社交BI:成功秘诀

社交BI突出显示用户想要的内容类型!

社交网络和社交媒体影响消费者和商业用户的生活。每个人都了解它们,每个人都使用它们。现代生活的每个方面都涉及共享和社交互动,想象一个环境,业务用户可以访问商业智能和分析门户,并查看流行数据来评估,分享和评论。这种类型的共享可以通过允许用户访问可能正是他们完成任务或分析所需的报告,仪表板和数据来优化资源。当您在商业智能环境中实施社交媒体和社交网络时,企业用户可以共享,评估,讨论和向他人学习。

通过Social BI,组织将看到高级用户的出现,他们采用创新,富有洞察力的方法进行数据分析。正如社交媒体用户可以“喜欢”或“分享”来自其他用户的挑衅性帖子一样,社交商务智能工具可以支持您组织内的相同类型的共享和学习。

并且,随着高级用户和数据分析变得“流行”,企业将看到BI工具的用户采用率提高,并开始了解用户重视的数据类型,以及如何提供和呈现数据以提高数据利用率,增加决策的信心。了解数据分析的社交方面和数据流行度使企业能够为业务用户做出有关数据,报告和仪表板的额外配置的决策。

社交BI工具可以促进和鼓励协作,并为管理员提供有价值的见解,以说明用户需要的内容和数据的类型和格式。

您是否正在寻找方法来帮助您的管理员和经理确定哪种类型的数据可以提高用户的工作效率并为业务决策提供重要支持?

基于html+python+Apriori 算法、SVD(奇异值分解)的电影推荐算法+源码+项目文档+算法解析+数据集,适合毕业设计、课程设计、项目开发。项目源码已经过严格测试,可以放心参考并在此基础上延申使用,详情见md文档 电影推荐算法:Apriori 算法、SVD(奇异值分解)推荐算法 电影、用户可视化 电影、用户管理 数据统计 SVD 推荐 根据电影打分进行推荐 使用 svd 模型计算用户对未评分的电影打分,返回前 n 个打分最高的电影作为推荐结果 n = 30 for now 使用相似电影进行推荐 根据用户最喜欢的前 K 部电影,分别计算这 K 部电影的相似电影 n 部,返回 K*n 部电影进行推荐 K = 10 and n = 5 for now 根据相似用户进行推荐 获取相似用户 K 个,分别取这 K 个用户的最喜爱电影 n 部,返回 K*n 部电影进行推荐 K = 10 and n = 5 for now Redis 使用 Redis 做页面访问次数统计 缓存相似电影 在使用相似电影推荐的方式时,每次请求大概需要 6.6s(需要遍历计算与所有电影的相似度)。 将相似电影存储至 redis 中(仅存储 movie_id,拿到 movie_id 后还是从 mysql 中获取电影详细信息), 时间缩短至:93ms。 十部电影,每部存 top 5 similar movie 登录了 1-6 user并使用了推荐系统,redis 中新增了 50 部电影的 similar movie,也就是说,系统只为 6 为用户计算了共 60 部电影的相似度,其中就有10 部重复电影。 热点电影重复度还是比较高的
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