جستجو
ثبت نام
روش های آموزش حرفه ای تجارت الکترونیکی براساس الگوریتم های داده کاوی

روش های آموزش حرفه ای تجارت الکترونیکی براساس الگوریتم های داده کاوی

داده کاوی و تجارت الکترونیکی

با توسعه سریع فناوری اینترنت و محبوبیت آن میزان اطلاعات در اینترنت به سرعت افزایش یافته است. بیشتر موسسات و افراد در حال انتشار و بازیابی اطلاعات در اینترنت هستند. شبکه های کامپیوتری به یک میانبر برای به دست آوردن اطلاعات تبدیل شده اند. از آنجا که تعداد زیادی از سازمان ها و افراد آنلاین هستند، شرکت های پیشترو فرصت های تجاری ارائه شده توسط اینترنت را هدف گرفته اند و به تدریج تجارت خود را به سمت استفاده از اینترنت و دنیای مجازی هدایت می کنند. در کمترین زمان ممکن وبسایت خود را می سازند و به فعالیت های تجاری خود ادامه می دهند و کسب و کار خود را به یک تجارت الکترونیکی تبدیل می کنند. همان طور که می دانیم تجارت الکترونیکی به فعالیت های تجاری مختلف، فعالیت های معاملاتی، فعالیت های مالی و فعالیت های خدمات جامع مرتبط که به صورت دیجیتالی از طریق شبکه اینترنتی در مقیاس جهانی انجام می شود اشاره دارد. در این مقاله به مطالعه روش های آموزش حرفه ای تجارت الکترونیک بر اساس الگوریتم های داده کاوی پرداخته شده است. 

همان طور که می دانیم داده کاوی به فرایند کامل استخراج اطلاعات ناشناخته ولی موثر و مهم از یک پایگاه داده در مقیاس وسیع است. صاحبان کسب و کار با استفاده از این اطلاعات می توانند با شناخت کافی به تصمیم گیری های اساسی و عمیق همراه با شناخت کافی بپردازید. سپس بعد از آن می توانید هدف تجاری را تعیین کنید و مشکلات تجاری را به وضوح تعریف کنید و هدف از داده کاوی را تشخیص دهید. همچنین برای آماده سازی داده ها در این مرحله شما باید تمام اطلاعات داده های داخلی و خارجی مربوط به موضوع کسب و کار را پیدا کرده و داده های مناسبی برای برنامه های داده کاوی از جمله انتخاب داده ها، پیش پردازش داده ها و تبدیل داده را انتخاب کنید. در داده کاوی با توجه به نوع الگوی مورد استخراج، الگوریتم داده کاوی مناسب انتخاب شده و مدل و پارامترهای مناسب انتخاب می شوند. سپس به بیان نتایج و تجزیه و تحلیل می پردازید و نتایج به شکل قابل فهمی ارائه می شود و مورد تجزیه، تحلیل و ارزیابی قرار می گیرد. به طور خاص، الگوهای اضافی را که ارتباطی با داده ها ندارد، حذف می کند و همچنین اطلاعات اضافی و بدون مرتبط را که از کاربران خواسته می شود، حذف می کند و از فناوری بصری برای بیان گرافیک یا الگوهای معنا دار تجسم یافته، استفاده می کند که می توانید آن ها را به زبانی قابل فهم برای کاربران تبدیل کنید.

تجزیه و تحلیل تأثیر داده کاوی بر تجارت الکترونیک

از آن جا که داده های تولید شده در فرایند تجارت الکترونیکی زیاد است، با استفاده از تجزیه و تحلیل داده کاوی می توان به استنباط های استقرایی رسید و از مدل های بالقوه کشف شده از این داده ها برای پیش بینی تجارت استفاده کرد. با این روش تاجران و صاحبان کسب و کار می توانند به تنظیم استراتژی های بازار بپردازند و از خطرات احتمالی جلوگیری کنند که این کار مزایای زیادی برای شرکت به ارمغان می آورد. 

هنگامی که کاربران به مرور صفحاتی که محصولاتی را ارائه می دهند ولی  قصد خرید ندارند، فروشندگان می توانند کاربران را بر اساس سابقه خواندن و مشاهده بعضی از محصولات و یا خدمات، پیگیری کنند و سپس یافته های خود را ادغام کنند و به نتایج موثری برسند. فروشندگان می توانند اطلاعات هدف تبلیغاتی محصولات مرتبط را تجزیه و تحلیل کنند و آن را به صندوق پستی یا شماره تلفن همراه ثبت شده کاربر ارسال کنند و سپس توضیحات و یا مطالب مرتبط با محصولات و یا خدماتی که کاربر به جستجوی آن پرداخته است، برای وی ارسال کنند. این اقدامات ممکن است بر تصمیمات کاربر در خرید از آن سایت تأثیر بگذارد. به طور مثال طبق آمار، هنگامی که کاربران اطلاعات را به صورت آنلاین مشاهده می کنند، حدود 46 درصد از آن ها نگران عدم رعایت حریم خصوصی خود از قبیل نام، شماره تلفن همراه، آدرس خانه و از همه مهم تر حساب کارت بانکی می شوند و ممکن است آن ها از خرید آنلاین منصرف شوند زیرا  نگران" یا "کمی نگران" هستند که معاملات آنلاین توسط عده ای خلافکاران و هکرها انجام شود. بنابراین، در بستر تجارت الکترونیک، روش انجام داده کاوی وب بر اساس حفاظت از حریم خصوصی شخصی به یک موضوع داغ در زمینه تحقیقات داده کاوی تبدیل شده است. بنابراین نگرانی از امنیت کاربران می تواند یکی از معایب داده کاوی باشد. شایان ذکر است نگهداری حجم اطلاعات بالا نیز امری است هزینه بر که می تواند مشکل دیگر داده کاوی باشد. همچنین اطلاعات نادرست داده ها نیز می تواند به جای این که تاثیر مثبتی بر موفقیت کسب و کارها بگذارد آن را به خطر بیاندازد. 

آموزش استعدادهای درخشان تجارت الکترونیک در دانشگاه ها

اهداف آموزشی "Generalist"

تجارت الکترونیکی به طور ارگانیک فناوری اطلاعات مدرن را با فعالیت های تجاری ترکیب می کند. بنابراین، استعدادهایی که می توانند بر نظریه های تجارت الکترونیک تسلط داشته و آن ها را از طریق ابزارهای فنی به کار گیرند، باید بر فناوری اطلاعات مدرن، نظریه های تجاری مدرن، مفاهیم و روش های مدیریت مدرن و تجارت الکترونیک استعدادهای مرکب با قوانین و مقررات تسلط داشته باشند. بر اساس چنین قوانینی، بسیاری از کالج ها و دانشگاه ها هدف آموزش را پرورش استعدادهای تجارت عمومی "generalist" می دانند که می توانند بر فناوری، مدیریت و تجارت تسلط داشته باشند. 

هدف آموزشی "استعدادهای جزئی"

برخی از دانشگاه ها با توجه به سوابق تحصیلی خود استعدادهای تجارت الکترونیکی را ایجاد می کنند. کالج هایی که دارای زمینه کامپیوتر هستند، استعدادهایی را تربیت می کنند که بیشتر فنی هستند، کالج هایی که دارای سابقه تجاری هستند، استعدادهایی را ترسیم می کنند که بیشتر تجارت محور هستند، دانشگاه هایی با سابقه مدیریت، استعدادهایی را تربیت می کنند که بیشتر مدیریت گرا هستند و دانشگاه های جامع حتی در سه جهت آموزش می بینند.

این طراحی اهداف آموزشی به این واقعیت منجر می شود که استعدادهای آموزش دیده به اندازه کسانی که دارای سابقه هستند خوب نیست، توانایی تجارت آن ها به اندازه کسانی که دارای سابقه تجارت خارجی هستند و توانایی های مدیریتی آن ها به خوبی کسانی که دارای سابقه مدیریت هستند خوب و کامل نیست یعنی به بیان ساده تر، کسانی که صرفا آموزش دیده اند در موقعیت شغلی کامل و مطلوب عمل نمی کنند.

طراحی تدریس عملی

طرح آزمایشی به دو دسته تقسیم می شود. یکی آزمایش مدرسه است که عمدتاً بر اساس محتوای برنامه درسی آموزشی و الزامات توانایی فنی پست، با استفاده از مواد طراحی موجود یا نتایج موردی شرکت و معلم آن را به دانش آموزان اختصاص می دهد تا آن را تکمیل کنند. معلمان می توانند آزمایش های بزرگ را به چندین آزمایش متوسط ​​تقسیم کنند و هر آزمایش متوسط ​​را می توان به چندین آزمایش کوچک تقسیم کرد. نوع دیگر استفاده از منابع تجربی سازمانی و تجهیزات پیشرفته برای ادغام آزمایش های طراحی مورد نیاز شرکت در پیوند تمرین است. از طریق مهندسین با تجربه و معلمان مدرسه شرکت، دانش آموزان می توانند به طور آزمایشی، تمرین و یا طرحی را برای شرکت تکمیل کنند.

  • تجزیه و تحلیل تجربی: الزامات اجرایی خاص و درک مراحل خاص دانش آموزان. تمرکز این پیوند پرورش توانایی برنامه ریزی دانش آموزان ، یادگیری دانش مربوطه است.
  • در فرآیند تمرین، مهارت های کاربردی را شکل دهید، نظریه های انتزاعی را به صورت مرحله ای عمیق کنید و به اثر آموزشی "بررسی مجدد چیزهای قدیمی و درک چیزهای جدید" دست پیدا کنید.
  • اشکال زدایی آزمایشی: این پیوند عمدتا برای تشخیص اجرای آزمایش است و دانش آموزان را ملزم می کند تا با توجه به اجرای فعلی آزمایش، به منظور انجام بهتر کار آزمایشی، آزمایش و پیشرفت کنند.
  • ارزيابي تجربي: از طريق خودارزيابي و ارزيابي متقابل گروه تحقيقاتي، دانش آموزان به طور عيني و منصفانه ديگران و خود را ارزيابي مي كنند و از مزاياي يكديگر درس مي گيرند. معلمان ارزیابی و تشویق درستی می کنند تا دانش آموزان لذت موفقیت را احساس کنند و علاقه دانش آموزان را به یادگیری بیشتر تحریک کنند.

روش آزمایشی

تعیین اهداف تجاری و آماده سازی داده ها موضوع تحقیقات داده کاوی حجم زیادی از داده ها است که هر روز توسط یک شرکت تجارت الکترونیک تولید و پردازش می شود. هدف این است که به شرکت کمک کنیم تا داده ها را به صورت خودکار تجزیه و تحلیل کند و از تصمیم گیری های شرکت پشتیبانی کند. آماده سازی داده ها برای تمیز کردن، پردازش، سازماندهی و استخراج داده های مربوطه از پایگاه داده اصلی تجارت الکترونیک به پایگاه داده کاوی، شامل سه مرحله است. این مراحل  انتخاب داده ها، پیش پردازش داده ها و تبدیل داده ها را شامل می شود. اول از همه، باید داده ها را با دقت مطالعه کنیم، تعیین کنیم که کدام داده ها در بستر تجارت الکترونیکی اصلی با توجه به نیازهای استخراج مورد نیاز است، سپس تعیین کنیم که چه زمینه هایی مورد نیاز است. در نهایت، ما باید داده های انتخاب شده را برای برآوردن الزامات الگوریتم تبدیل کنیم و داده های تبدیل شده را ذخیره کنیم.

کتابخانه داده کاوی مرحله آماده سازی داده ها یک مرحله ضروری در کل فرآیند داده کاوی است، زیرا کیفیت داده ها صحیح بودن نتایج نهایی معین را تعیین می کند. عملیات استخراج تجزیه و تحلیل داده کاوی هسته اصلی سیستم داده کاوی است. این تکنیک های مختلف، داده کاوی را برای پشتیبانی از تصمیمات تجاری شرکت های تجارت الکترونیک ادغام می کند. بیان و تجزیه و تحلیل نتایج در نهایت کاربر از طریق رابط انسان و ماشین به سیستم دسترسی پیدا می کند، فرآیندهای مختلف داده کاوی را ایجاد می کند و نتایج تجزیه و تحلیل داده های مربوطه را به دست می آورد. 

تجزیه و تحلیل روش تدریس تجارت الکترونیکی عمده بر اساس الگوریتم داده کاوی

روش یادگیری ترکیبی یک روش آموزش حرفه ای تجارت الکترونیک مبتنی بر الگوریتم داده کاوی است. یک نوع آموزش کامل و جهت دار و پر کاربرد است. در کاربرد واقعی، نباید صرفاً معادل استفاده از فناوری چند رسانه ای در آموزش باشد. در آزمایش، سه کلاس همگی از یک بستر شبیه سازی برای خریدهای شبیه سازی شده استفاده می کنند و از فناوری شبکه های کامپیوتری استفاده می کنند تا دانش آموزان بتوانند خرید آنلاین واقعی را بیاموزند. با تنظیم ترتیب سازماندهی دوره ها، دانش آموزان در سه کلاس سطوح مشارکت متفاوتی دارند. در تدریس سه کلاس، معلم پس از هر دوره پرسشنامه ارزشیابی تدریس را پر می کند که محتوای آن در جدول 1 نشان داده شده است:

درک دانش آموزان از محتوای آموزشیفهمیدن54321نمی فهمم
علاقه دانش آموزان به محتوای آموزشیعلاقه مند54321علاقه مند نیست
ارزیابی برنامه آموزشیمنطقی54321غیرمنطقی
آیا فضای کلاس برای این آموزش مناسب استخوب54321خوب نیست
ارزیابی کلی این دورهعالی54321خوب نیست

جدول 1. فرم ارزشیابی تدریس معلم

در پایان ترم ، معلم داده های ارزیابی آموزش سه کلاس را خلاصه کرد. نتایج در جدول 2 نشان داده شده است:

 17 تجارت الکترونیک B118تجارت الکترونیک B119 تجارت الکترونیک B1
درک3.3344.12
سطح علاقه3.123.871.31
برنامه زمانی3.933.843.98
فضای کلاس3.453.684.32

جدول 2. خلاصه داده های ارزشیابی تدریس معلم

 

در ارزیابی معلم از اثر آموزشی سه کلاس، علاقه دانش آموزان به محتوای آموزشی و فضای یادگیری دانش آموزان در کلاس درس تفاوت معنی داری در نمرات دارد. عملکرد برجسته این است که دانش آموزانی که قوی ترین علاقه یادگیری را در فرایند یادگیری نشان دادند، فضای کلاس فعالی نیز داشتند 

از نظر تنظیم زمان، استفاده از آموزش سنتی کنترل زمان را برای معلمان آسان می کند، در حالی که استفاده از روش های آموزش حرفه ای تجارت الکترونیک بر اساس الگوریتم های داده کاوی برای استفاده از یادگیری مختلط در کلاس درس، معلمان را ملزم به تلاش می کند. طراحی ساختاری برنامه درسی برای دستیابی به نتایج بهتر تدریس، باید ترتیبات دقیق تری در طول فرایند تدریس تنظیم شود. در ارزیابی کلی، تأثیر آموزش کلاس یادگیری مختلط بهبود یافته است. اما یادگیری ترکیبی می تواند انگیزه یادگیری و علاقه دانش آموزان به یادگیری را افزایش دهد. معلمان هنگام تخصیص زمان بین تدریس سنتی و آموزش آنلاین باید به فشار یادگیری دانش آموزان توجه بیشتری داشته باشند و به دانش آموزان راهنمایی مناسب ارائه دهند.

ترکیبی مبتکرانه از چندین روش تدریس

با استفاده از روش تدریس موردی، روش تدریس وظیفه محور، روش بحث گروهی، روش ایفای نقش، روش نمایش اکتشاف عملی، روش آموزش شبیه سازی و سایر روش ها، روش های آموزشی انعطاف پذیر و متنوعی را با هدف پرورش استعدادهای مهارت های کاربردی تجارت الکترونیکی اتخاذ می کنید. تا حد امکان روش های آموزشی مانند "پرداخت آنلاین و تسویه حساب" و "طراحی و تولید وب" در استودیوی شبیه سازی تجارت الکترونیک ترتیب داده شده است. این آموزش به منظور تقویت توانایی عملی دانش آموزان به صورت متمرکز تدریس می شود. دوره هایی مانند "بازاریابی اینترنتی" از روش های آموزشی مبتنی بر رفتار برای تغییر شیوه تدریس سنتی یادداشت برداری در خارج از کلاس ، کپی یادداشت ها بعد از کلاس و حفظ یادداشت در امتحانات استفاده می کنند.

آیا داده کاوی می تواند به بازاریابی اعتبار ببخشد؟

امروزه انواع گوناگونی از بازاریابی ها از جمله بازاریابی اینستاگرامی، بازاریابی شبکه ای، بازاریابی ویروسی و بازاریابی ایمیلی وجود دارد. داده کاوی می تواند در زمینه های تجاری-تحقیقی کمک زیادی به بازاریابان مبتدی و حرفه ای کند. به طور مثال بازاریابان حرفه ای با داده کاوی و کسب اطلاعات ارزشمند از بازار کار می توانند وارد دنیای تجارت شوند و موفقیت زیادی کسب کنند. داده کاوی می تواند در تولید محصولات، پیداکردن بازار هدف، جذب مشتری، کشف الگوهای رفتاری جدید خریداران و مشتریان قدیمی، تجزیه و تحلیل سبد مشتری، آشنایی با مشتریان وفادار و تجزیه و تحلیل شخصیت آن ها، پیش بینی کسب و کار در آینده و تمرکز بر سلیقه مشتریان به فعالان و بازاریابان کمک شایانی کند. به طور مثال هنگامی که یک فروشگاه زنجیره ای به خریداران خود کارت عضویت در باشگاه مشتریان را می دهد می تواند توسط ردیابی کارت عضویت، مشتری خود را رصد کند و با طرح پیشنهادهای مختلف به مشتریان خود بسیاری از محصولات خود را به فروش برساند. بنابراین یک بازاریاب و یا متخصص فروش با استفاده از علم داده می تواند مشتری خود را به سمت خرید محصولات و یا خدمات ارائه شده هدایت کند. 

آیا آینده داده کاوی و علم داده، روشن است؟

با اطمینان می توان گفت بله آینده ای بسیار روشن پیش روی علم داده و یا داده کاوی قرار دارد. سال به سال مقدار داده ها در حال افزایش است و مدیران و کاربران سازمان ها با مقادیر زیادی داده روبه رو هستند که مدیریت این داده ها یک امر ضروری است. همچنین فناوری های استخراج اطلاعات ارزشمند از داده ها، پیشرفت زیادی خواهند کرد. پیش از این نگهداری و کار روی داده ها هزینه زیادی داشت اما با پیشرفت علم و یادگیری ماشین، هوش مصنوعی و یادگیری عمیق با هزینه ای مناسب می توان کارهای زیادی روی داده ها انجام داد. بنابراین کسب و کارهای کوچک نیز می توانند با اطمینان به سمت موفقیت حرکت کنند.

سخن پایانی

باتوجه به تحقیقات انجام شده مطالعه فناوری داده کاوی مبتنی بر حفاظت از اطلاعات حریم خصوصی در تجارت الکترونیکی بیش از پیش اهمیت می یابد. با اکتشاف روش های تدریس عملی رشته های تجارت الکترونیک بر اساس الگوریتم های داده کاوی، نتایج تمرین آموزشی نشان می دهد که مدل تدریس برای یادگیری ترکیبی امکان پذیر است و توسط معلمان و دانش آموزان به رسمیت شناخته شده است. به طور موثر توانایی عملی دانش آموزان را بهبود می بخشد و باعث تقویت آگاهی یادگیری مستقل دانش آموزان می شود.

در پایان آموزش یادگیری ماشین با استفاده از R و پایتون به شما پیشنهاد می شود.

نظریه با ارزش وایکوف در بورسبهترین از نظر کاربران
نظریه با ارزش وایکوف در ب ...
افزایش حجم آپلود برای پرستاشاپآخرین پست
افزایش حجم آپلود برای پرس ...