Maliyet Gerekçesi – Ödev Hazırlatma – Proje Yaptırma – Tez Yaptırma Fiyatları – Sunum Örnekleri – Ücretli Ödev Yaptırma – Ödev Yaptırma Ücretleri
Maliyet Gerekçesi
Bir veri madenciliği uygulamasının genellikle hesaplama açısından pahalı olması sorunuyla birlikte, veri madenciliğinin faydalarının süreçte ortaya çıkan maliyeti haklı gösterip göstermediği konusunda her zaman bir endişe vardır. Ayrıca, aktarılan verilerin güvenliği ve mahremiyeti ile “şifreli” belgeleri işlemek için gereken hesaplama maliyeti arasında bir denge kurmakta zorluk vardır. İletişim belgesi güvenlik ve mahremiyet kaygısıyla ne kadar karmaşıksa, bu belgeleri işlemek için o kadar fazla hesaplama gücü gerekir.
Teknolojik Sınırlama
Mevcut çok sayıda mobil teknoloji olmasına rağmen, m-iş alanında veri madenciliğinin performansını olumsuz yönde etkileyen teknolojilerin çeşitli sınırlamaları ve kısıtlamaları vardır.
Kısıtlamalardan bazıları, düşük bant genişliği, sınırlı pil gücü, sık bağlantı kesilmesine neden olan güvenilmez iletişimdir. Bu faktörler, iletişim gecikmesini, verileri yeniden iletmek için ek maliyeti, zaman aşımı gecikmelerini, hata kontrol protokolü işlemeyi ve kısa bağlantı kesilmelerini artırır.
Bu sınırlamalar, madencilik amacıyla veri toplamada önemli sorunlar ortaya çıkarmaktadır. Örneğin, mevcut düşük bant genişliği, veri aktarımının yavaş olduğu anlamına gelir. Bu, veri madenciliği işlemlerinin çoğu veri aktarımı tamamlanana ve alınana kadar ertelenmesi gerektiği anlamına gelir.
Ayrıca, bir kullanıcının konumu hakkında bilgi toplama potansiyeli, m-iş ve veri madenciliği açısından çekicidir, bu potansiyel, mevcut teknolojiler yeterli ve standart bir konum sağlamak için gelişene kadar henüz gerçekleştirilmemiştir.
Bir mobil işletmenin başarısı, bireysel kullanıcıya kişiselleştirilmiş çekici ürün veya hizmetleri doğru zamanda doğru yerde sunma yeteneğine bağlıdır. Bu bilgi yoğun hizmetler, yalnızca birleşik demografik, coğrafi ve zamansal verilerin toplanması ve analiz edilmesiyle elde edilebilir.
Bu veriler, geleneksel raporlama teknikleri ve araçları ile faydalı bilgilere dönüştürülemez. Veri madenciliği, kullanıcının veriler içindeki kalıpları tanımlayarak gerçekleri aramasını sağlar. Veri madenciliği, belirli tüketici gruplarına daha fazla odaklanan pazarlama sunarak veya mobil teknolojinin daha iyi kullanımını önererek işletmelere diğer işletmelere göre üstünlük sağlayabilir.
Veri madenciliğinden m-iş verilerine yatırım yapmak ekstra bir masraftır, ancak yine de m-işletmelerin doğru zamanda doğru kişilere doğru hizmetleri sağlamasına yardımcı olabilir ve bu hayati bir fark yaratabilir.
21/f pazarlık usulü ihale yönetmeliği
Pazarlık usulü ihale nasıl yapılır
Açık ihale usulü
Pazarlık usulü ihalede ikinci teklif
Yaklaşık maliyetin üzerinde ihale verilebilir mi
İhale komisyon başkanının dikkat etmesi gerekenler
Yaklaşık maliyetin üzerindeki teklifler Sayıştay
Yaklaşık maliyet komisyonu oluşturulması
Envanter Yönetiminde Tahminleri Birleştirmek için Veri Madenciliği
Tahmine geleneksel yaklaşım, mevcut yöntemlerden en uygun olduğuna karar verilen tahmin yöntemini seçmeyi ve bunu bazı özel durumlara uygulamayı içerir. Yöntem seçimi, serinin özelliklerine ve uygulama tipine bağlıdır.
Böyle bir yaklaşımın arkasındaki mantık, “en iyi” bir yöntemin var olduğu ve tanımlanabileceği fikridir. Ayrıca geçmiş için “en iyi” yöntem gelecek için de en iyisi olmaya devam edecektir. Geleneksel yaklaşıma bir alternatif, tahminleri bir araya getirerek farklı tahmin yöntemlerinden gelen bilgileri toplamaktır. Bu, tek bir yöntem seçme ve yalnızca tahminlerine güvenme sorununu ortadan kaldırır.
Tahminlerin birleşimiyle ilgili olarak yıllar içinde önemli miktarda literatür birikmiştir. Bu araştırma dizisinin birincil sonucu, birden fazla tahminin birleştirilmesinin tahmin doğruluğunun artmasına yol açmasıdır. Bu, tahminlerin yargısal veya istatistiksel, ekonometrik veya ekstrapolasyon olup olmadığının sonucu olmuştur. Ayrıca, çoğu durumda, tahminlerin ortalamasını alarak çarpıcı performans iyileştirmeleri yapılabilir.
TAHMİNLERİN KOMBİNASYONU
Tahminleri birleştirme kavramı, 35 yıl önce Bates ve Granger’ın (1969) ufuk açıcı çalışmasıyla başladı. Bir zaman serisinin iki ayrı tahmini verildiğinde, Bates ve Granger (1969), iki tahminin uygun bir doğrusal kombinasyonunun, daha küçük bir hata varyansı anlamında, iki orijinal tahminden daha iyi bir tahminle sonuçlanabileceğini gösterdi. Tablo 1, belirli bir zaman serisinin (gerçek veriler) 12 aylık verilerini tahmin etmek için iki ayrı tahminin (1 ve 2) ve bunların aritmetik ortalamalarının (birleşik tahmin) kullanıldığı bir örneği göstermektedir.
Tahmin hataları (yani gerçek değer – tahmin değeri) ve hataların varyansları gösterilir. Tablo 2’den, bireysel tahmin 1, bireysel tahmin 2 ve birleşik tahminin hata varyansının sırasıyla 196, 188 ve 150 olduğu görülebilir. Bu, birleşik tahminin hata varyansının tek tek tahminlerin herhangi birinden daha küçük olduğunu gösterir ve bu nedenle birleşik tahminin kendisini oluşturan tahminlerden nasıl daha iyi çalışabileceğine dair bir örnek gösterir.
Bates ve Granger (1969) de teoriyi örneklendirmiştir. Tahminlerin kombinasyonunun cal tabanı X, t zamanında Y’nin bireysel tahminlerini hatalarla yapsın.
ρ tam olarak c0 12 olmadığı sürece σ 2 < min(σ 2 ,σ 2 ) olduğuna dikkat edin. σ1/σ2 veya σ2/σ1’e eşittir. Her iki eşitlik de geçerliyse, birleşik tahminin varyansı, iki hata varyansından daha küçük olana eşittir. Bu nedenle, apriori olarak, çoğu pratik durumda, mevcut en iyi birleşik tahminin, hiçbir durumda daha kötüsünü yapamayacağı daha iyi bireysel tahminden daha iyi performans göstereceğini beklemek mantıklıdır.
Newbold ve Granger, Makridakis ve diğerleri, Makridakis ve Winkler, Winkler ve Makridakis ve Makridakis ve Hibbon da tahmin kombinasyonlarının bireysel yöntemlerden daha iyi performans gösterdiğini gösteren ampirik sonuçlar bildirmiştir.
Bates ve Granger’dan bu yana, literatürde tahminleri birleştirmek için önerilen çok sayıda yöntem bulunmaktadır. Ancak, tahminleri birleştirmeye yönelik farklı yöntemlerin performansı durumdan duruma değişir. Basit ortalamalar da dahil olmak üzere, karmaşık yöntemlerin basit yöntemlerden daha iyi çalıştığına dair ne kesin ne de genel kabul görmüş bir sonuç hala yoktur.
Clemen’in (1989) yorumladığı gibi: Birçok çalışmada, bireysel tahminlerin ortalaması en iyi ya da neredeyse en iyi performansı göstermiştir. Diğerleri, Bunn’un (1985) Newbold ve Granger (1974) ve Winkler ve Makridakis’in (1983) çalışmasının “tahminleri birleştirmeye yönelik genel bir politikanın verimli olduğunu ve otomatik bir tahmin sistemi olsaydı. örneğin envanter planlaması için gerekliyse, bir ‘hareketli pencere’ tahmincisi kullanan doğrusal bir kombinasyon, genel olarak en iyisi olarak görünecektir”.
21/f pazarlık usulü ihale yönetmeliği Açık ihale usulü İhale komisyon başkanının dikkat etmesi gerekenler Pazarlık usulü ihale nasıl yapılır Pazarlık usulü ihalede ikinci teklif Yaklaşık maliyet komisyonu oluşturulması Yaklaşık maliyetin üzerinde ihale verilebilir mi Yaklaşık maliyetin üzerindeki teklifler Sayıştay