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零售业：转换业务的大数据分析...
①传感器：这些是数据捕获设备，可从环境中记录测量并将其转换为电信号，并从物理世界中捕获数据，例如温度，湿度，运动或位置。②连接性：IoT依赖于Wi-Fi，蓝牙，NFC，Lora和蜂窝网络（包括5G）等各种通信协议，以在设备和云之间传输数据。③板上数据处理：IoT设备在传输前经常在本地处理数据，从而减少带宽要求。④云计算：许多物联网应用程序依赖于云平台进行数据存储，高级处理以及与其他服务集成。3.2Retail通过物联网应用程序的转型IoT渗透了零售业，彻底改变了企业与客户互动和管理运营的方式。这是物联网正在转换零售的一些关键领域：①智能库存管理：IoT设备用于实时跟踪库存，减少库存和储备的情况。RFID标签和配备传感器的智能货架，可以实时跟踪库存水平，减少库存外情景并优化库存营业额。这会提高运营效率和客户满意度。②供应链优化：供应链沿线的IoT设备提供端到端的可见性，从而有效地跟踪和监视从生产到交付的商品。这有助于减轻延误，减少浪费并提高对需求波动的响应能力。smart Checkout：将IoT技术集成到付款系统中。个性化营销：零售商使用IoT数据来了解客户的行为和偏好，使他们可以提供个性化的折扣，产品建议和目标营销活动。无与伦比的收银器将诸如相机，重量传感器和RFID读者之类的物联网设备自动检测和收费，以使客户挑选的物品，以使更快，更安全的交易，包括非接触式付款和自动结帐。数据驱动的决策：可以分析IoT设备收集的数据，以告知有关商店布局，产品放置和库存管理的战略决策。④物联网在零售业中的这些应用不仅简化了运营并改善客户参与度，而且还开设了新的收入流和商业模式，这表明了物联网有可能重新定义零售景观的潜力。随着物联网技术的成熟，我们可以期望进一步的创新，从而加深了物理和数字零售体验的整合，从而突破了行业中可能的界限。⑤客户体验增强：IoT驱动的智能镜，交互式信息亭和信标
大数据通过需求预测对供应链绩效的影响
a b s t r a c t通过实现更精确的需求预测，大数据的使用改变了供应链管理领域。公司可以通过收集和分析来自许多来源的大量数据，包括客户行为和市场趋势，然后相应地调整其生产和库存水平，从而更准确地预测客户需求。通过确保在需要时和何处访问商品和服务，这可以改善供应链的效率和成本效益之外的客户幸福感。从主要和次要来源收集的数据以实现研究目标。从酒店行业收集的数据，并通过Smartpls软件进行了评估，以调查假设的模型。通过问卷调查的在线调查是用于获取数据的数据收集工具。对供应链部门的个人进行了调查分析。此外，调查结果揭示了通过需求预测对供应链绩效的大数据积极的重要性。总体而言，大数据通过需求预测对供应链绩效的影响非常重要，并且继续推动酒店业的创新和改善。1。简介在供应链管理方面的大数据可以定义为用于定量方法中用于增强公司跨公司不同活动的管理能力的分析。大数据有助于整体供应链管理扩展其运营数据集。这有助于从传统方面进行内部分析。因此，组织的SCM（供应链管理）获得了预测的好处（Frederico等，2021）。除此之外，供应链管理中的大数据还有助于将统计方法应用于现有和新数据源。新见解是诱导的，这在供应链管理的决策能力方面有效。
AI和金融市场中的大数据分析
摘要自由化，人工智能（AI）和大数据分析对金融市场产生了巨大影响。在本文中，作者试图了解这些技术如何改变算法交易和市场风险管理，市场情绪分析和合规性等领域的业务实践。我们考虑如何在金融中使用AI和大数据以及这些技术在改善决策制定，使市场更有效并为金融市场中的参与者提供竞争优势的机会和问题。最后，这项研究表明，尽管采用AI和大数据具有很强的优势，但他们的实施与几种重大风险有关，包括数据隐私和安全性以及道德问题，以实现进一步的关注。
大数据分析的机器学习和深度学习
1。在当代数字时期的引言中，数据的指数扩散凸显了大数据分析的最重要意义[1-3]。数据丰度的激增，从包括社交媒体，物联网（IoT）设备和交易档案的无数来源发出，提出了强大的挑战和吉祥的前景[4-5]。在这些挑战中，最重要的是有效管理和审查这一大量数据的必要性。相反，前景在于利用从该数据储存库中获得的潜在见解来指导决策过程和战略要求。在这个总体框架中，机器学习（ML）和深度学习（DL）已成为开创性的技术，提供了精致的方法，以揭示模式，倾向和相互关系，而始终难以捉摸[6-8]。ml，人工智能的一个方面（AI），需要开发算法，促进计算机从数据中收集知识并渲染
动态大数据系统的自适应安全协议
对于安全专业人员而言，重要的是要了解如何保护大数据如何适应不断变化的安全线程，而安全线程可能会缓慢且效率低下。可以通过开发所谓的加密变色龙来解决该问题，该协议是可以根据数据和安全威胁的不同方面进行适应的安全协议。本文重点介绍此类协议，并评估它们为数据完整性和机密性提供保护的程度。本文将分析当前文献中的典型方法和适合大数据的新自适应安全概念。总体实验结果将表明，所提出的解决方案将导致对系统安全性的更快，可靠的改进。关键字：大数据，自适应安全性，加密变色龙，数据完整性，机密性。
国家安全领域大数据系统的参考架构
摘要 大数据系统的采购方、系统构建方和其他利益相关者需要定义需求、开发和评估解决方案，并将系统集成在一起。参考架构通过标准化命名法、定义关键解决方案元素及其关系、收集相关解决方案模式以及对现有技术进行分类来实现这些软件工程活动。在国家安全领域，现有的大数据系统参考架构没有用处，因为它们太过通用或不是供应商中立的。我们提出了一种大数据系统的参考架构，该架构专注于满足典型的国防需求，并且是供应商中立的，并且我们演示了如何使用此参考架构在一个任务领域定义解决方案。
使用实时大数据分析转换医疗保健
数据架构师，亚马逊Web服务，美国西雅图，美国摘要实时大数据分析已经通过更改制定决策，给予治疗以及管理的组织和流程来破坏医疗保健。使用AI，IoT和Cloud Computing等技术，医疗组织可以分析大型数据集，以提醒患者疾病，选择适当的治疗方法，并确定资源在哪里必不可少。在本文中，作者探讨了医疗保健行业实时分析的进度，机会和问题，以及预测分析，患者监督和远程医疗实施等类型。尽管存在道德问题，但数据隐私和系统集成问题仍然是有力的障碍，诸如世界的精密医学和数字健康映射等趋势呈现出勇敢的新世界在提供医疗保健方面的实施。为此，需要通过拥抱技术，行业协作以及最重要的是适当的监管来进行创新，以促进和促进人们的安全使用。关键字：实时大数据分析，医疗保健转型，人工智能，机器学习，物联网，云计算，预测分析，患者监督，远程医学，精密医学，数字健康图，数据隐私，医疗保健IT解决方案，主动护理，主动护理，系统整合，系统保健安全，数字健康创新。1。简介将实时大数据分析整合在医疗保健中正在重新调整以更好的患者结果的快速决策。这些技术在几秒钟内分析了大量与健康相关的信息，它们会改善诊断，治疗和预防[12]。因此，随着组织管理老龄化，慢性病和增加困扰世界上大多数医疗保健系统的成本，实时分析逐渐被证明是无价的[15]。在全球范围内，诸如人工智能，物联网和云计算之类的IT解决方案对这种变化有用，从戴在患者体内的设备到分析慢性疾病诊断[10，8]。但是，将实时数据分析集成在医疗保健中具有许多优势，这些优势并未避免某些挑战。挑战，例如，数据隐私，安全性和在各个平台上集成多种数据的挑战仍然是相关的[1]。这意味着基于地理位置的差异和医疗保健中先进技术的可用性也需要平等地采用，以避免造成更广泛的医疗保健差异[6]。本文解释了当今和未来对医疗保健组织进行实时大数据分析的进步
大数据分析及其用于业务决策的利用 -
中央Java中的传统市场商人，“政治。J.波兰科学，第一卷。13，否。1，pp。41-58，2022。[32] M. A. C. Perdana，N。W。Sulistyowati，A。Ninasari和S. Mokodenseho，“融资效果的分析，
用于检查电池材料的大数据分析
摘要对电池材料有关其微观结构的分析提供了有关其在目标应用中的性能的关键见解，例如，就电导率，耐用性或对破坏性损坏时的破坏性放热反应的阻力而言。通常，为此目的，需要在大型视野上进行高分辨率扫描，这意味着迅速增加数据集大小。这项工作介绍了大数据分析方法整合分割和量化技术，这些方法正在用大型高分辨率计算机断层扫描数据进行扩展，以生成丰富的计算机断层扫描数据。随后的可视化量支持最终决策。该方法的代表性结果在可商购的18650圆柱形锂离子电池中证明。
E6895 高级大数据分析与人工智能 讲座 1
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