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ACC3715会计分析和AI -新加坡
版权，请注意，所有课程材料（包括幻灯片，数据集和代码）仅用于此类教学。，您严格不允许您制作或打印其他副本或分发课程材料或其任何部分的副本，以供商业收益或交换。学术诚实和窃的学术完整性和诚实对于追求和获取知识至关重要。大学和学校期望每个学生始终维护学术诚信和诚实。学术不诚实是任何虚假陈述，目的是欺骗或未能承认信息的来源，伪造信息，陈述不准确，或在考试/测试中作弊，或不当使用资源。pla窃是“从事别人的作品或想法并将其作为一个人的习惯”（新的牛津英语词典）。大学和学校不会容忍窃。人工智能（AI）工具（例如ChatGpt）不需要专业知识。这些AI工具中的许多工具通常在社交媒体中使用，例如，创建内容，伪装和完善从Chatgpt等程序创建的内容。我们知道，将吸引学生使用这些AI工具，就像其他任何电子援助一样。但是，要清楚，正常的学术规则仍然适用。如《学生行为守则》中指出的：“大学对任何形式的作弊，欺骗性的捏造，窃和违反知识产权和版权法的作弊看法。任何发现从事这种不当行为的学生都会采取纪律处分。”关于AI工具（例如，CHATGPT和图像生成工具），您的讲师将澄清使用这些工具作为分配开发过程的输入是否可以接受AI是一项需要使用技能的技术，以及有关何时以及如何使用它的知识。如果您在工作中使用Chatgpt或任何其他此类AI工具，则必须正确表示使用该工具以及用于生成输出的提示。未引用其使用构成学术不当行为。此外，与任何信息来源一样，请注意，最小的努力产生了低质量的结果。您将需要完善工作并事实检查输出，因为您将从任何来源进行双重检查信息。此外，您应该在使用此类工具的方式和何时使用它而不是为您创建的每个分配使用它。
基于物联网的自动化和分析解决方案
全球人权原则法律免责声明：英特尔技术可能需要启用硬件、软件或服务。没有任何产品或组件能够绝对安全。您的成本和结果可能会有所不同。英特尔产品使用声明：英特尔致力于尊重人权，避免对人权造成或造成不利影响。请参阅英特尔的全球人权原则。英特尔的产品和软件仅用于不会对人权造成或造成不利影响的应用程序。© 英特尔公司。英特尔、英特尔徽标和其他英特尔标志是英特尔公司或其子公司的商标。其他名称和品牌可能是其他财产。
大数据分析在预测需求和推动零售业未来市场趋势中的作用。
数字革命对零售业进行了深刻的转变，大数据分析作为重塑企业如何理解和与消费者互动的关键工具。在一个通常将数据视为新石油的时代，利用大量信息和提取可行的见解的能力已成为关键的竞争优势。从社交媒体，在线交易和客户反馈到来自物联网（IoT）设备的传感器数据的各种来源的数据的扩散，这引起了零售的新范式，其中决策越来越多地数据驱动。大数据分析在零售业中的应用超出了营销范围，以涵盖业务的每个方面，包括供应链优化，库存管理和客户服务。这种全面的方法不仅提高了运营效率，而且通过实现个性化的互动和产品来大大改善客户体验。大数据的概念是指非常复杂的数据集，以至于传统数据处理工具无法管理它们。这些数据集的特征是它们的体积，速度和多样性，这些数据集对存储，分析和利用构成挑战。但是，数据分析技术（例如机器学习，人工智能和云计算）的进步已使实时处理和分析大数据成为可能。此功能在零售业中特别有价值，在零售业中，了解和对客户行为的理解和反应可能是成功与失败之间的区别。in例如，零售商可以分析浏览模式，购买历史和社交媒体互动，以相应地预测未来的购买行为和量身定制营销策略（Jain等，2021）。大数据分析在零售业中的主要应用之一是在营销领域，它可以实现更精确的定位和个性化。传统的营销方法通常依赖于广泛的人口统计数据，从而产生了不会引起个人客户共鸣的通用活动。相比之下，大数据分析使零售商可以根据多种因素（包括过去的购买行为，浏览历史记录，社交媒体活动甚至地理位置）更加细微地细分他们的受众。这种详细的细分使得创建高度个性化的营销信息和促销活动，这些信息更有可能将潜在客户转变为客户。此外，通过利用预测分析，零售商可以预测客户的需求和偏好，从而为他们提供符合其利益的产品和服务。这种预测能力不仅有助于增强客户体验，还可以通过将精力集中在最有前途的潜在客户上来优化营销预算（Nguyen等，2020）。除了市场营销之外，大数据分析在优化供应链运营方面起着至关重要的作用，这是零售业的另一个关键方面。零售业的供应链涉及从采购和生产到分销和销售的多个阶段。这在当前的零售环境中尤其重要，因为消费者的需求可能是高度波动和不可预测的。这些阶段中的每个阶段都会产生大量数据，在分析时，可以提供对效率低下，瓶颈和改进机会的见解。例如，可以使用预测分析来更准确地预测需求，从而使零售商可以优化库存水平并降低投入过度或库存的风险。通过使库存水平与预期需求保持一致，零售商不仅可以最大程度地降低成本，还可以通过确保产品可用性来提高客户满意度（Choi等，2021）。
CU BBA 商业分析 WL 宣传册
商业分析学士学位是一门专门的本科课程，将商业管理基础知识与数据驱动的决策技能相结合。与工作相关的形式使学生在完成学位的同时获得商业智能工具和技术的实践经验。课程包括数据分析、统计建模和预测分析等模块，为毕业生做好在分析和咨询领域担任热门职位的准备。
数据和分析负责人 - 职位描述 - 作业train
目的是数据和分析的负责人是高级业务领导角色，具有组织数据和分析（D＆A）资产的主要企业问责制，以驱动业务利益相关者的价值。这包括创建和管理数据和分析策略，以及执行可衡量可衡量业务成果的相关程序和实践。此角色涉及建立，领导和操作D＆A功能；发展人才和成熟的D＆A文化；建立信任和管理数据；以及不断发展的业务分析功能。关键职责
数据分析实习生
部：人才与创新机构办公室：德克萨斯大学系统管理地点：远程或混合动力，位于210 W. 7th Street，奥斯汀，德克萨斯州奥斯汀78701号开放时间：每周1个小时：40个工作时间表：可谈判，周一至周五上午8点至下午5点赔偿：$ 22/小时的入职培训：2025年6月2日至4日，在2025年6月2日至4日，在奥斯汀TX开始日期：2025年6月2日，2025年6月2日结束日期：2025年8月12日，2025年8月12日，2025年8月12日的申请书：内置和法律范围的范围范围供应范围，范围范围范围范围范围范围范围范围范围范围范围范围，并涵盖了自己的住房，并重新申请住房，并重新安置住房，并重新安置住房，并重新审议符合条件：得克萨斯大学系统已有140多年的历史，通过教育，医疗保健和研究改善了德克萨斯大学以及世界各地的人们的生活。该系统由九个学术机构，五个卫生机构和德克萨斯大学系统管理。UT系统的机构雇用了160,000多名教职员工，医疗保健专业人员，研究人员，支持人员和学生工人。UT系统管理主要基于德克萨斯州的奥斯汀。它通过提供财务，法律，计划，购买，政府关系，通讯，发展和其他中央服务来支持该系统14个机构的任务。为不断增长的状态服务，UT系统管理部门致力于提供一个热情，支持的工作环境，以包含不同的观点 - 不仅是因为它使组织变得更强大，创造性和周到，而且是因为这是正确的事情。为此，UT系统管理部门涵盖了有关军事和前寄养儿童就业偏好的州法律。关于人才与创新办公室的人才和创新办公室旨在通过连接人才，新思想和机会来最大程度地提高人力资本和创新的价值。我们是专注于最大化人力资本与UT系统的价值和倡议的价值的专门合作伙伴。我们致力于提供优质的客户服务，并鼓励创新，以支持和优化UT系统的目标。关于实习，得克萨斯大学系统实习（UTSI）是一项付费的10周计划，该计划与强大的专业发展计划，指导和自我反思的机会相吻合。更多的信息计划目标•通过真正的工作经验为UT学生职业发展和成功做出贡献•为我们不断发展的劳动力发展协作技能•在学生的领域/研究功能方面提供动手经验•为专业发展提供安全的环境
商业分析中的人工智能 - ijrpr
数据生成呈指数级增长，传统的数据分析方法无法有效处理现代商业环境的复杂性。人工智能自动填补了这一空白，以前所未有的速度和规模处理数据并提供见解。商业分析，即利用数据进行决策和制定战略，是人工智能技术的重要成果。人工智能使组织能够：使用复杂的算法预测市场趋势。- 可以从情绪分析和跟踪行为中得出客户偏好。优化供应链中的实时需求预测及其风险缓解；流程自动化和资源优化可提高运营效率。通过规范分析，通过推荐可操作的步骤提供战略决策支持。这意味着，带有人工智能信号的商业分析不仅是技术变革，而且是企业如何在以数据为中心的运营中进行选择的潜在性质。在这方面，本文研究和讨论了人工智能注入过程中的特点、关键应用和挑战，并以最全面的方式解决了人工智能在商业分析中的概念。
Python 和 QISKIT 用于数据科学、数据分析、机器...
欢迎来到 IITK Python 和 QISKIT 数据科学 (DS)、数据分析 (DA)、机器学习 (ML) 和量子计算 (QC) 证书课程。数据科学为学生/专业人士提供了一些最有前途的职业机会，数据分析技能受到行业的高度追捧。结合机器学习从数据中学习和量子计算利用量子力学原理，这些领域将彻底改变商业、信息处理和机器智能。这所前沿学校将向参与者介绍严谨的理论、算法和科学方法，通过数据分析、机器学习和量子计算的尖端算法从大数据集中获得可操作的见解。该学校还包括大量辅助 PYTHON/QISKIT 编程项目，参与者将使用实际数据集和最新的 PYTHON 包（如 NUMPY、LINALG、MATPLOTLIB、PANDAS、SEABORN、SCIKIT-LEARN 和 QISKIT）获得数据分析、探索和可视化方面的实践经验。学校还包括解决问题的课程，为 DS、DA、ML 和 QC 中的测试/工作面试做准备。本课程的优势： • 学习 PYTHON/QISKIT 中最新的编程技术，在实习中获得无与伦比的优势 • 使用 PYTHON/QISKIT 和各种软件包建立虚拟实验室或进行项目指导 • 通过学习 PYTHON/QISKIT 和各种软件包和实用数据集，将您的技能提升到新的水平 • 学习 PYTHON/QISKIT 编程以掌握最新的 DS、DA、ML 和 QC 技术 目标受众 • B.Tech/BE/B.Sc/BBA/BCA 学生 • M.Tech/ME/M.Sc/MBA/MCA 学生 • 攻读研究的博士学者 • 工程/科学/管理学院 • 来自工业和研发组织的专业人士
用于人工智能分析的多源分布式系统数据
摘要。新兴的 IT 运营人工智能 (AIOps) 领域利用监控数据、大数据平台和机器学习来自动化复杂 IT 系统中的运营和维护 (O&M) 任务。可用的研究数据通常只包含单一信息源，通常是日志或指标。单一源数据无法描述分布式系统的精确状态，导致方法无法有效利用联合信息，从而产生大量错误预测。因此，当前的数据限制了 AIOps 研究取得更大进展的可能性。为了克服这些限制，我们创建了一个复杂的分布式系统测试平台，它生成由分布式跟踪、应用程序日志和指标组成的多源数据。本文详细描述了基础设施、测试平台和生成数据的实验。此外，它还确定了如何利用这些数据作为开发异常检测、根本原因分析和补救等 O&M 任务新方法的垫脚石。测试平台的数据及其代码可在 https://zenodo 上获得。org/record/3549604 。
欺诈和数据分析中的案例研究
在RSM上，我们提供了最先进的法医技术解决方案，以帮助组织应对复杂的挑战，减轻风险并发现关键见解，同时最大程度地减少对客户业务的中断。我们的经验丰富的专业人士团队将深入的调查技能与先进技术结合在一起，提供满足您特定需求的全面有效解决方案。