Web Araması – Ödev Hazırlatma – Proje Yaptırma – Tez Yaptırma Fiyatları – Sunum Örnekleri – Ücretli Ödev Yaptırma – Ödev Yaptırma Ücretleri
Analitik Kullanımı
Müşteri eğilimleri dikkat çekicidir. Bugünün müşterilerinin beklentileri arttı. Bunları karşılamaya yönelik bir yaklaşım, Web girişimlerinin ideal olduğu self-servis uygulamalarıdır (hem müşteriler hem de firma için bir “kazan/kazan”). Kurum içi uygulamaların geliştirilmesi ve kullanılması artarak devam edecektir.
Analitiğin artan kullanımı, firmaların müşterilerini segmentlere ayırmasına, talep değişimlerinden hızla haberdar olmasına ve daha düşük maliyetle daha fazla değer sağlamasına yardımcı olacaktır. Perakende müşteriler daha az Web sitesi güvenlik endişesine sahip olacak ve Web’den mal ve hizmet satın alma konusunda daha rahat olmaya devam edecekler. Araştırma fırsatları, daha iyi analizler geliştirmeyi ve erken benimseyenlerin, ana akımları benimseyenlerin ve geride kalanların davranışlarını incelemeyi içerir.
Firma düzeyinde, birkaç şey göze çarpar. Firmalar EC ile deneyim kazandıkça, birçok sorun (kanal çatışması gibi) tanımlanmış ve ele alınmıştır. SCM, firmaların değer zinciri ağlarında konsolide edilmesine öncülük etmiştir.
Etkili e-ticaret stratejileri için iş kaldıraçlarının daha iyi anlaşılması, daha iyi kararlara ve en iyi uygulamalara ilişkin standardizasyona yol açmaktadır (bu, operasyonel verimlilikle sonuçlanır, ancak rekabet avantajıyla sonuçlanmaz). Ayrıca iş süreçlerinin dijitalleştirilmesine devam edilecek; mevcut tahminler, şu anda yalnızca %20-%25’inin sayısallaştırıldığı yönündedir. Kaynak kıtlığı ile karşı karşıya kalan daha küçük firmaların AT girişimlerinde gecikmeye devam etmesi muhtemeldir.
EC araştırması için yedi konu belirlendi: (1) kapsam, bileşenler ve potansiyel etkiler, (2) B2C EC, (3) çevrimiçi iş ve dijital hizmetler geliştirmeye yönelik strateji, (4) B2B EC, (5) güvenlik, gizlilik ve yasal denetim – cerns, (6) EC için teknoloji ve altyapı, (7) kanal ortaklarını koordine etmek ve süreçlerini düzene sokmak için strateji.
Bu alanlar hakkında çok şey öğrenilirken, birçok yeni soru ortaya çıktıkça; dolayısıyla bu yedi konu, çekici AT araştırma alanları olmaya devam etmektedir.
İş başarısı, iş, BT ve EC stratejisi hakkında zor kararlar almaktan ve ardından uygun kaynakları kullanarak bunları başarıyla uygulamaktan gelir. BT ve EC harcamaları devam ederken, fazla harcamanın yanı sıra eksik harcama yapmak da mümkündür. Firmaların yatırımlar için öncelikler belirlemesi ve iş stratejilerinin BT stratejileri ve AK stratejileri ile uyumlu olmasını sağlaması gerekir.
Bazen bu, bir endüstri segmentinde BT ve AK lideri olmakla sonuçlanacak ve bazen de ana grup içinde kalmak ve hatta geride kalmak anlamına gelecektir. Bu, firmalar için önemli bir seçimdir ve varsayılan olarak değil, bilinçli olarak yapılmalıdır.
Bir firmanın EC stratejisinin bir parçası olarak üstlenildiğinde web girişimleri, yalnızca her proje için yeterli kaynak sağlandığında ve uygun proje yönetim süreçleri izlendiğinde başarılı bir şekilde uygulanacaktır. Öncü (son teknoloji?) projeler için, önemli beklenmedik durum ödenekleri önemlidir ve firmalar ara sıra meydana gelen başarısızlıklara karşı hazırlıklı olmalıdır (bunlara “öğrenme deneyimleri” denebilir).
Son olarak, AT ve Web girişimleri söz konusu olduğunda firmalar teknolojiye aşırı odaklanmamalıdır. Başarılı bir şekilde uygulanan iyi, uygun teknoloji (mutlaka en iyisi değil), makul bir maliyetle önemli faydalar sağlayacaktır.
web’de arama yapma
Telefon arama web
Sitede kelime arama
Google sitede kelime arama
Kelime arama tuşu
Sayfada kelime arama kısayolu
Telefonda sayfada kelime arama
Makalede kelime arama
Web Araması
Son zamanlarda, Web arama doğruluğunu ve performansını artırmak için üç genel yaklaşım benimsenmiştir. Birincisi, kapsamı artırmak ve kullanıcının istediğini kısa bir üst sıradaki sonuçlar listesine dahil etmeyi ummak için kullanıcı sorgularını aynı anda birden çok arama motoruna ileten meta arama motorlarının geliştirilmesidir.
Başka bir yaklaşım, belirli konularda uzmanlaşmış, konuya özel arama motorlarının geliştirilmesidir. Bu konular tatil rehberlerinden çocukların sağlığına kadar uzanır. Üçüncü yaklaşım, Web aramasını kişiselleştirmek için bazı grup veya kişisel profilleri kullanmaktır. Bu tür çabaların örnekleri arasında GroupLens yer alır.
Bu meta-arama motorları, bir dereceye kadar, kalıtsal bilgi taşması probleminden muzdariptir; bu, kullanıcıların aradıkları belirli bilgileri bulmalarını zorlaştırır. Özel arama motorları tipik olarak çok daha doğru ve dar odaklı bilgiler içerir.
Ancak acemi bir kullanıcının nerede ve hangi özel motoru kullanacağını bilmesi kolay değildir. Şimdiye kadar bildirilen kişiselleştirilmiş Web arama projelerinin çoğu, kullanıcıların davranışlarını merkezi bir sunucuda veya bir proxy sunucusunda toplamayı içerir.
Satıcıların toplu olarak tüketici davranışlarını öğrenebilecekleri e-ticaret amacıyla etkili olsa da, bu yaklaşım mahremiyet sorununu ortaya çıkarır.
Bu arama motorları ve diğer projeler tarafından kullanılan kümeleme, kullanıcı profili oluşturma ve diğer gelişmiş teknikler, arama başlamadan önce oluşturuldukları anlamında statiktir. Gerçek zamanlı arama işlemi sırasında dinamik olarak değiştirilemezler.
Böylece kullanıcının farklı zamanlarda, farklı yerlerde veya farklı konularda değişen ilgi alanlarını yansıtmazlar. Kullanıcıların bilgi ihtiyaçlarını gerçek zamanlı olarak dinamik olarak öğrenen akıllı Web arama sistemleri, Web aramasında en son teknolojiyi ilerletmek için oluşturulmalıdır.
Makine öğrenimi teknikleri, Web aramasını iyileştirmek için kullanılabilir çünkü makine öğrenimi algoritmaları, kullanıcıların bilgi ihtiyaçlarını karşılamak için arama sürecini dinamik olarak ayarlayabilir.
Makine öğreniminin Web’den bilgilerin otomatik olarak çıkarılması, kümelenmesi ve sınıflandırılmasına yönelik uygulamaları konusunda büyük araştırma çabaları olmuştur.
Daha önceki araştırmalardan bazıları, hangi köprülerin hedef bilgiye yol açabileceği hakkında öğrenilen bilgileri kullanarak kullanıcıların istenen bilgileri bulmalarına etkileşimli olarak yardımcı olan WebWatcher’ı içerir; Kullanıcı için ilginç Web sayfaları hakkında bilgi edinmek için bir Bayes sınıflandırıcı kullanan bir sistem olan Syskill ve Webert; ve kullanıcıların okunan her haber makalesini derecelendirmesine izin veren ve bu derecelendirmelere göre bir kullanıcı profili öğrenen bir haber filtreleme sistemidir. Bazı araştırmalar, öğrenme yoluyla uyarlanabilir Web hizmeti sağlamayı amaçlamaktadır.
Ana Sayfa Bulucu, dinamik referans kaydırma gerçekleştirir; ve Uyarlanabilir Web Siteleri, kullanıcı erişim verilerine dayalı olarak organizasyonlarını ve sunumlarını otomatik olarak geliştirir.
Akıllı Web aramasını, arama motorunun bir öğrenen ve kullanıcının bir öğretmen olarak hareket ettiği uyarlanabilir bir öğrenme süreci olarak inceleyen bir dizi çalışma. Kullanıcı, motora bir sorgu gönderir ve motor, indeks veritabanını aramak için sorguyu kullanır ve bir sıralama işlevine göre sıralanan URL’lerin bir listesini döndürür.
Ardından kullanıcı, motor alaka düzeyi geri bildirimi sağlar ve motor, geri bildirimi sonraki aramasını iyileştirmek için kullanır ve rafine edilmiş bir URL listesi döndürür. Öğrenme (veya arama) süreci, motor kullanıcı için istenen belgeleri bulduğunda sona erer.
Kavramsal olarak, kullanıcı tarafından girilen bir sorgu, kullanıcının istediği belgelerin toplanmasının mantıksal ifadesi olarak anlaşılabilir. Motor tarafından döndürülen bir URL listesi, istenen belgelerin toplanmasına yaklaşık bir değer olarak yorumlanabilir.
Google sitede kelime arama Kelime arama tuşu Makalede kelime arama Sayfada kelime arama kısayolu Sitede kelime arama Telefon arama web Telefonda sayfada kelime arama web'de arama yapma