Diese schwarze Schultertasche aus der Essentials Collection von Sacha ist der perfekte Begleiter für den Alltag! Das auffällige... Mehr Details 14 Tage Bedenkzeit Sollte die Ware doch nicht Ihren Vorstellungen entsprechen, haben Sie 14 Tage Zeit den Artikel in aller Ruhe zurückzusenden. Die 14 Tage gelten ab dem Zeitpunkt, da Sie die Ware in Empfang nehmen. Rückgabe über einen DHL-Servicepunkt Wählen Sie Ihre Zahlungsmethode: Direktüberweisung oder Rechnungskauf Bei Sacha bezahlen Sie in sicherer Umgebung. Wir bieten Ihnen die folgenden Zahlungsmethoden: Kreditkarte (VISA, Mastercard), Sofort-Überweisung, Giropay, Paypal und Rechnungskauf mit Klarna. Schnelle Lieferung Die Lieferzeit des ausgewählten Artikels wird auf der Seite mit der Produktübersicht angezeigt, sobald Sie die gewünschte Größe selektiert haben. Unser Kundenservice ist von Montag bis Freitag zwischen 09. Schwarze schultertasche mit kette den. 00 Uhr und 17. 00 Uhr telefonisch, per Chat und E-Mail erreichbar. Fragen? Wenden Sie sich an uns. Wir helfen Ihnen schnellstmöglich weiter!
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Gepolsterte Schultertasche mit Steppmuster. Futter mit Innentasche. Ketten als Schulterriemen. Überschlag mit Magnetverschluss. Höhe x Breite x Tiefe: 25 x 30, 5 x 9 cm Schwarz | 6177/710 39, 95 EUR * inkl. MWSt. /exkl. Versandkosten. Zum Warenkorb hinzufügen Bestellung bearbeiten
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Was ist der Unterschied zwischen deskriptiven, prädiktiven und präskriptiven Analysen? Hier ist Ihr Zwei-Minuten-Leitfaden zum Verständnis und zur Auswahl der richtigen deskriptiven, prädiktiven und präskriptiven Analytik für den Einsatz in Ihrer Lieferkette. Angesichts der Flut von Daten, die Unternehmen heutzutage in Bezug auf ihre Lieferkette zur Verfügung stehen, wenden sich Unternehmen an Analyselösungen, um aus den riesigen Datenmengen eine Bedeutung zu extrahieren und die Entscheidungsfindung zu verbessern. Predictive analyse übertreffen sur. Unternehmen, die versuchen, ihre S&OP-Bemühungen zu optimieren, benötigen Fähigkeiten zur Analyse historischer Daten und zur Vorhersage zukünftiger Ereignisse. Das Versprechen, es richtig zu machen und ein datengesteuertes Unternehmen zu werden, ist groß. Unternehmen, die ihre Lieferkette optimiert, ihre Betriebskosten gesenkt, ihren Umsatz gesteigert oder ihren Kundenservice und ihre Produktpalette verbessert haben, können von einem enormen ROI profitieren. Glücklicherweise lassen sich diese Analyseoptionen jedoch auf hohem Niveau in drei verschiedene Typen einteilen.
Im Wesentlichen sagen sie mehrere Zukünfte voraus und ermöglichen es Unternehmen, eine Reihe möglicher Ergebnisse auf der Grundlage ihrer Aktionen zu bewerten. Bei der präskriptiven Analyse wird eine Kombination von Techniken und Werkzeugen wie Geschäftsregeln, Algorithmen, maschinelles Lernen und computergestützte Modellierungsverfahren eingesetzt. Diese Techniken werden auf viele verschiedene Datensätze angewandt, darunter historische und Transaktionsdaten, Echtzeitdaten und Big Data. Gastkommentar: Beginn der prädiktiven Ära. Die Verwaltung präskriptiver Analysen ist relativ komplex, und die meisten Unternehmen nutzen sie noch nicht in ihrem Tagesgeschäft. Wenn sie richtig implementiert werden, können sie große Auswirkungen auf die Art und Weise haben, wie Unternehmen Entscheidungen treffen, und auf das Endergebnis des Unternehmens. Größere Unternehmen setzen präskriptive Analysen erfolgreich ein, um die Produktion, die Planung und den Bestand in der Lieferkette zu optimieren, um sicherzustellen, dass sie die richtigen Produkte zur richtigen Zeit liefern und das Kundenerlebnis optimieren.
Predictive Analytics verwendet Prognosetechniken, die bei der Bewältigung der komplexen Probleme des Geschäftsumfelds helfen. Darüber hinaus werden fortschrittliche quantitative Methoden verwendet, darunter deskriptives und prädiktives Data Mining, Simulationen, die im Vergleich zu den herkömmlichen Ansätzen von Business Analytics bessere Geschäftserkenntnisse liefern können. Analytics stützt sich auf Methoden wie Abfragen, Berichterstellung, Dashboards und OLAP, die eine Reihe von Metriken verwenden, wobei der Schwerpunkt auf der Leistung in der Vergangenheit liegt. Andererseits hilft Predictive Analytics bei der Vorhersage zukünftiger Ereignisse und bei der Untersuchung von Mustern, deren Erkennung komplexer sein kann. Business Analytics ist die Analyse auf der Grundlage von Berichtsvorlagen, die spezifische Informationen zum Unternehmen extrahieren, um die historische Leistung zu bewerten, so konzipiert, dass sie sich häufiger wiederholen. Predictive analyse übertreffen solutions. In Predictive Analytics wird zunächst eine Frage gestellt und anschließend eine Reihe von Analysen durchgeführt, um anhand statistischer und quantitativer Daten sowie Algorithmen tiefgreifende Nachforschungen anzustellen und Erkenntnisse über die Frage zu gewinnen.
Überwachtes Lernen bedeutet, einem Algorithmus wird beigebracht, auf der Grundlage historischer Daten zu einer bestimmten Schlussfolgerung zu kommen. Wenn die Frage beispielsweise lautet: "Wird dieser Kunde abwandern? ", kann ein Analyst sich historische Daten dazu ansehen, wer in der Vergangenheit abgewandert ist, und einen Algorithmus darauf trainieren, zu bestimmen, welche Kunden aufgrund dieser Daten am wahrscheinlichsten abwandern werden. Kurz gesagt: Ein Analyst erstellt einen Trainings-Dataset mit einem bekannten Ergebnis (d. h. Predictive Analytics in Produktion und Logistik - Industry Analytics. Abwanderung oder Nicht-Abwanderung), anhand dessen der Algorithmus dann ein Prognosemodell auf der Grundlage historischer Daten erstellt. Unüberwachtes Lernen bedeutet, einen Algorithmus darauf zu trainieren, nach Ähnlichkeiten oder Mustern in Daten zu suchen und Dinge auf der Grundlage dieser Informationen zu gruppieren, ohne vorzugeben, wonach er suchen soll. Eine Streamingplattform kann beispielsweise unüberwachtes Lernen nutzen, um Benutzer basierend auf Ähnlichkeiten beim Zuschauerverhalten zu gruppieren.