如何獲得數據科學架構來推動您的網站

如何像數據科學家大師一樣構建您的網站架構

每個企業都需要一種簡單的方法來真正了解其網絡數據、產品的數字可見性以及移動網站訪問者的參與方式。 .

這是否意味著您必須聘請數據科學家從您的數據中提出正確的問題？

數據科學架構正在將想法整合在一起，將數據轉化為可操作的知識。 令人興奮的是能夠做出更多解決業務收入問題的決策。 要參與語義搜索引擎優化，有必要為結構化的數據方法和網站用戶體驗佈局制定戰略、策略和正確的工具。 現代網絡需要基於用戶上下文、相關數據實體的識別以及它們如何連接到所進行的搜索的連接內容。 了解自然語言、用戶、KPI 和結構化數據架構是生成更好搜索結果的基礎。

商業智能站點架構標準

當企業擁有來自多個來源的元數據時，它們需要在新產品開發之前緊密地合併在一起。 您需要查看單個技術/平台並從整體上查看以擁有強大的站點架構。 Hill Web Marketing 幫助客戶在資產級別評估內容以獲取數據。 這就是工程師或志同道合的數字營銷主管需要在那裡定義領域、捕獲數據、確保系統記錄插入它，並將其帶到產品知識圖譜的地方。 這就是“智能內容”。

通過深入了解網站的核心 UX 架構，您可以使用它來存儲和分析數據，特別是結構化數據。 為如何使用 Google 分析數據競爭和部署正確的用戶體驗、技術和信息架構來推動用戶參與度製定明確的業務戰略。 調整您的企業文化以創建推動移動搜索結果和轉化的數字內容需要多方面的方法。

詢問任何成功的數字營銷人員，他們認為成功的 SEO 營銷活動或您的付費搜索投資的核心先決條件是什麼，毫無疑問，大多數回复都會說從數據點獲取或進行明智的整合。 它有助於熱愛數據並足夠精明地正確利用它。 如果客戶或團隊中的某個人提供了他們希望查看數據報告的詳盡指標列表，請深入研究其背後的原因以確保它們適合他們的業務目標，然後最終管理您的 AdWords 指標和相應地做廣告。

讓我們對本文中使用的術語有一個基本的理解。

什麼是數據科學架構？

數據科學架構是在為全球數據分發選擇最佳站點架構時數據科學的實踐。 它包含一個數據湖架構，可從不同來源攝取不同維度的數據，例如物聯網 (IoT)、網站上的點擊流活動、在線交易處理 (OLTP) 數據、場外和現場數據等一些。 一個最終目標是立即在 Google SERP 中贏得更多點擊。

什麼是數據科學？

數據科學是跨學科實踐，關注從各種格式的數據中提取知識或見解的過程和系統，無論是結構化的還是非結構化的，有助於為統計、機器學習、數據挖掘和預測等數據分析領域提供延續分析。 它類似於數據庫中的知識發現 (KDD)。

什麼是數據科學架構師？

數據科學架構師 (DSA) 確定數據收集、存儲和數據分析流程的設計，以及對所涉及的時間和成本權衡的業務需求。 它確保對站點架構的輕鬆抓取和索引。

什麼是圖形數據庫？

在數據計算中，圖數據庫 (GDB) 是一種利用圖結構進行語義搜索查詢的數據庫，該查詢具有節點、邊和屬性來表示實體和存儲數據。 系統的核心是圖，或邊或關係實體映射。 該圖將存儲中的數據項與節點和邊的集合相關聯，邊將節點之間的關係聯繫在一起。

圖數據結構中的路徑是什麼？

有向路徑，也稱為dipath，在有向圖中是有限或無限的邊序列序列，它們連接一系列不同的頂點，但附加要求所有邊都指向同一方向。

用於數據科學架構的機器學習數據管道

數據科學架構為更好的用戶體驗和產品數據集奠定了基礎。

擁有一大群熱情的語義專家的一個趨勢是開發使機器學習比以往任何時候都更容易訪問的庫。 進一步自動化機器學習數據管道構建的庫是 TPOT 和 AutoML/auto-sklearn。 數據加算法是產生智能結果的機器學習的支柱。

在處理機器學習的初始概念時，人們可能會充滿幻想，好像這一切都是魔法一樣。 實際上，它不僅僅是“輸入數據； 結果預測寶石。 有很多邏輯適用於它。 通過算法處理數據創建的過濾數據、算法、深度學習和模型。

如果您從事通過機器學習從數據中獲得可操作見解的業務，那麼它有助於該過程不會迷失方向。 您對它了解得越多，您就越能將數據轉化為有用的預測，並且它們在增加收入流方面的作用就越大。 機器學習模型存儲適用的存儲數據，這使得企業需要找到一種方法來處理這些大型數據文件。

然而，解釋預測建模任務的結果並適當地評估結果總是需要一定的知識。 幫助收集和理解數據的工具並沒有取代該領域的人類專家，但它們似乎賦予了更廣泛的個人在掌握機器學習領域中討厭細節的能力。

結構化大數據的架構與分析

Schema 通知搜索引擎您的數據“意味著”什麼，而不僅僅是它“說”什麼。

可能沒有必要將資金用於評估“大數據”軟件進行分析。 這可用於改進您的數據科學架構。 作為與計算能力和存儲能力相關的流行詞，大數據與一個大型數據集或一系列數據集相關，這些數據集可以產生關於網站訪問者喜歡什麼的關鍵見解。 但是，它通常不會提供更大的成功分析可能性或讓數字營銷人員有能力得出可操作的結論。

在“大數據”成為我們共同語言的一部分之前的幾年裡，統計學家成功地從產品線數據中抽樣，並使用抽樣測試來確定更好的營銷決策。 在測試時，如果收集和研究問題經過精心設計和計劃，即使數據樣本很小 (n>30)，alpha 和 beta 值也可能非常低。 如今，您的數據已成為在線業務的核心，即使是小型企業也需要連接數據以實現有效的 SEO 。

無論您是外包您的 SEO 還是將其引入內部，都應首先確定您使用“大數據”或小數據樣本的目的。 當您的業務達到修改大量數據集有意義的狀態時，Hadoop、Cassandra 和 Spark 等框架很容易獲得。 首先投資於最先進的站點架構的企業通常具有更清晰的數據集的優勢。 獲得注重細節的 SEO 或數據科學家的技能已成為公司的直接競爭優勢。

數據服務使任何企業都可以輕鬆地通過將數據轉移到其業務核心來發展他們的數據方法。 每個人都會成功：Web 開發人員喜歡發明新的數字體驗，語義數據專家可以發現新的和意想不到的用戶趨勢，數據架構師可以將傳統數據源與新數據源融合在一起。

技術影響關聯數據的收益和成本

根據 XBRL 美國商業數據報告標準，即結構化數據的收益和成本，“可以由計算機明確解釋的數據可以自動進行”。 它的使命是以標準化格式促進公共商業信息的參與。 選擇用於構建數據的技術可能會影響與之相關的收益和成本。 制定可靠的全公司計劃，以便輕鬆提取、使用和分析。

企業在 Google 數據集、鏈接數據和語義網絡方面面臨的一些挑戰正在以足夠快的速度適應新工具和流程。 豐富的企業知識圖的開發是您可以通過創建您的領域的基於標準的知識模型來獲得鏈接數據技術的好處的地方。 對於域權限相對較低的小型或新商業網站來說，在猜測訪問者最想要什麼內容時，要在 SERP 中獲勝會更加困難。 這強調了為什麼一致的數據讀取過程可以帶來高質量的內容，因此從長遠來看可以提供最佳信息。

移動用戶對在線內容的消費不同於桌面用戶的閱讀和銷售。 我們已經看到開發人員考慮到每台設備的不同用戶模式，出現了自適應網頁設計。 隨著數字買家對簡單內容消費的期望繼續超過當前模型，解決這一問題的最具可擴展性的方法是通過語義上合理的用戶體驗設計和機器數據消費者的智能管理。

讓我們開始探索您的數據如何變得如此強大。

獲取可為您的業務提供即時價值的數據的 7 個步驟

通過簡單準確的部署生成深刻見解並為您的業務提供即時價值所需的概述列表：

1. 團隊規劃：

首先在您的網站架構中使用最佳實踐。 使用結構化的方法設計詳細的線框，以防止“即興發揮”項目。

在開發網站之前計劃好層次結構。 但是，使用“瀑布式”開發方法可以避免某些 IT 部門遇到的問題。 雖然絕對指定所有內容非常棒，包括每種字體類型的磅值、頁眉的行長以及簡單照片庫的工作方式，但 SEO 需要一種靈活的方法。 而且您的數據應該有助於持續改進，以便您的網站不僅看起來很棒，而且可以為用戶服務並增加收入。 您的企業可以從有關用戶行為的更高級機器學習洞察中受益。

2. 業務和網站開發：

以合理的方式佈局每個網頁的內容，從而創造出色的用戶體驗。 在使用基礎 SEO 最佳實踐為項目規劃視覺美學之後，是時候開始編寫代碼了。 這裡涉及許多核心任務，例如構建站點結構、構建模板、導入數據、刷新內容、填補內容空白以及添加架構結構化數據標記等。

與您的最終業務目標保持緊密一致。

3. 站點和數據庫優化：

為了幫助搜索引擎理解此內容，請使用盡可能多的架構代碼對其進行標記。 如果您的網站正在重新設計，則新網站所需的所有代碼和數據都應提前在服務器上，以便可以提前完成基本的 SEO 優化。 為了獲得新的結構化數據 SEO 機會的好處，現在計劃讓 SEO 專家不斷添加標記項。

4. 審計與修復：

技術數據審計將確保數字營銷人員能夠克服他們的主要內容創建障礙。 它得出的結論是，數據驅動的流程對於發布用戶和企業都能從中受益的正確內容至關重要**。

我們使用專注於特定方面的技術審計，並提供定期監控來識別和緩解薄弱的網站組織結構。 我們可以幫助您查看您的 Google 網站管理員工具數據，以升級您網站的技術功能和架構。

5.分析您的數據集：

利用谷歌分析數據和其他數據報告來收集用戶洞察，為未來的改進提供了一條途徑。 元數據講述有關您的數據的故事。 隨著時間的推移，好的數據的價值會增加。 當一個網站幾乎不能通過並且沒有提供競爭優勢時，它實際上可能會惹惱客戶，留下負面印象並阻止回訪。 利用僅從您的數據中收集的關鍵見解來支持以用戶為中心的內容。

真正的數據科學家將具備諸如使用 dask 數據框或數組之類的東西來操作數據的技能，這些東西可以讀取各種格式的數據列，例如 CSV。 真正的優勢在於它可以保存為 parquet 文件並在以後用於未來的核外預處理需求。 對於我們中的許多人來說，SEO 的 Google 360​​ Analytics 在提供比我們以前在傳統 Google Analytics 中所擁有的更深入的數據報告方面做得很好。

在合適的地方添加客戶審查模式以支持您的數據圖。

6. 使用機器學習：機器學習管道的本地圖數據庫

數據倉庫的數據管理從歷史事件的報告和分析轉變為推動業務收入計劃。

它還提供實時改善客戶用戶體驗 (CX) 和站點性能所需的洞察力。 展望未來，預計開始使用實時數據和機器學習管道來大規模推動定制用戶體驗的企業數量將會增加。

這通常是通過本機圖形數據庫來實現的。 原生圖形數據庫使用無索引鄰接來以亞秒級的響應時間交叉數百萬條數據記錄——即使這些查詢深入挖掘數據層。

您可以將高度連接的圖形數據元素之間的關係視為機器學習管道的一流數據庫元素。 他們構建的管道組件具有圖形數據庫引擎使用的方向和量化屬性。

“增強分析將利用人工智能和機器學習的能力來快速有效地自動處理數據，從而減少將數據轉化為洞察力所需的時間。 這意味著分析師將花更多時間在數據分析上，而不是花時間準備數據進行分析。

2020 年，數據分析師需要與合規團隊和公司密切合作，謹慎處理個人身份信息，從而跟上當地和國際數據保護法的變化。 隨著對數據保護的認識和重視程度的提高，分析工具將轉向專注於保護用戶個人數據的隱私和安全。” – James E. Powell，TDWI 編輯主任

7.持續改進計劃：

最後，實施您的數據顯示的正確操作，以更好地吸引用戶。 有時，為您的內部團隊進行培訓可以幫助您更深入地管理和創建新內容，並更好地熟悉他們的 SEO 數據報告。

通過語義註釋，文本源具有機器所需的數據屬性，以便準確有效地組織、匹配和提供 Web 內容。 這是對我們用於數據信息管理和更好的用戶知識的學科進行革命性的飛躍。

Google 的技術項目經理 Andre Valente 敦促 SEO 深入研究 Search Console 中的數據，以實現結構數據。 它提供了大量數據報告，可識別頁面的識別方式，以便您解決關鍵問題。 通過深入研究，可以查看您的數據在哪裡損壞。 標記的質量直接影響您的數據集。

那麼我們如何去獲取網站用戶及其行為背後的秘密呢？

數據挖掘揭示互聯網用戶的行為

DIVVY HQ 研究了數字營銷人員如何克服其最大的內容創作障礙。 它得出的結論是，數據驅動的流程對於企業保持其業務增長目標的軌道至關重要。

他發現“64% 的人表示制定全面的內容策略是最大的挑戰，而 46% 的人表示確保內容創意與策略保持一致也很困難。 排在前 3 位的受訪者中有 42% 表示，他們的數據和想法有條不紊。

要調整您的 Web 內容以獲得更好的基於產品的集群，您必須首先考慮您的用戶行為偏好。 一旦您的企業創建了深入的客戶檔案，就可以更輕鬆地預測推動銷售的因素以及每個客戶的生命週期價值。 您的結構化數據是預測影響您的主題行、新帖子的時間、發布新聞文章的地點和時間、發送的電子郵件數量、折扣優惠是否有效等的核心。

數據科學方法的 10 個好處

堅實的數據科學實踐使企業能夠利用大數據並獲得沒有它們就無法獲得的好處

* 提高用戶現場參與度

* 較低的流失率

* 提高平均點擊率

* 提高轉化率

* 增加營銷活動的收入

*擊敗你的競爭對手

* 通過發現新機會以創新方式尋找增長

* 幫助您的公司擁抱效率和數據集成

* 獲得可擴展的生產就緒基礎架構

* 增加富有成效的協作

* 如果您有多個位置，結構化 UX 可以改善本地搜索營銷

圖形數據庫和分析系統

傳統的關係數據庫管理系統 RDBMS 仍然是許多管理數據的企業的核心。 然而，這種 RDBMS 的表格結構經常挑戰某些類型的高級分析。 在 RDBMS 中捕獲和存儲數據是一回事，但是記錄和理解關鍵實體之間的關係特徵可能會讓人頭疼。 最好對內容使用結構化的方法來增加用戶參與度。

更新到像圖形數據庫這樣的關係模型是根據建模實體的關係獲得更大靈活性的一種方法。 “圖數據庫和分析系統，基於表示連通性的數學圖抽象，依賴於一種替代數據表示方法，該方法捕獲有關實體及其屬性的信息，並將實體之間的關係提升為一流的對象”，根據知識完整性的大衛洛辛。 (das2017.dataversity.net/sessionPop.cfm)

定義明確的數據架構為企業提供了應對數據量挑戰的能力。 它可以作為當前和未來支持高級營銷決策的數據項目的足跡和指南。 如果需要，我們可以幫助您制定計劃，幫助您實現網站數據的全部價值。

根據正確的數據做出正確的決定

由於谷歌的個性化搜索佔據了更大比例的搜索結果，SEO 面臨著新的挑戰。 長期以來，跟踪網站的排名一直是核心 SEO KPI 之一，它依賴於數據的準確性。 新的 Google News Feed 還面臨著用戶位置、分析以前的搜索以及影響用戶獲得結果的瀏覽器歷史的挑戰。 數據準確性本身的範圍模糊不清。 由於個性化搜索現在意味著無限的 SERP 變化、每個位置以及用戶如何切換他們的移動設置，“準確數據”的含義似乎正在發生變化。

確信您的排名數據不會因您沒有考慮到的某種形式的個性化而變得傲慢或畸形變得越來越具有挑戰性。您的營銷團隊如何確信他們正在根據準確的數據做出最佳決策？

每個用戶的 SERP 會根據他們的位置而有所不同，這使得精確的排名跟踪變得更加困難——但這仍然很重要。 首先，確定您的目標位置，然後選擇排名檢查工具來跟踪個人排名。 無論您擁有一個本地實體業務還是多個物理地址，都必須識別您的目標位置並隨著時間的推移跟踪每個位置，以生成足夠的數據來分析和信任。

通過定期進行現場審核，您的企業可以利用數據驅動的洞察力做出正確的決策。

未來的基礎設施設計：以數據為中心的架構

隨著對機器學習和人工智能技術的更多依賴，數據已經從被視為對信息資產很重要的轉變為創新的核心。 僅僅依靠數據驅動已經不夠了——組織必須以數據為中心。
麻省理工學院技術評論最近應 Pure Storage 的要求進行的一項調查報告稱，“86% 的領導者表示數據是製定業務決策的基礎，而 87% 的領導者表示它是為客戶提供結果的關鍵”。 Inside Big Data 在 2018 年 5 月 24 日的帖子中繼續討論企業明智地使用數據所面臨的挑戰。 79% 的人表示確保企業使用相關數據源是一項挑戰。

首先介紹關鍵概念和內容

搜索機器人和用戶不喜歡從您的主頁訪問一個頁面需要太多點擊。 最好有水平鏈接結構或“瘦站點架構”而不是深度垂直結構。 雖然內部搜索功能可能會有所幫助，但如果用戶需要經常依賴它，這將成為一個明確的指標，表明進一步進入網站或查找您的內容是一項挑戰。

然後在可用的開發階段檢查擴展，以幫助使這些主要內容廣泛用於搜索機器人和機器學習。

• 如果您從事汽車行業並擁有多家本地商店，請使用 auto.schema.org為本地搜索者區分地址位置。

• 對於書目資源，當需要圖書館部門時，請利用 bib.schema.org

• 對於物聯網 (IoT)，請嘗試 iot.schema.org

• 醫療領域的網站可能來自health-lifesci.schema.org

• 如果您的利基市場是金融部門，請關注 fibo.schema.org（待定名稱）

仔細考慮輸入數據的數量和質量。 機器學習算法具有巨大的“數據需求”，通常需要數百萬個數據點才能達到可接受的性能水平。 結合數據科學家在數據收集方面的偏見，它可能會大大減少。 醫療領域的許多人正在花費大量資源來積累足夠水平的高質量、無偏見的數據，以提供他們的算法和電子健康記錄 (EHR) 中的現有數據。 如果您屬於這個利基市場，那麼對醫療保健網站的 Google 企業列表採用數據驅動的方法至關重要。 使用評論模式標記將您的患者評論合併到您的網站上。

美國國立衛生研究院 (NIH) 表示，“機器學習並不能解決觀察數據集中因果推理的任何基本問題。 臨床醫學一直要求醫生處理大量數據，從宏觀生理學和行為到實驗室和影像學研究，以及越來越多的“組學”數據。 管理這種複雜性的能力總是讓優秀的醫生與眾不同。” 2016 年 9 月 9 日題為“預測未來——大數據、機器學習和臨床醫學”的文章強調，最終，必須對數據進行分析、解釋和採取行動。

Blueshift將實時和行動化數據科學列為 2017 年增長第一的營銷趨勢。“數據是客戶身份和行為的基石，為機器學習模型和各種營銷應用程序提供動力。 作為成長型營銷人員，我們希望越來越快地將這些數據付諸實踐。 洞察力很棒，但是，我們需要手動和自動對數據進行切片和切塊的方法，以真正影響我們的底線”，Uruba Niazi 表示。

語義網構成通用數據實體和可操作知識

Mirek Sopek 博士是數字解決方案機構 MakoLab SA 的創始人，是其面向語義 Web 的研發部門的主要負責人。 此外，作為 Chemical Semantics Inc. 的總裁，他在語義網方面的經驗非常豐富。 在 Enterprise Data World 2017 大會活動中，他列舉了它如何包含常見的數據實體、操作以及它們的關係的交集。

當今領先的商業網站正在通過更深入地了解 schema.org 機會框架來構建和交付特定於利基的本體（領域本體的子類）並概括對給定行業的模式至關重要的概念，從而在搜索中找到領先優勢。 您可以在所有域中使用任何語言的 schema.org。

截至今日：

* 它包含 2,000 多個術語、753 種類型、1,200 個屬性和 220 個枚舉。

* Schema.org 涵蓋實體、實體之間的關係和動作。

* 大約 1500 萬個站點使用 Schema.org。

* 隨機但有代表性的爬網（Web Data Commons）顯示，網絡上大約 30% 的 URL 從 schema.org 返回某種形式的三元組。

正如單個產品頁面需要在包含所有已售產品的頁面下正確嵌套一樣，您的產品架構也需要以結構化的方式進行組織和嵌套。

數據科學架構：攝取、處理、存儲和分析您的數據

在閱讀了谷歌云和機器學習博客上的幾篇文章後，我在今年早些時候將我的網站轉移到了谷歌云平台 (GCP)。 我正在一條令人興奮的學習道路上，獲得有關使用它來獲得更好的數據來預測用戶意圖的第一手經驗。 Lorenzo Ridi 於 2017 年 2 月 21 日發表的一篇啟發了我的文章是將機器學習添加到無服務器數據分析管道中。

這是一個引人入勝的例子，說明一家公司 ACME 如何利用多個 GCP 組件創建無服務器數據分析管道，然後通過高度可消耗的 REST API 混合機器學習功能進行情緒分析。 它遵循一個簡單的過程，在實時數據分析項目中採用一種常見模式。 您將認識以下數據流序列：攝取、處理、存儲和分析您的數據。

我們花了幾個月的時間從 Amazon Web Services、Google Compute Engine、Microsoft Azure 等中進行選擇。 到目前為止，我們發現 GCP 上的按需擴展比我們以前的 Web 主機節省了成本，同時為我們的數據處理需求提供了額外的操作敏捷性。

在您的組織中決定數據科學 (DS) 實踐時，即使是複雜的數據環境仍然可以從 Keep It Simple Stupid (KISS) 方法中受益。 雖然可以僅從內部機器運行數據科學架構，但在某些時候大多數企業發現無法擴展以滿足需求。

深入研究 Search Console 中的數據以實施結構化數據。 它提供了大量數據報告，可識別頁面的識別方式，以便您解決關鍵問題。 通過深入研究，可以查看您的數據在哪裡損壞。 標記的質量直接影響您的數據集。

關係數據庫的關鍵字搜索

我們經常依賴 Ahrefs，因為它運行兩個獨立的關鍵字索引，幫助我們評估大量數據以進行搜索營銷決策。 它是一個更大的 46 億關鍵字索引數據源，是使用其關鍵字資源管理器研究互聯網用戶搜索模式的理想搜索短語。 它的第二個由 4.29 億組成，是我們研究網站在自然搜索結果中排名的搜索查詢的首選來源之一，這次使用Ahref 的 Site Explorer 。

為審計而擴展的 Google Cloud 數據

2017 年 8 月 21 日的公告指出，“對於 2017 年 9 月 12 日或之後收到的任何日誌，所有 Google Cloud Platform (GCP) 管理員活動審核日誌的保留期將延長至 13 個月（從當前的 1 個月保留期） ”。

此保留期增加僅限於 GCP 活動審核日誌，這些日誌可在 Stackdriver 日誌記錄和活動流中找到，總共可使用 400 天。 公告稱：“所有其他日誌類型將繼續在基本層中保留 7 天，在高級層中保留 30 天”。 Google 的目的是讓數據合規性和運行審計更容易。 從 2017 年 9 月 12 日開始，GCP 上的活動審核日誌將被存儲並準備好在 Stackdriver Logging 中使用 13 個月。

如果您的企業從您的數據中提出了錯誤的問題，那麼您在工作日有限的時間內有效使用您的數據的寶貴時間可能會丟失。 相反，通過回答消費者最常問的問題來增強您的 Google 助理。 您的企業可以設置正確的 KPI，並知道在分析移動搜索結果時要問什麼問題。 Hill Web Marketing 確保您找到可操作、優先且相關的答案。

關係數據庫

個性化和用戶體驗：釋放數據的潛力，傾聽消費者行為並瞄準未滿足的需求。

SEO 和 SEM 活動經理通常深入研究圖表、統計數據和詳細報告，以幫助他們進行數據分析。 以易於查看的方式將其提供給其他人有助於組織中的每個人更好地理解關係營銷。

據 Gartner 稱，隨著大數據預計將推動企業技術支出達到近 2420 億美元的新水平，挖掘查詢數據將繼續存在，因此，越來越多的各種規模的企業都在涉足關係數據庫數據。 對於許多企業級企業來說，機器學習模型是一項戰略資產。 每個現有的客戶、業務合作夥伴、供應商、交易、背叛、廢棄的購物車、退回的付款和投訴都可以為您的企業提供大量與關係相關的數據以供學習。 這將增強您在即時 SERP 中回答更多問題的能力。 從使用互聯網的個人的角度來看，每一個輸入或語音激活的請求、每一個完成的銷售、請求的產品信息、搜索的處方藥和環境異常，都被某人跟踪並構建到數據庫圖表中。

關係數據庫提供了一種普遍接受的方法來存儲和訪問廣泛的數據集。 Machine Learning Practitioner Jason Brownlee says, “Internally, the data is stored on disk can be progressively loaded in batches and can be queried using a standard query language (SQL). Free open-source database tools like MySQL or Postgres can be used and most (all?) programming languages and many machine learning tools can connect directly to relational databases”.

For an easier approach, he recommends first experimenting with SQLite. There are many examples and conversations on GitHub on how to read and manage data files. Or consider reaching out to Brownlee for computer science-related questions. What everyone does agree on is that your site's composite architecture and the data you gain when someone visits it is growing in importance. It helps if you see your data in a new light; it is rich with insights on you can be more customer-focused.

Your Evergreen Content Needs to Becomes More Personal and Compelling

The future of digital marketing is not like it was yesterday. Today you can win best in organic search with the best evergreen content in your niche . Businesses must create a lasting and meaningful relational bridge with consumers that proves mindfulness of their shopping preferences and builds loyalty among their clientele.

Content is no longer simply words on a web page. Today, it must be richer, better than your competition, better prepared for visual search with items like videos, slides, meaningful white papers, infographics, etc. Then they can become entities that add richness to your Knowledge Graph .

We have evolved to a new form of content marketing that requires using personalized marketing technology to deliver the right content to the right person with compelling responsive web pages, mobile apps, in paid search Ad copy, and more. It is pretty tough to reach the ideal consumer at the ideal time with the ideal message without data science technology to get it done.

You can use your data to tell the future. No, it is not guesswork nor is it mystical. Semantic search, based on machine learning, is the contemporary science of finding consumer patterns and making predictions from data drawn from multivariate statistics, data mining, pattern recognition, and sophisticated predictive analytics. It lets you anticipate what your prospective buyers want and need even before they think of it.

Semantic Big Data Analysis

People, like you and I, probably many times a day, use contextual clues surrounding the words and phrases we read to better understand the implied or practical meaning of what is said. That's semantic analysis (SA). As human beings, we do this intuitively, efficiently, and often without a conscious effort. We sort out the context surrounding a word, phrase, image, or situation, pull out what seems most relevant, compare that to our past experiences, and use them to determine our take on the content at hand. Proper UX Design for e-Commerce resolves technical issues that may otherwise be missed.

Machines have historically performed poorly at this because they were deficient of that filter. They must decipher what is relevant and why a different way. Advances in Machine Intelligence and Natural Language Processing (NLP) have dramatically improved deep semantic analysis. Without our human intuition, they lean heavily on advanced algorithms, computers, and a lot of data collection and crunching.

The number of relational data patterns machines can determine and how well they can connect the relationships determines the relevance of the data. That relevance is both the goal and the unit of measure when it comes to Semantic Big Data Analysis. If your business can understand the content, intent, and user behavior at a deep level, you can provide more relevant content and thereby create a more resonant user experience.

Two Major Challenges for Reliable Linked Data

1. Business leaders often struggle to take the time to become sufficiently informed to understand the value of the latest advances in linked data technologies.

2. The cost of updating to newer data systems across large enterprises is often organizationally complex, time-consuming, and costly. One has to find sufficient promise in a data upgrade to believe that real-life problems they are currently facing can be fixed by deploying linked data technologies.

A practical business application for pages with referential information – If your data shows that a great post is dropping from consumer interest, in the event of related breaking news, this content with referential information might be bumped from their original rankings in favor of breaking news. So updating your existing post or a page to include current information about what's happening might be a good way to keep the post live.

Data Products created by Data Science Teams

Data products fueled by machine learning and Artificial Intelligence may source prevailing methods of solving users' needs that outpace your competition. Give data science teams a role in your decision-making processes. This can balance and liven up different roles in the organization. Having data science leaders involved in product and business strategy discussions accelerates data product development. It creates a co-operative effort that successful semantic search strategies and implementation strong> and visual search require.

”The lifecycle of a so-called “data product” mirrors standard product development: identifying the opportunity to solve a core user need, building an initial version, and then evaluating its impact and iterating. But the data component adds an extra layer of complexity. To tackle the challenge, companies should emphasize cross-functional collaboration, evaluate and prioritize data product opportunities with an eye to the long-term, and start simple.” – Emily Glassberg Sands on Harvard Business Review

“Data science today is fundamentally different from what it was before. Over the past year, machine learning has gone mainstream. Gartner forecasted the growth of predictive analytics by $1.1 billion in two years and scientists have been using deep learning algorithms everywhere from medicine to space exploration.” – Altexsoft

“Think of content writing as sowing seeds of collaboration, of business, of exchange. Think of text that communicates messages and values in a conversational, ready to engage in a dialogue way. Think of data as one of your best friends, think Vision vs Data.+ – Theodora Petkova

“Data is becoming the currency of marketing, and marketers will now have access to more data than ever…marketers will be able to use data to create more personalized and targeted products, messages, and customer engagements than ever before.” – Steve Fund, CMO of Intel

The bottom line is that you need to know what people prefer, their preferences, if your site's architecture and categories helping them find solutions, and how to improve. It is called customer-centric marketing . We can help you explore your data in more detail and then design content to answer the questions they ask and that fit how algorithms link a search query to the best content.

概括

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* https://machinelearningmastery.com/large-data-files-machine-learning/

** https://divvyhq.com/2017-content-planning-report/