342000
پاورپوینت
130560
کاربر
2369700
دانلود فایل
ساخت پاوپوینت با هوش مصنوعی
کم تر از 5 دقیقه با هوش مصنوعی کافه پاورپوینت ، پاورپوینت بسازید
برای شروع ساخت پاورپوینت کلیک کنید
شما در این مسیر هستید :خانه / محصولات /powerpoint / دانلود پاورپوینت هوش تجاری چطور کار می کند؟ (کد11662)
سفارش انجام پاورپوینت - بهترین کیفیت - کم ترین هزینه - تحویل در چند ساعت 09164470871 ای دی e2proir
دانلود پاورپوینت هوش تجاری چطور کار می کند؟ (کد11662)
شناسه محصول و کد فایل : 11662
نوع فایل : Powerpoint پاورپوینت
قابل ویرایش تمامی اسلاید ها دارای اسلاید مستر برای ویرایش سریع و راحت تر
امکان باز کردن فایل در موبایل - لپ تاپ - کامپیوتر و ...
با یک خرید میتوانید بین 342000 پاورپینت ، 25 پاورپوینت را به مدت 7 روز دانلود کنید
فایل های مشابه شاید از این ها هم خوشتان بیاید !!!!
دانلود پاورپوینت برآورد حوضه آبگیر چشمه و ارزیابی ارتباط یا عدم ارتباط هیدرولیکی چشمه با چاههای آب شرب (کد11678)
دانلود پاورپوینت تحلیل و ارزیابی برنامه هاي وزارت علوم در زمینه توسعه فناوري اطلاعات و ارتباطات(ICT) (کد11668)
توضیحات محصول دانلود پاورپوینت هوش تجاری چطور کار می کند؟ (کد11662)
دانلود پاورپوینت هوش تجاری چطور کار می کند؟
\nهوش تجاری
\n\nعنوان های پاورپوینت :
\nهوش تجاری BI
\nهوش تجاری - چرا؟
\nتعریف
\nتعداد چوب کبرِیت ها چقدر است؟
\nحالا تعداد چوب کبرِیت ها چقدر است؟
\nمنظر بازار:
\n( Data Mining ) داده کاوی
\nماژول ها
\nنقشه راه هوش تجاری
\nنقشة راه تولید یک پروژة هوش تجاری
\nتکنیک‌های تسهیل تصمیم گیری هوش تجاری
\nآنالیز و تولید
\nهوش تجاری چطور کار می کند؟
\nچگونه پروژه با شکست مواجه می شود؟؟
\nچگونه پروژه موفق می شود؟؟
\n \n\n \n\n\n\nقسمت ها و تکه های اتفاقی از فایل\n\n \n\nدلاِیل اقتصادی.\n\nدنبال نمودن اهداف کاراِیی سِیستم کاربردی.\n\nافزاِیش رقابت ها.\n\nتجارت الکترونِیکی.\n\n \n\nبرای حفظ بقا در این عرصه متلاطم و آشفته نیاز به یک فن آوری جدید مانند هوش تجاری کاملا ضروری و حیاتی است\n\nتعریف 1\n\nعبارتست از بُعد وسِیعی از کاربردها و تکنولوژی برای جمع آوری داده و دانش جهت تولِید پرس و جو در راستای آنالِیز بنگاه برای اتخاذ تصمِیات تجاری دقِیق و هوشمند. [Paul Balacky & Richard Fayers, 2003]\n\n \n\nتعریف 2 ِیک هوش تجاری براساس ِیک معماری Enterprise تشکِیل شده و در قالب OLAP (پردازش تحلِیلی برخط)، به تحلِیل داده های تجاری و اتخاذ تصمِیمات دقِیق و هوشمند می پردازد. [Loshin David, 2003]\n\nتعریف 3\n\nهوش تجاری، نه بعنوان ِیک محصول و نه بعنوان ِیک سِیستم، بلکه بعنوان ِیک معماری موردنظر است که شامل مجموعه ای از برنامه های کاربردی و تحلِیلی است که به استناد پاِیگاه های داده عملِیاتی و تحلِیلی به اخذ و کمک به اخذ تصمِیم برای فعالِیت های هوشمند تجاری می پردازند. 2005] , [Larissa T. Moss, Shaku Atre\n\nبیان ساده تر هوش تجاری چیزی نیست مگر فرایند بالابردن سود دهی سازمان در بازار رقابتی با استفاده هوشمندانه از دادههای موجود در فرایند تصمیم گیری\n\nاهداف\n\nتعیین گرایشهای تجاری بدون اتلاف وقت و هزینه\n\nتحلیل عمیق بازار\n\nپیش بینی بازار قبل از رقبا\n\nبالا بردن سطح رضایت مشتریان\n\nشناسایی مشتریان دائمی\n\nتقسیم بندی مشتریان و روش برخورد با هر گروه\n\nافزایش کارایی سازمان در امور داخلی\n\nاستاندارد سازی\n\nتسهیل در تصمیم گیری\n\nتشخیص زود هنگام خطرات و شناسایی فرصت های کسب و کار\n\nتعداد چوب کبرِیت ها چقدر است؟\n\nحالا تعداد چوب کبرِیت ها چقدر است؟\n\nمی توان هوش تجاری را از منظر های زیر تعریف نمود. هر یک از این تعاریف دارای ویژگی هایی به خصوصی هستند که از بین تعاریف مختلف موجود، به دست آمده اند. • منظر مدیریتی. در این منظر BI دارای شاخصه های زیر است: 1. تصحیح و پیاده سازی فرایند تصمیم گیری مدیران که در آنها دانشی بر پایه دقیق ترین و جامع ترین اطلاعات واقعی سازمان، ایجاد می شود. 2. استفاده از دانش ایجاد شده برای تصمیم گیری در سطوح مختلف مسایل ساخت یافته، نیمه ساخت یافته و غیر ساخت یافته.. 3. افزایش توانایی مدیر در اعمال تصمیمات استراتژیک. • منظر معماری و فرایندهای سازمانی 1. BI یک framework است. 2. بستری برای حرکت از داده به اطلاعات و از اطلاعات به دانش با ایجاد ارزش افزوده برای سازمان. 3. تمرکز بر فرایندهای تصمیم گیری در سطوح مختلف مدیریتی در سازمان. 4. افزایش کارآیی سازمان با توجه به بخش هایی مانند پرسنل مجرب، اطلاعات پنهان تجاری، کاهش 5 5. اتحاد و یکپارچگی فرایندهای سازمان.\n\n• منظر بازار: 1. ایجاد برتری رقابتی با استفاده از ابزارهای قدرتمند تحلیل رقبا. 2. نظارت (Monitoring) هوشمند تعامل با مشتریان، شرکای تجاری (مانند supplyer ها). 3. نظارت هوشمند بازار و شناسایی تغییرات آتی آن. 4. فرآیند بالابردن سوددهی سازمان در بازار رقابتی • منظر فناوری: 1. یک سیستم هوشمند. 2. ایجاد بستر فنی و معماری مناسب جهت گسترش و استفاده بهینه از منابع. 3. استفاده از ابزارهای نرم افزاری و سخت افزاری در راستای شناسایی، جمع آوری، پردازش و نتیجه گیری و نمایش داده ها و اطلاعات مورد نیاز در سازمان. 4. مبتنی بر پایگاه داده های بزرگی مانند data ware house و پایگاه داده های عملیاتی. 5. در تعامل با بسیاری از سیستم های کامپیوتری دیگر. 6. مبتنی بر پردازش تحلیلی بر خط (OLAP).\n\nbI در سطوح مختلف سازمان کاربرد دارد که عبارتند از: 1- - سطح استراتژیک (Strategic level ه مربوط به تصمیم‌گیری‌های کلان سازمان توسط مدیران رده بالا است. که در دوره های طولانی انجام میشود و با حجم بالای داده ها همراه است نتایج حاصل از این تصمیمات، تاثیرات بلندمدت (Long – term effect) و کلانی در سازمان دارند. 2 - سطح تاکتیکی (Tactical Level): مربوط به عملیاتی است که در حوزه مدیران میانی انجام میشود شامل پیگیری عملیت در سطح پایین، نحوه انجام آن، گزارش‌گیری و نهایتا جمع‌بندی دادههای مفید برای اتخاذ تصمیمات میان‌مدت سازمان باشد 3- - سطح عملیاتی (Operational LeveL): پایین‌ترین سطح انجام فعالیت‌های تجاری یک سازمان است که در دفعات بالا معمولا به صورت تکراری در ردههای پایین عملیاتی نتایج حاصل از این تصمیمات، تاثیرات کوتاه مدت (Short – term effect) و خرد در سازمان دارند.\n\n \n\nOLAP (On-Line Analytical Processing)\n\nپردازش تحلیلی برخط (OLAP)\n\nسرویس هایی که از پایگاه داده تحلیلی به منظور پاسخگویی سریع به پرسش های تحلیلی کاربران استفاده می کنند،\n\nعبارت است از مجموعه ای از نرم افزارها برای\n\nاکتشاف و تحلیل سریع داده های مبتنی بر یک شیوة چند بُعدی با چندین سطح از مجموع سازی (Aggregation) جهت\n\nتسریع و آسان سازی تصمیم گیری\n\nآسان شدن تصمیم گیری به دلیل\n\nقابلیت هدایت تحلیل ها بدون نیاز به یک زبان پرس و جوی اصلی یا فهم ساختار زیرین بانک اطلاعاتی حاصل می شود.\n\n( Data Mining ) داده کاوی\n\nعبارت داده کاوی به فرآیند تحلیل نیمه خودکار پایگاه داده های بزرگ، به منظور یافتن الگوهای مناسب اطلاق می گردد.\n\nهمانند کشف دانش در هوش مصنوعی (که آنرا یادگیری ماشین هم می نامند )، یا تحلیل آماری، داده کاوی هم سعی در یافتن قوانین والگوها از داده ها دارد.\n\nداده کاوی از این جهت که با حجم عظیم اطلاعاتی، که اغلب روی دیسک ذخیره شده است روبروست، با یادگیری ماشین و آمار متفاوت است.\n\nداده کاو ی با کشف دانش در پایگاه های داده سر و کار دارد.\n\n \n\n \n\n30 تا 70 درصد پروژه | پاورپوینت | سمینار | طرح های کارآفرینی و توجیهی | پایان-نامه | پی دی اف مقاله ( کتاب ) | نقشه | پلان طراحی | های آماده به صورت رایگان میباشد ( word | pdf | docx | doc )
