💸 Как сделать бизнес проще, а карман толще?

Тот, кто работает в сфере услуг, знает — без ведения записи клиентов никуда. Мало того, что нужно видеть свое раписание, но и напоминать клиентам о визитах тоже. Проблема в том, что средняя цена по рынку за такой сервис — 800 руб/мес или почти 15 000 руб за год. И это минимальный функционал. Нашли самый бюджетный и оптимальный вариант: сервис VisitTime.
⚡️ Для новых пользователей первый месяц бесплатно. А далее 290 руб/мес, это в 3 раза дешевле аналогов. За эту цену доступен весь функционал: напоминание о визитах, чаевые, предоплаты, общение с клиентами, переносы записей и так далее.
✅ Уйма гибких настроек, которые помогут вам зарабатывать больше и забыть про чувство «что-то мне нужно было сделать».
Сомневаетесь? нажмите на текст, запустите чат-бота и убедитесь во всем сами!

Технологія аналізу Data Mining.

Data Mining (добування знань, даних) - технологія аналізу сховищ даних, що грунтується на методах штучного інтелекту та інструментах підтримки прийняття рішень. Зокрема сюди входить знаходження трендів і комерційно корисних залежностей. Деколи використовують термін " knowledge discovery"

(виявлення знань) - виявлення прихованих структур (patterns) у сховищах даних, щоб перетворити їх на знання або термін " інтелектуальний аналіз даних". Всі ці терміни є синонімами.

Класичне визначення технології " видобування даних" (Data Mining) звучить таким чином: це виявлення в початкових (" сирих") даних - раніше невідомих, нетривіальних, практично корисних і доступних інтерпретації знань. Тобто інформація, знайдена в процесі застосування методів Data Mining, повинна бути нетривіальною і раніше невідомою, наприклад, отриманий показник середніх продажів не є таким. Знання повинні описувати нові зв'язки між властивостями, передбачати значення та характеристики одних параметрів на основі інших.

Основна мета Data Mining полягає у виявленні прихованих правил і закономірностей у великих масивах даних. На відміну від оперативної аналітичної обробки даних (OLAP), у Data Mining основну задачу формулювання гіпотез і виявлення незвичайних шаблонів (закономірностей) перекладено з людини на комп'ютер.

Фірми Oracle, Microsoft, IBM т. ін. випустили ряд продуктів (DarWin, Microsoft SQL Server 200, IBM Intelligent for Data, відповідно), що реалізують алгоритми Data Mining і дають змогу автоматизувати процес аналізу даних.

Методи Data Mining дозволяють виявляти стандартні закономірності:

o асоціація (кілька подій пов'язані одна з одною, наприклад при купівлі пива дуже часто купують і чіпси чи горішки);

o послідовність (ланцюжок пов'язаних у часі подій, наприклад: нова квартира - нові меблі);

o кластеризація (відрізняється від класифікації тим, що групи заздалегідь не створені. Використовується для сегментації ринку і замовників);

o прогнозування (базою служить історична інформація. Ґрунтується на побудові математичних моделей).

Існують два способи впровадження нової інформаційної технології в локальні інформаційні структури:

1. пристосування її до організаційної структури підприємства;

2. модернізування організаційної структури з метою найбільш ефективного використання нової інформаційної технології.

Перший спосіб є дешевшим і не вимагає великих змін в організації діяльності підприємства. Проте ефект від його впровадження може бути незначним. Другий спосіб вимагає більших капіталовкладень, але забезпечує якісно новий рівень діяльності підприємства чи організації.