Trong thời đại kỹ thuật số ngày nay, các doanh nghiệp không ngừng tìm cách cải thiện hoạt động của mình và dẫn đầu đối thủ. Một lĩnh vực đã chứng kiến ​​sự tăng trưởng đáng kể trong những năm gần đây là phân tích dự đoán, bao gồm việc sử dụng dữ liệu, thuật toán thống kê và kỹ thuật máy học để xác định khả năng xảy ra kết quả trong tương lai dựa trên dữ liệu lịch sử. Tuy nhiên, ngay cả với các công cụ phân tích tiên đoán tiên tiến nhất, các doanh nghiệp vẫn có thể gặp khó khăn trong việc hiểu được lượng dữ liệu khổng lồ mà họ thu thập. Đây là nơi mã QR xuất hiện.

Mã QR hoặc mã Phản hồi nhanh là mã vạch hai chiều có thể được quét bằng điện thoại thông minh hoặc thiết bị di động khác. Chúng được phát triển lần đầu tiên ở Nhật Bản vào những năm 1990 và kể từ đó đã trở nên phổ biến trên toàn thế giới nhờ khả năng cung cấp thông tin nhanh chóng và dễ dàng cho người dùng. Mã QR có thể được sử dụng cho nhiều mục đích khác nhau, từ tiếp thị và quảng cáo đến quản lý hàng tồn kho và theo dõi chuỗi cung ứng.

Trong bối cảnh phân tích dự đoán, mã QR có thể được sử dụng để cải thiện việc thu thập và phân tích dữ liệu. Bằng cách kết hợp mã QR vào sản phẩm hoặc dịch vụ của mình, doanh nghiệp có thể thu thập dữ liệu chính xác và chi tiết hơn về hành vi và sở thích của khách hàng. Ví dụ: một nhà bán lẻ có thể sử dụng mã QR trên bao bì sản phẩm để theo dõi mặt hàng nào bán chạy và mặt hàng nào bán chạy. Thông tin này sau đó có thể được sử dụng để đưa ra quyết định sáng suốt hơn về chiến lược tiếp thị và quản lý hàng tồn kho.

Mã QR cũng có thể được sử dụng để cải thiện độ chính xác của các thuật toán máy học. Học máy bao gồm các thuật toán đào tạo để nhận dạng các mẫu trong dữ liệu và đưa ra dự đoán dựa trên các mẫu đó. Tuy nhiên, nếu dữ liệu đang được sử dụng không đầy đủ hoặc không chính xác, các dự đoán do thuật toán đưa ra có thể không đáng tin cậy. Bằng cách sử dụng mã QR để thu thập dữ liệu chi tiết và chính xác hơn, các doanh nghiệp có thể cải thiện hiệu suất của các thuật toán học máy của họ và đưa ra dự đoán chính xác hơn về kết quả trong tương lai.

Một lợi ích khác của việc sử dụng mã QR trong phân tích dự đoán là chúng có thể giúp doanh nghiệp xác định các xu hướng và mẫu có thể không được chú ý. Bằng cách phân tích dữ liệu được thu thập thông qua mã QR, doanh nghiệp có thể xác định mối tương quan giữa các biến khác nhau và sử dụng thông tin này để đưa ra quyết định sáng suốt hơn. Ví dụ: một nhà hàng có thể sử dụng mã QR để theo dõi các món trong thực đơn được khách hàng ưa chuộng nhất và sau đó sử dụng thông tin này để tạo các món ăn hoặc chương trình khuyến mãi mới có khả năng được đón nhận nồng nhiệt.

Nhìn chung, mã QR có khả năng cách mạng hóa cách các doanh nghiệp tiếp cận phân tích dự đoán. Bằng cách sử dụng mã QR để thu thập dữ liệu chi tiết và chính xác hơn, các doanh nghiệp có thể cải thiện hiệu suất của các thuật toán máy học và đưa ra quyết định sáng suốt hơn về kết quả trong tương lai. Khi việc sử dụng AI và ML tiếp tục phát triển trong thế giới kinh doanh, mã QR có thể sẽ trở thành một công cụ ngày càng quan trọng đối với các doanh nghiệp muốn dẫn đầu đối thủ.

• Phân phối nội dung và PR được hỗ trợ bởi SEO. Được khuếch đại ngay hôm nay.
• Đúc kết tương lai với Adryenn Ashley. Truy cập Tại đây.
• Mua và bán cổ phần trong các công ty PRE-IPO với PREIPO®. Truy cập Tại đây.
• PlatoAiStream. Thông minh dữ liệu Web3. Kiến thức khuếch đại. Truy cập Tại đây.
• nguồn: https://zephyrnet.com/qr-codes-in-ai-and-ml-enhancing-predictive-analytics-for-business/

• Phân phối nội dung và PR được hỗ trợ bởi SEO. Được khuếch đại ngay hôm nay.
• PlatoAiStream. Thông minh dữ liệu Web3. Kiến thức khuếch đại. Truy cập Tại đây.
• Đúc kết tương lai với Adryenn Ashley. Truy cập Tại đây.
• Mua và bán cổ phần trong các công ty PRE-IPO với PREIPO®. Truy cập Tại đây.
• nguồn: https://platodata.network/platowire/how-qr-codes-in-ai-and-ml-can-improve-predictive-analytics-for-businesses/