هوش کسب و کار در صنعت موسیقی

[ad_1]

استفاده از شبکه های اجتماعی و موسیقی دیجیتال فن آوری تولید مقدار زیادی از داده های بهره برداری توسط یادگیری ماشین و با نگاه کردن ممکن است الگوها و تحولات در این اطلاعات ابزار می تواند کمک به صنعت موسیقی کارشناسان برای به دست آوردن بینش به عملکرد این صنعت است. اطلاعات در مورد گوش دادن آمار و ارقام فروش جهانی محبوبیت سطوح مخاطبان و پاسخ به کمپین های تبلیغاتی می توانید همه فعال این صنعت به تصمیم گیری آگاهانه در مورد تاثیر رقمی در کسب و کار موسیقی. این را می توان از طریق استفاده از هوش کسب و کار با کمک یادگیری ماشین.

یادگیری ماشین است که شاخه ای از هوش مصنوعی است که به کامپیوتر قابلیت پیاده سازی یادگیری رفتار و تغییر الگوی رفتاری زمانی که در معرض شرایط مختلف بدون استفاده از دستورالعمل صریح و روشن. یادگیری ماشین های کاربردی تشخیص الگوهای که ظهور آنها و تنظیم خود در پاسخ به بهبود قابلیت های خود را.

استفاده از اطلاعات در زمان واقعی نقش مهمی در موثر هوش کسب و کار است که می تواند مشتق شده از تمام جنبه های فعالیت های کسب و کار مانند سطح تولید و فروش و بازخورد مشتری. داده ها می تواند ارائه شده به تحلیلگران کسب و کار از طریق یک داشبورد یک رابط بصری است که تساوی داده از اطلاعات مختلف جمع آوری برنامه های کاربردی در زمان واقعی است. داشتن دسترسی به این اطلاعات تقریبا بلافاصله پس از حوادث رخ داده بدان معنی است که کسب و کار می تواند واکنش نشان می دهند فورا به تغییر شرایط با شناسایی مشکلات بالقوه قبل از آنها فرصتی برای توسعه است. قادر بودن به طور منظم دسترسی به این اطلاعات سازمانها قادر به نظارت بر فعالیت های نزدیک ارائه فوری ورودی در تغییرات مانند سهام سطوح آمار فروش و فعالیت های تبلیغاتی اجازه می دهد آنها را به تصمیم گیری آگاهانه و پاسخ بی درنگ.

با استفاده از هوش کسب و کار برای نظارت بر P2P اشتراک گذاری فایل می توانید با ارائه یک بینش دقیق به هر دو حجم و توزیع جغرافیایی از دانلود غیر قانونی و همچنین به عنوان دادن به صنعت موسیقی با برخی از حیاتی بینش واقعی گوش دادن عادات مخاطبان موسیقی. با تجزیه و تحلیل الگوهای موجود در داده ها در محبوبیت موسیقی حرفه ای می تواند شناسایی تکرار روند و به آنها پاسخ دهند بر این اساس به عنوان مثال با ارائه خدمات رقابتی – جریان خدمات مانند Spotify در حال حاضر رانندگی ترافیک به دور از P2P filesharing نسبت بیشتر monetizable مسیرهای.

شبکه های اجتماعی می تواند به ارائه بینش ارزشمند برای صنعت موسیقی با دادن ورودی مستقیم بر طرفداران’ انتقادات و پیشنهادات و نظرات. خودکار تجزیه و تحلیل احساسات یک روش مفید برای به دست آوردن بینش به این نظرات غیر رسمی و همچنین به عنوان اندازه گیری که در وبلاگ ها و شبکه های اعمال بیشترین تأثیر را بر خوانندگان. داده های استخراج شده از شبکه های اجتماعی است مورد تجزیه و تحلیل با استفاده از یادگیری ماشین بر اساس برنامه است که آموزش دیده برای تشخیص کلمات کلیدی, برچسب مثبت یا منفی است. لازم است برای اطمینان حاصل شود که فن آوری می تواند انطباق و تکامل به تغییر الگوهای در استفاده از زبان در حالی که نیاز به حداقل مقدار از نظارت و دخالت انسان. حجم داده ها را دستی نظارت بر کار غیر ممکن است بنابراین یادگیری ماشین است بنابراین در حالت ایده آل مناسب است. استفاده از انتقال یادگیری به عنوان مثال می توانید با فعال کردن یک سیستم آموزش دیده در یک دامنه برای استفاده در دیگر ندیده دامنه آن اجازه می دهد به نگه دارید تا زمانی که وجود دارد با هم تداخل دارند و یا تغییر در بیان مثبت و احساسات منفی.

پس از داده های موجود در تنگ است با استفاده از یادگیری ماشین بر اساس برنامه های کاربردی صنعت موسیقی حرفه ای می تواند با ارائه اطلاعات در مورد هنرمند, محبوبیت, رفتار مصرف کننده, فن تعاملات و نظرات. این اطلاعات سپس می تواند مورد استفاده برای ایجاد کمپین های بازاریابی خود را هدفمند تر و کارآمد کمک در کشف هنرمندان در حال ظهور و روند حداقل رساندن آسیب از دزدی دریایی و کمک به شناسایی نفوذ “superfans” در جوامع آنلاین.

[ad_2]

دیدگاهتان را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *