းထားသောကြောင့်၊ ထိုကဲ့သို့သောကိရိယာများ၏ အရေးပါမှုကို လျှော့တွက်နေပါသည်။ Attensity ဆိုင်ရာ နောက်ထပ်အချက်အလက်များအတွက်၊ Attensity အရင်းအမြစ်များ စာမျက်နှာ - ထုတ်ကုန်ဘောင်ချာများ၊ အီးဘွတ်များ၊ အဖြူရောင်စာရွက်များနှင့် ဖြစ်ရပ်လေ့လာမှုများ အပြည့်။