Veri Analizi
Verilerin derinlemesine anlaşılması, kuruluşunuzun başarısı için çok önemlidir. Veri analizi, elde edilen sonuçlara dayalı olarak ham verilerin kullanılabilir ve pratik hale getirilmesi sürecidir. Veri hattının her aşamasında çalışır ve kurumların tüm amaçlar için veri toplamasını ve analiz etmesini kolaylaştırır. Verileri pratik bilgiye dönüştürmek, her türden şirket ve kuruluş için başarısızlık ve başarı arasındaki farktır. Bilginin değerini en üst düzeye çıkarmak için veri analizi gereklidir. Veri analizi, ham verileri analiz etme ve sonuçlar çıkarma sürecidir. Bu konuda bilgi almak ve merak ettiğiniz soruları sorabilmek açısından internet sayfalarını üzerindeki ilgili online firmalara bakabilir ve buradan detaylı bir şekilde inceleme yapabilirsiniz.
Süreç Madenciliği
Süreç madenciliği, iş süreci yönetiminde model tabanlı süreç modelleme ile veri merkezli analitik yöntemler arasındaki köprüyü oluşturur. Süreç madenciliği, süreç ve kontrol verilerini, kurumları ve sosyal yapıları keşfetmek için olay kayıtlarına dayalı olarak devam eden bir süreç hakkında anlamlı bilgiler keşfetmeyi amaçlar. Süreç madenciliği için gereken en fazla üç nitelik süreç verileri, olay kimliği ve zaman damgasıdır.
Problem Çözme Teknikleri
Problem çözme teknikleri, çözmek istediğiniz problemi çözmek için kullanılan bir dizi teorem, kural, yöntem, yöntem ve yaklaşım olarak ifade edilebilir. Bu nedenle, bir organizasyonun amaçlarından biri, çalışanlara problem çözme tekniklerini öğretmek ve uygulamaktır. Organizasyonun bir diğer amacı da takıma dayalı problem çözme becerilerini geliştirmektir. Bu hedeflere, sorunların gizlenmediği, sistematik prosedürlerin uygulandığı, çalışanların eğitilip yetiştirildiği bir ortamda ulaşılabilir. Makine öğrenmesi, insan öğrenme yöntemlerini taklit etmek için veri ve algoritmaları kullanmaya odaklanarak doğruluğu giderek artan bir yapay zekâ ve bilgisayar bilimi alanıdır. Makine öğrenimi, bilgisayarların sensör verileri ve veritabanları gibi veri türlerine dayalı olarak öğrenmesini sağlayan algoritmaların tasarım ve geliştirme sürecinde yer alan bilimdir.Makine öğrenimi, yazılım programlarının, programlama durumu olmadan ve algoritma oluşturulduktan sonra her güncelleme için bilgi girmek zorunda kalmadan sonuçları daha doğru bir şekilde tahmin etmelerini sağlayan bir dizi algoritma olarak tanımlanan analizin kullanılmasıdır.
