هوش تجاری شامل مجموعه ای از ابزارها، برنامه های کاربردی و متدولوژی ها است که با جمع آوری داده ها از منابع درون سازمانی و برون سازمانی، داده ها را برای تجزیه و تحلیل آماده می کند، امکان اجرای پرس و جو را مهیا می سازد، گزارشات و داشبوردها را ایجاد می کند به نحوی که این گزارشات در اختیار تصمیم گیران و همین طور کارکنان قرار گیرد.
بوم مدل کسب و کار برای استارتاپهای حوزه اینترنت اشیا و الگوهای مدل کسب و کار برای این استارتاپها
ارائه شده در مدرسه تابستانی اینترنت اشیا در دانشگاه صنعتی امیرکبیر
هوش تجاری شامل مجموعه ای از ابزارها، برنامه های کاربردی و متدولوژی ها است که با جمع آوری داده ها از منابع درون سازمانی و برون سازمانی، داده ها را برای تجزیه و تحلیل آماده می کند، امکان اجرای پرس و جو را مهیا می سازد، گزارشات و داشبوردها را ایجاد می کند به نحوی که این گزارشات در اختیار تصمیم گیران و همین طور کارکنان قرار گیرد.
بوم مدل کسب و کار برای استارتاپهای حوزه اینترنت اشیا و الگوهای مدل کسب و کار برای این استارتاپها
ارائه شده در مدرسه تابستانی اینترنت اشیا در دانشگاه صنعتی امیرکبیر
Business intelligence (BI) is the set of techniques and tools for the transformation of raw data into meaningful and useful information for business analysis purposes.
ما در فرگشا با تحلیل دادههای رفتاری مشتریان به کسبوکارها کمک می کنیم تا درک درستی از وضعیت فعلی خود داشته، مشتریان خود را بهتر شناخته و با ارزیابی درست عملکرد سرویس خود رشد بهتر و بیشتری را تجربه کنند.
اگر به چنین خدماتی نیاز دارید با من تماس بگیرید
Over the past few decades, large commercial organizations in various fields have collected data from different sectors and in various forms and tried to connect the data set and make business value decisions based on it. Large amount of data. What is important in big data is how organizations handle and use big data.
entrepreneurship and innovation basics is the lost chain of knowledge skills.
who to make us entrepreneur and innovator its easy but a little notice it need
Persian, Farsi ,
پنجشنبهای که گذشت اولین جلسهی کارگاه آموزشی طراحی راهبردی و جامع خردهفروشی برای دانشجویان دورهی دیبیای دانشکده کارآفرینی hashtag#دانشگاه_تهران برگزار شد. یکی از دلایلی که ۲ سال وقفه در حضور مجددم پیش آمد اجتناب از کار در روزهای پنجشنبه و جمعه است که گویا گریزی از آن نیست. در بخش اول این جلسه تدوین مدل خردهفروشی را بر اساس مدل بوم کسبوکار hashtag#استروالدر با مثالهایی از خردهفروشان بزرگ ایرانی مثل دیجیکالا، اسنپ و افقکوروش و بینالمللی مثل آمازون و اینستاکارت بیان کردم که این بخش را برای استفاده علاقمندان از مثالهایی از این مدل در یک ارایه تقدیم مخاطبین و هموندان گرامی میکنم. در بخش دوم هم چگونه کمیکردن مدل سوات و تصمیمگیری در خصوص نتایج آن را تشریح کردم که در پستی دیگر منتشر خواهم کرد.
این پنجشنبه در خصوص چگونگی تدوین طرح توجیهی برای خردهفروشان صحبت خواهم کرد و خواهم کوشید هرآنچه در این سالها در تدوین بیش از ۴۰-۵۰ طرح توجیهی در زمینهها و صنایع مختلف از واردات و تولید و توزیع و فروش برای داخل و خارج از کشور فراگرفتم که بیش از نیمی از آنها در صنعت hashtag#خرده_فروشی را متواضعانه با عزیزان در میان بگذارم.
با مهر
Business intelligence (BI) is the set of techniques and tools for the transformation of raw data into meaningful and useful information for business analysis purposes.
ما در فرگشا با تحلیل دادههای رفتاری مشتریان به کسبوکارها کمک می کنیم تا درک درستی از وضعیت فعلی خود داشته، مشتریان خود را بهتر شناخته و با ارزیابی درست عملکرد سرویس خود رشد بهتر و بیشتری را تجربه کنند.
اگر به چنین خدماتی نیاز دارید با من تماس بگیرید
Over the past few decades, large commercial organizations in various fields have collected data from different sectors and in various forms and tried to connect the data set and make business value decisions based on it. Large amount of data. What is important in big data is how organizations handle and use big data.
entrepreneurship and innovation basics is the lost chain of knowledge skills.
who to make us entrepreneur and innovator its easy but a little notice it need
Persian, Farsi ,
پنجشنبهای که گذشت اولین جلسهی کارگاه آموزشی طراحی راهبردی و جامع خردهفروشی برای دانشجویان دورهی دیبیای دانشکده کارآفرینی hashtag#دانشگاه_تهران برگزار شد. یکی از دلایلی که ۲ سال وقفه در حضور مجددم پیش آمد اجتناب از کار در روزهای پنجشنبه و جمعه است که گویا گریزی از آن نیست. در بخش اول این جلسه تدوین مدل خردهفروشی را بر اساس مدل بوم کسبوکار hashtag#استروالدر با مثالهایی از خردهفروشان بزرگ ایرانی مثل دیجیکالا، اسنپ و افقکوروش و بینالمللی مثل آمازون و اینستاکارت بیان کردم که این بخش را برای استفاده علاقمندان از مثالهایی از این مدل در یک ارایه تقدیم مخاطبین و هموندان گرامی میکنم. در بخش دوم هم چگونه کمیکردن مدل سوات و تصمیمگیری در خصوص نتایج آن را تشریح کردم که در پستی دیگر منتشر خواهم کرد.
این پنجشنبه در خصوص چگونگی تدوین طرح توجیهی برای خردهفروشان صحبت خواهم کرد و خواهم کوشید هرآنچه در این سالها در تدوین بیش از ۴۰-۵۰ طرح توجیهی در زمینهها و صنایع مختلف از واردات و تولید و توزیع و فروش برای داخل و خارج از کشور فراگرفتم که بیش از نیمی از آنها در صنعت hashtag#خرده_فروشی را متواضعانه با عزیزان در میان بگذارم.
با مهر
6. A B C D
A: Evaluation Team
Evaluate projects and select the
favorable analysis indexes, the
analysis framework and suggest
related sources to research team. It
must determine the purposes and
key questions of the analysis
project.
B: Research Team
Explore and find the exactly data by
different methods and using various
sources. And classify them into
defined indexes.
C: Big Data Analytics
Use of advanced techniques and
tools of analytics on the data
obtained from different sources in
different sizes like machine
learning, data mining, natural
language processing, and statistics.
D: Analysis Team
Data analysis deliver value by using
data to answer key questions,
purposes and communicate the
results to help make business
decisions
12. A B C D
A: Evaluation Team
Evaluate projects and select the
favorable analysis indexes, the
analysis framework and suggest
related sources to research
team. It must determine the
purposes and key questions of
the analysis project.
B: Research Team
Explore and find the exactly data
by different methods and using
various sources. And classify
them into defined indexes.
C: Big Data Analytics
Use of advanced techniques and
tools of analytics on the data
obtained from different sources in
different sizes like machine
learning, data mining, natural
language processing, and statistics.
D: Analysis Team
Data analysis deliver value by using
data to answer key questions,
purposes and communicate the
results to help make business
decisions
13. A B C D
A: Evaluation Team
Evaluate projects and select the
favorable analysis indexes, the
analysis framework and suggest
related sources to research team. It
must determine the purposes and
key questions of the analysis
project.
B: Research Team
Explore and find the exactly data by
different methods and using various
sources. And classify them into
defined indexes.
C: Big Data Analytics
Use of advanced techniques and
tools of analytics on the data
obtained from different sources in
different sizes like machine
learning, data mining, natural
language processing, and statistics.
D: Analysis Team
Data analysis deliver value by using
data to answer key questions,
purposes and communicate the
results to help make business
decisions
14. A B C D
A: Evaluation Team
Evaluate projects and select the
favorable analysis indexes, the
analysis framework and suggest
related sources to research team. It
must determine the purposes and
key questions of the analysis
project.
B: Research Team
Explore and find the exactly data by
different methods and using various
sources. And classify them into
defined indexes.
C: Big Data Analytics
Use of advanced techniques and
tools of analytics on the data
obtained from different sources in
different sizes like machine
learning, data mining, natural
language processing, and statistics.
D: Analysis Team
Data analysis deliver value by using
data to answer key questions,
purposes and communicate the
results to help make business
decisions
15. A B C D
A: Evaluation Team
Evaluate projects and select the
favorable analysis indexes, the
analysis framework and suggest
related sources to research team. It
must determine the purposes and
key questions of the analysis
project.
B: Research Team
Explore and find the exactly data by
different methods and using various
sources. And classify them into
defined indexes.
C: Big Data Analytics
Use of advanced techniques and
tools of analytics on the data
obtained from different sources in
different sizes like machine
learning, data mining, natural
language processing, and statistics.
D: Analysis Team
Data analysis deliver value by using
data to answer key questions,
purposes and communicate the
results to help make business
decisions