جدول المحتويات
خذ بعين الاعتبار القدرة على البيانات. كل حدث ساعدك، أو كان حفل زفاف صديقك المفضل، أو ضيافة فريقك المفضل، أو أحد متقاعدي الشركة، قد نتج عنه طلب من البيانات. الآن، تخيل أنك تستطيع الحصول على هذه المعلومات لإنشاء أحداث أفضل وأكثر متعة في المستقبل. ¿عاطفي، حقيقي؟ مرحباً بالعالم من علم البيانات والتعلم التلقائي في تخطيط الأحداث. استكمل رحلتك مع التعمق أكثر في هذا التقاطع الرائع بين التكنولوجيا والإبداع
أحدث علم البيانات والتعلم الآلي ثورة في صناعات الأشكال التي لا يمكن تصورها، ولم يحدث قطاع تخطيط الأحداث استثناءً. توفر الأدوات المستخدمة منظورًا يغير قواعد اللعبة، مما يدفع إلى اتخاذ القرارات، وتحسين الكفاءة وتعزيز النجاح. إذا سألت يومًا ما كيف يمكن لعلم البيانات والتعلم التلقائي أن يساعد في التخطيط لأحداث مذهلة، فهو في المكان الصحيح. ضع في اعتبارك المسؤوليات الواسعة التي يتحملها منظم الأحداث: اختيار مكان، وتحديد النتائج المناسبة، وتنسيق الأمور الشخصية، والترويج للحدث، وضمان رضا المدعوين والمزيد. الآن، تخيل أن التنقل يدويًا هو مختبر للبيانات والقرارات. Es abrumador، ¿no es cierto؟
هذا هو المكان الذي يتم فيه الدخول إلى لعبة علم البيانات والتعلم التلقائي، مما يؤدي إلى تبسيط العمليات الكاملة ودمج مستوى من التطور لن تتمكن الأساليب اليدوية من تسجيله. أساس استخدام الأدوات هو المعلومات الأفضل. على سبيل المثال، البيانات التاريخية حول سلوك المساعدين، واتجاهات البيع في المدخلات، وموضوعات الأحداث الشائعة، أو المواقع المفضلة تغذيها خوارزمية نوع القرارات.
بحلول عام 2027، نأمل أن يصل حجم السوق العالمي لبرامج إدارة الأحداث إلى 11.4 مليون دولار، دافع جزئي لتكامل التكنولوجيات المتقدمة مثل علم البيانات والتعلم التلقائي.
في الواقع، يعتبر هذا الأمر بمثابة تاريخ مهم. مرة أخرى، يتضمن تخطيط الأحداث الفيزيائية والافتراضية عناصر تحليل تنبؤية وخوارزميات تدريب افتراضية. تسمح هذه الإعدادات باستخراج عدد كبير من البيانات المهمة. ونتيجة لذلك، أصبح تخطيط الأحداث بمثابة قائمة تحقق ثابتة يتم تحويلها تدريجياً إلى عملية متطورة وديناميكية للغاية.
علم البيانات: El Qué y El Cómo
علم البيانات هو مزيج من الرياضيات والإحصائيات والمعلوماتية المستخدمة لمزيد من المعلومات عن أعداد كبيرة من البيانات، وهي قائمة تسمى "البيانات الضخمة". وبشكل أساسي، يتناسب علم البيانات مع الأحداث بطريقة ما، ويسرد المستفيدين واتجاهاتهم في البيانات. وهكذا، إذا كان حدث العام الماضي ناجحًا بسبب موضوع، في لحظة معينة، يمكن أن يكشف عنه علم البيانات ويقترح نماذج للنسخ أو الاستفادة منه.
من جانبها، يعد التعلم الآلي (التعلم الآلي) فئة فرعية من علم البيانات الذي يتمركز في قدرة النظام على تعلم البيانات وتحسين عملياته. في تخطيط الأحداث، قد يكون التعلم التلقائي مفيدًا للغاية لتوقع سلوك الجمهور واتخاذ القرارات بناءً على الاتجاهات الطارئة. على سبيل المثال، إذا كان مؤتمر حول علم البيانات يجذب جمهورًا أكثر شبابًا بالمقارنة مع الوقت المتأخر، فإن التعلم التلقائي يمكن أن يقترح برامج للخطباء واللوحات موجهة بشكل أكبر للشباب في هذه الأوقات.
في هذه المجموعة، يوفر علم البيانات والتعلم التلقائي أداة قوية لتخطيط الأحداث وتحسينها. يمكن لمنظمي الحدث الموافقة على طموحين لتسجيل وتفسير عدد كبير من البيانات التي قد تكون صعبة الإدارة بطريقة أخرى. يمكن استخدام كل تفاعل، وتسجيل، وبيع التذاكر، والنشر على الشبكات الاجتماعية لتحسين تجربة الحدث، من خلال اختيار الموقع والبرنامج، مما يؤدي إلى تصميم المساحة وتخطيط الموارد.
أحد الأمثلة الرائعة على ذلك هو مهرجان الموسيقى الأكبر في أوروبا، مهرجان روسكيلد. باستخدام تقنيات علم البيانات والتعلم التلقائي، يمكن للمهرجان تحسين تركيبات الأطفال، وسعة وموقع بائعي الطعام ومناطق التخييم. من خلال جمع البيانات في الأحداث السابقة، يمكنك توقع احتياجات ومواصفات الجمهور، وتسهيل عملية اتخاذ القرارات وتحسين تجربة المساعدين.
لا يمكن ناهيك عن أن علم البيانات والتعلم التلقائي يقومان بتغيير بانوراما تخطيط الأحداث. ومع ذلك، يتطلب الأمر الدقة وموافقة منظمي الأحداث لإلغاء قفل إمكاناتهم. نظرًا لأنه في المرة التالية التي تواجه فيها جبلًا من البيانات التي تقدم لك مهمة تنظيم حدث ما، فلن تجد أدوات ذات قيمة.
علم البيانات في تخطيط الأحداث: المعرفة الأساسية التي تحتاجها
فيما يتعلق باستخدام علم البيانات في تخطيط الأحداث، فإن الخطوة الأولى تتضمن دائمًا استعادة البيانات. ¡Y hay tanto por recopilar! يمكنك الحصول على معلومات من تسجيلات المساعدين والاستفسارات والتفاعلات على الشبكات الاجتماعية ونقاط الاتصال المختلفة الأخرى. يمكن أن تكشف نقاط البيانات هذه عن العملاء، وتكتشف ميولهم، وتقدم المعلومات التي يمكن أن تزيد من أهمية تخطيط الحدث الخاص بك وتنفيذه.
لاحظ أن نوع البيانات التي تحتاجها يعتمد على الأهداف المحددة للحدث الخاص بك. هل تريد زيادة المشاركة إلى أقصى حد؟ هل ترغب في زيادة مبيعات المدخلات؟ ¿استفسارك عن أولوياتك هو تحسين رضا المساعدين؟ تتكون الحقيقة من معرفة ما يتم تسجيله من بيانات وتحليلها لتسجيل الهدف الذي تقترحه.
هذا هو الحال في لعبة التعلم التلقائي. يمكن لخوارزميات التعلم التلقائي، الموجهة بواسطة مبادئ علم البيانات، تعديل البيانات التي تم جمعها وتوليد أفكار مفيدة. على سبيل المثال، يمكن لهذه الخوارزميات تحديد السلوك أو تفضيلات المساعد، والمساعدة في التعرف على جوانب مختلفة من الحدث، مثل جدول الأعمال، وخيارات الطعام والأطفال، واختيار الترفيه، وما إلى ذلك.
قد يكون كل هذا أمرًا مخيفًا بعض الشيء، خاصةً إذا كنت ترغب فقط في الحصول على الأشياء في عالم علم البيانات، وذلك لضمان عدم الحاجة إلى أن يكون عبقري تكنولوجي أو علمي بيانات مُجرَّب للوصول إلى هذه الأدوات في تخطيط البيانات أحداثنا. توجد مجموعة كبيرة من البرامج سهلة الاستخدام والمنصات عبر الإنترنت والتي يمكنك القيام بها في العمل الذي تحتاجه.
من خلال هذه المنصات، لا يمكنك فقط إعادة نسخ بياناتك وتحليلها، ولكن أيضًا عرضها بتنسيق سهل الفهم. هذه التمثيلات المرئية، قائمة على شكل رسومات، رسوم بيانية أو خرائط حرارية، تسمح لك بالتقاط العملاء واتجاهاتهم في بياناتك في مشهد واحد. ويمكن أيضًا أن تخدم كأدوات قادرة على التواصل مع خبرائك وفريقك أو أصحاب المصلحة.
تذكر أن هدف دمج علم البيانات في تخطيط الأحداث لا يحل محل اللمسة البشرية التي تجعل الأحداث مميزة. من خلال التبديل، ستساعدك هذه الميزة على الحصول على قوة البيانات لتكوين تجارب لا تُنسى وتخصيصها لكل مساعد من مساعديك.
التعلم الآلي: الواجهة الجديدة في تخطيط الأحداث
يتضمن علم البيانات في تخطيط الأحداث إعادة النسخ والتحليل والتفسير لأحجام كبيرة من البيانات لاتخاذ قرارات جيدة.
يمكن استخدام التعلم التلقائي لتوقع نجاح الحدث باستخدام البيانات التاريخية، مما يساعد المخططين على تحقيق التعديلات في الوقت الحقيقي.
يمكن أيضًا لعلم البيانات والتعلم الآلي أن يساعد مخططي الأحداث على تحسين الأسعار واستراتيجيات التسويق وتخصيص الموارد. وتُستخدم هذه الأدوات المتقدمة لاستعادة وتحليل كميات كبيرة من البيانات، وتخصيص توقعات دقيقة، اسمح لي بذلك القرارات الإستراتيجية يمكن للقارئ الذي يريد أن يتخيل أن يتخيل بدقة عدد مساعديه في الحدث أو التفضيلات الغذائية للجمهور، ويضبط مستويات الوصول إليه. هذا على وجه التحديد ما إذا كان علم البيانات والتعلم التلقائي ممكنًا.
الطريقة الممتازة للعمل هي هذه الأدوات في توقع سلوك المساعد. على سبيل المثال، يمكنك إعادة جمع بيانات المساعدين السابقين واستخدام التعلم التلقائي لتحديد عملاء المساعدة. لا يساعد هذا فقط على تخطيط المساحة والموارد بشكل أفضل، ولكن يسمح لك أيضًا بتخصيص تجربة الحدث لجمهورك.
استخدامات مختلفة لعلم البيانات والتعلم الآلي في خطة الأحداث
تحسين الموارد وزيادة عائد الانقلاب
أولًا، يساعد علم البيانات في تحسين الكفاءة في تخطيط الأحداث من خلال تحليل العملاء واتجاهاتهم. يمكن لمنظمي الحدث تحديد العناصر أو الأنشطة التي تثير اهتمامًا أكبر بين المشاركين، والسماح لهم بتحديد الأولويات وتخصيص الموارد بطريقة أكثر فعالية.
خذ بعين الاعتبار، على سبيل المثال، لا فييرا ميلانو، أحد منظمي المعارض التجارية الرئيسيين في أوروبا. باستخدام تقنيات علم البيانات، يعمل سجل Fiera Milano على تقليل التكاليف من خلال تخطيط أفضل للموارد يعتمد على عملاء المساعدة السابقين.
يوفر استخدام علم البيانات والتعلم التلقائي لتخطيط الأحداث الكثير من الفوائد، بما في ذلك تخصيص الموارد بشكل أكثر كفاءة، وتحسين العمليات، بما في ذلك زيادة رضا المشاركين. نحن نستكشف بعض الأمثلة البارزة لتوضيح هذا.
تخيل السيناريو التالي: نحن ننظم مؤتمرًا كبيرًا للأعمال. منذ سنوات مضت، نجحت في الحصول على إرشادات ما بعد الحدث وصيغ إعادة التدوير للتعرف على آراء المساعدين. ومع ذلك، فهو يركز على الاهتمام بمظهر في الوقت الحقيقي ويعمل فقط عندما يتمكن المساعدون من توفير الوقت للتعبير عن آرائهم.
بفضل علم البيانات والتعلم التلقائي، يمكننا اعتماد تركيز أكثر استباقية وفي الوقت الحقيقي. على سبيل المثال، باستخدام بيانات تطبيقات الأحداث والشبكات الاجتماعية، يمكنك مراقبة سلوكيات وتفاعلات المساعدين. يمكن لخوارزميات التعلم التلقائي تحليل هذه البيانات في الوقت الفعلي، وتوفير معلومات قيمة حول عوامل مثل مستويات تسوية المساعدين، والجلسات الشائعة، أو المناطق التي تحتاج إلى تحسينات.
تحفيز رضا المشاركين
يمكن أن تساعد زيادة تحسين الكفاءة وعلم البيانات والتعلم الآلي على زيادة رضا المشاركين. من خلال تحليل تفضيلات المشاركين السابقين وسلوكهم، يمكنك التعرف على إستراتيجية التسوية وتحسين تجربة الحدث العامة. توميموس، على سبيل المثال، أ يو إف سي الدولية، الذي يستخدم التعلم الآلي لتقديم توصيات مخصصة للمعجبين أثناء تفاعلاتهم السابقة مع محتوى UFC. هذا لا يحسن فقط تجربة معجبيك، لكنه يساعد أيضًا في زيادة مبيعات المدخلات.
التحسين في الوقت الحقيقي: عين في الحاضر، أخرى في المستقبل
تخيل أنك في منتصف حدث تم التخطيط له بدقة، ولكن لا يزال هناك شيء غير متوقع. في عالم تخطيط الأحداث، هذا شيء شائع. ولكن مع التعلم الآلي، يمكن لنظامك التعرف على هذه المواقف وتعديل الاستراتيجيات في الوقت الحقيقي، مما يساعد على الحفاظ على التحكم في الموقف.
السماح بضبط الموارد المستندة إلى البيانات والاتجاهات المكتشفة. ¿Las bebidas están bajando más rápido que se المتوقع؟ يمكن أن ينبهك التعلم التلقائي إلى ضرورة اتخاذ إجراءات مسبقة حتى يتمكن المشاركون من معرفة ذلك. كل هذا ينجح في وقت حقيقي، مما يعزز الكفاءة التشغيلية لحل المشكلات قبل تحويل المواقف الصعبة إلى إدارة.
التخصيص على مستوى آخر
إن رؤية كل مشارك كهدف واحد هو المفتاح لتحسين عائد الاستثمار ورضا العملاء. من خلال تسجيل بيانات المشاركين وتحليلها بدقة، يمكنك تخصيص جميع جوانب الحدث، بدءًا من الطعام والمسجلات، وتسريع جلسات التواصل. على سبيل المثال، إذا كشف علم البيانات عن اهتمام كبير بمواضيع بدء التشغيل عالية التقنية بين المشاركين، فيمكنهم اتخاذ إجراءات لتضمين الجلسات ذات الصلة أو متابعة الخطباء المتخصصين في هذا الموضوع.
احصل على تسوية المشاركين في الوقت الحقيقي
من بين المفاتيح الرئيسية لنجاح أي حدث هو معرفة ما إذا كان المشاركون معرضين للخطر أم لا. يمكن أن يساعد التعلم الآلي وعلوم البيانات في تقليل هذا الوقت الحقيقي. ¿هل الأشخاص المنخرطين في جلسات التواصل أو التخلي عن العمل مؤقتًا؟ ¿هل تنشر التغريدات أو تقوم بتحديث حالاتك حول هذا الحدث؟ يمكن أن تكون قدرته على الاستجابة لهذه السلوكيات في الوقت الحقيقي فرقًا بين حدث ناجح أو أقل تألقًا. من بين المفاتيح الرئيسية لنجاح أي حدث هو معرفة ما إذا كان المشاركون معرضين للخطر أم لا. يمكن أن يساعد التعلم الآلي وعلوم البيانات في تقليل هذا الوقت الحقيقي. ¿هل الأشخاص المنخرطين في جلسات التواصل أو التخلي عن العمل مؤقتًا؟ ¿هل تنشر التغريدات أو تقوم بتحديث حالاتك حول هذا الحدث؟ يمكن أن تكون قدرته على الاستجابة لهذه السلوكيات في الوقت الحقيقي فرقًا بين حدث ناجح أو أقل تألقًا.
توقع الاحتياجات واهتمامات المشاركين
أحد الأمثلة المشجعة على أن التعلم التلقائي يؤدي إلى نتائج مفيدة في تخطيط الأحداث هو تحديد احتياجات المشاركين واهتماماتهم. تخيل أنك قادر على تصميم حدث يتناسب تمامًا مع تفضيلات جمهورك. يمكن أن يكون السونار بمثابة هدف مرتفع، ولكن لا يوجد موضوع! باستخدام التعلم التلقائي، سيكون هذا أمرًا واقعيًا كل مرة. ميرا سولو أ سرب، شركة برمجيات للأحداث. لقد وافقوا على IA وتعلموا تلقائيًا لتحليل البيانات التاريخية لأحداث الشبكات والاجتماعات. ركز على جوانب مثل مهام المشاركة ومقاييس التفاعل وتعليقات المساعدين، حيث يمكنك ضبط الأحداث المستقبلية وتخصيصها لإرضاء احتياجات الجمهور المحددة. ¿النتيجة؟ رضا كبير للمساعدين وأفضل نجاح في الأحداث.
الوقاية من الكوارث من خلال علم البيانات
لا يمكنك الاستناد إلى القدرة على علم البيانات لتجنب الكوارث، خاصة تلك المرتبطة بتخطيط الأحداث. Tal es la historia de كراودأناليتيكس نستخدم منهجيات علم البيانات لتحديد المخاطر المحتملة في اللقاءات العامة. نماذج التعلم التلقائي الخاصة بهم، المتدربة في البيانات التاريخية حول الحوادث المرتبطة بالجموع، توفر معلومات قيمة حول العوامل التي تساهم في هذه النتائج. من خلال تحديد نقاط المخاطر المشابهة للسماح بالأحداث الحالية، تساعد CrowdAnalytix المنظمين على تخفيف المخاطر، وضمان سلامة المشاركين والنجاح العام للحدث.
هذه مجرد بعض الأمثلة على الورق القوي الذي يمكن أن تتعلمه من خلال علم البيانات مثل التعلم التلقائي في تخطيط الأحداث. بطريقة ما، لم تكن الثورة مجرد شكل من أشكال التخطيط للأحداث، ولكن أيضًا تجربة المساعدين. من خلال تعزيز الأمان، وتخصيص التجارب، أو تخفيف المخاطر، توفر هذه التقنيات إمكانات هائلة لتحويل أحداثنا بشكل كامل. هل أنت عاطفي مثلنا أمام وجهات النظر؟ قم بتلخيص واستكشاف وحضور الفوائد المذهلة لعلم البيانات والتعلم التلقائي في عالم الأحداث في تطور مستمر.
يجب أن تكون هذه الأمثلة بمثابة مؤشر على أن علم البيانات يؤثر على صناعة تخطيط الأحداث. المبلغ كبير، ومن أجل تحسين كفاءة التشغيل يجب تحسين تجارب المدعوين وتوجيه استراتيجيات التسويق. لا يقتصر الأمر على كيفية تصميم الأحداث وتنفيذها، ولكن أيضًا توفير معلومات لا تقدر بثمن يمكن استخدامها للتخطيط المستقبلي، وتحويلها إلى أداة لا غنى عنها لمخططي الأحداث.
تاريخ النجاح: عندما يلتقي علم البيانات بتخطيط الأحداث
إن الجمع المباشر في بعض قصص النجاح حيث أثبت علم البيانات أنه أمر أساسي لتخطيط الخروج وتنفيذ الأحداث.
المجلدات على Netflix، على سبيل المثال. خدمة البث هذه مفهومة للغاية ولا تناسب الأحداث الكبيرة الممتعة. الاستفادة من علم البيانات لتخطيط الأحداث الخاصة بك. يتم تحليل البيانات التي يتم جمعها حول سلوك المستخدم وتفسيرها لتوجيه عملية إنتاج المحتوى، بما في ذلك تخطيط أحداث التخفيض. في الجزء الثالث من مسلسل Stranger Things، عرفت بالضبط أن شرائح قاعدة المستخدمين الخاصة بك أكثر تأثرًا بالمسلسل، وفي هذا الوقت، تكيفت مع أحداثها الترويجية لجذب هذه المجموعات الديموغرافية. حقق هذا نجاحًا كبيرًا، حيث سجل زيادة في الجمهور وتسوية العلامة التجارية خلال الفترة الترويجية.
مثال آخر مقنع يقدم عالم الرياضات المهنية. قامت الرابطة الوطنية لكرة السلة (NBA) في الولايات المتحدة بتحليل البيانات على ارتفاعات جديدة. في التخطيط لنهاية أسبوع NBA All-Star، وهو حدث مهم في التقويم الخاص بك يجذب الاهتمام العالمي، يجمع بين البيانات في الوقت الحقيقي ومقاييس الأداء التاريخية والعلوم الرياضية لتوجيه تخطيط الأحداث. يعتمد هذا على البيانات التي تساعد على تحديد كل ما هو مدعو من اللاعبين، مثل تشكيل المعدات بما في ذلك تصميمات الأحداث لتحسين المتعة وأمان المشاهد.
شهدت صناعة الموسيقى أيضًا استخدامًا متزايدًا لعلم البيانات لتخطيط الأحداث. استخدمت فيستيفال ريبابليك، الجهة المنظمة لمهرجان الموسيقى الشهير ريدينغ وليدز، علم البيانات لتحسين الكفاءة التشغيلية وتحسين تجربة المساعد. تحليل بيانات المساعدة التاريخية لتجنب سلوكيات الشراء؛ هذا التطبيق عبارة عن تدريبات لتنفيذ إستراتيجيات الأسعار الديناميكية وتحسين تخصيص الموارد أثناء الأحداث.
Eventbrite، منصة عالمية لإدخالات البيع وتكنولوجيا الأحداث، تستخدم التعلم التلقائي لاكتشاف عمليات الإدخال الاحتيالية ومنعها. من خلال استخدام خوارزميات التعلم الآلي، يقوم Eventbrite بتحليل عدد كبير من بيانات المبيعات من أجل تحديد العملاء والاتجاهات. يستخدم هؤلاء المستفيدون الطريق لاتخاذ إجراءات شراء معينة، مما يؤدي إلى الوقاية الفعالة من عمليات الاحتيال في المبيعات. ملحوظة، ¿ليس كذلك؟
الطريق إلى متابعة مخططي الأحداث
إن الجمع بين علم البيانات والتعلم الآلي لا يأتي إلا بالخطوة التالية في صناعة تخطيط الأحداث. لا نقدم فقط طريقة لتحسين الموارد وزيادة عائد الاستثمار، ولكن أيضًا تقديم حل لتحسين تجربة المشاركين، وكذلك النتيجة، رضاهم العام. بفضل قدراتها المتقدمة في تحليل البيانات والتنبؤ، تعد هذه الأدوات القوية بمثابة إضافة قيمة لأي مخطط لأحداث خطيرة.
اختتام
في ظل هذه المنظورات، يتضح أن علم البيانات والتعلم التلقائي يعيدان تعريف بانوراما تخطيط الأحداث تدريجيًا. هذه الأدوات عبارة عن أدوات تحتوي على إمكانات هائلة، عندما تكون متكاملة بشكل صحيح، يمكنها تحويل الأحداث بطريقة دراماتيكية مثل تنظيم الأحداث وإدارتها. السماح لمنظمي الأحداث بتوقع احتياجات المساعدين، وزيادة رضا المشاركين، وزيادة تقلبات الانقلاب، بما في ذلك منع الكوارث المحتملة. علاوة على ذلك، فإن استمرار تاريخ النجاح في الحياة الحقيقية، يعزز قيمة التقدم التكنولوجي في هذه الصناعة بشكل أكبر.
في المرة الأخيرة، توفر هذه الابتكارات رؤية مستقبلية مثيرة لتخطيط الأحداث. من خلال التعمق في علم البيانات والتعلم التلقائي، تكتشف عالمًا من الفرص التي يمكنك من خلالها الاستفادة من إستراتيجيات تخطيط الأحداث على المستوى التالي. قد يبدو الطريق للتحول إلى خبير في هذا المجال تحديًا من حيث المبدأ، لكن تذكر أن كل خطوة من أبي هي خطوة أكثر بحثًا عن الموافقة على إمكاناتك بالكامل. حافظ على الفضول. حافظ على الحماس. والأهم من ذلك، الحفاظ على المشاعر حول الأشكال المذهلة التي يمكن أن تحدث بها هذه التكنولوجيا ثورة في التركيز على تخطيط الأحداث.
ومن هذا المنطلق، فإن علم البيانات والتعلم التلقائي هو اتخاذ قرارات مستنيرة تهدف إلى فهم المستفيدين والنتائج المتوقعة. قم بتطبيق هذه المبادئ على تخطيط الأحداث، وستعمل فيما بيننا على تصميم وإنشاء وتنفيذ أحداث لا تكون رائعة فحسب، بل إنها لا تُنسى حقًا. اقبل مستقبل تخطيط الأحداث، لأنك هنا، وهي مدفوعة بالبيانات.
- محتوى مدعوم من تحسين محركات البحث وتوزيع العلاقات العامة. تضخيم اليوم.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. تمكين نفسك. الوصول هنا.
- أفلاطونايستريم. ذكاء Web3. تضخيم المعرفة. الوصول هنا.
- أفلاطون كربون، كلينتك ، الطاقة، بيئة، شمسي، إدارة المخلفات. الوصول هنا.
- أفلاطون هيلث. التكنولوجيا الحيوية وذكاء التجارب السريرية. الوصول هنا.
- المصدر https://www.mygreatlearning.com/blog/ciencia-de-datos-y-machine-learning-en-la-planeacion-de-eventos/
