📚روش های پیدا کردن مجله و کنفرانس مناسب برای مقاله

1⃣ مراجعه به وبسایت Journalfinder

پایگاه journalfinder.elsevier.com متعلق به انتشارات Elsevier می باشد. این پایگاه هم یکی دیگر از روش های پیدا کردن مجله ی مناسب با مقاله ی شماست. می توانید با وارد کردن عنوان مقاله و چکیده ی مقاله ی خود و همینطور انتخاب حوزه ی تخصصی مقاله ی خود لیست مجلات پیشنهادی را بررسی کنید.

2⃣ مراجعه به وبسایت Scimago

با ورود به وبسایت scimagojr.com می توانید رتبه بندی مجلات و همچنین رتبه بندی بر اساس کشورها را مشاهده کنید. همچنین با تایپ کردن عنوان مجله، شماره شاپا مجله (ISSN) و یا کلیدواژه های مختلف، مجله ی مودر نظر خود را بیابید.
ــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــ
‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌با آرزوی موفقیت و بهترین ها برای دانشجویان عزیز ❤️
ـــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــ
با ما همراه باشید🖼️    
https://t.me/NeuralNW1
ـــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــ
جهت مشاوره رایگان و کسب اطلاعات بیشتر به اکانت پشتیبان پیام ارسال نمایید.
👩‍💻 @neuralnw2

✅دوره رایگان کسب درامد از هوش مصنوعی(ChatGPT)✅

https://t.me/+GnCMOT5MqExhOWQ0

https://t.me/NeuralNW1

🔍 درگیر پایان‌نامه شدی و نمی‌دونی از کجا شروع کنی؟
🎓 ما اینجاییم تا مسیرت رو هموار کنیم!
✅ انجام پایان‌نامه های کارشناسی ارشد
✅ تحلیل داده با نرم‌افزارهای تخصصی (SPSS, MATLAB, Rapidminer,PLS )
✅ پروپوزال، مقاله، شبیه‌سازی و پرسشنامه
✅ مشاوره تخصصی تا روز دفاع!
📌 تضمین کیفیت و تحویل به‌موقع
📩 مشاوره رایگان – همین حالا پیام بده!
🔗 t.me/NeuralNW1

OAI
 نسخه‌ی o3-Mini را منتشر کرد و با این اقدام هوش مصنوعی با استدلال هوشمندتر، سریع‌تر و ارزان‌تر را در اختیار کاربران قرار می‌دهد.

همه کاربران می‌توانند از طریق دکمه‌ی جدید «Reason» از آن استفاده کنند

https://openai.com/index/openai-o3-mini

@NeuralNW1

https://t.me/NeuralNW1

📖 کتاب بخوانیم؛

📌 "Artificial Intelligence For Business Analytics: Algorithms, Platforms, and Applications Scenarios"

کتاب: هوش مصنوعی برای تحلیل کسب و کار: الگوریتم‌ها­، پلتفرم‌ها و سناریوهای کاربردی

📌فصل چهارم: مطالعه موردی به کارگیری تحلیلگری کسب و کار مبتنی بر هوش مصنوعی- بخش اول

📍بخش اول از فصل چهارم کتاب هوش مصنوعی برای تحلیلگری کسب و کار: الگوریتم‌ها، پلتفرم‌ها و سناریوهای کاربردی، به بررسی مطالعه موردی تحلیل احساسات مشتری به صورت بلادرنگ با استفاده از تحلیلگری جریان داده‌ها می‌پردازد.
❇️ در دنیای رقابتی خرده فروشی، رضایت مشتریان نقش کلیدی در موفقیت کسب و کارها ایفا می‌نماید. این مطالعه موردی بر تحلیل احساسات مشتریان به صورت بلادرنگ با استفاده از تحلیل جریان داده‌ها متمرکز است. هدف اصلی، توسعه یک شاخص برای رضایت مشتریان است که بتواند بازخوردهای مشتریان را به صورت لحظه‌ای پردازش و تحلیل نماید.
❇️ یکی از بزرگترین شرکت‌های خرده فروش در آلمان به بررسی راهکاری برای اندازه گیری و تحلیل لحظه‌ای رضایت مشتریان پرداخته است. این شرکت در این راستا به توسعه شاخص جریان احساسات مشتری پرداخته است که بتواند نظرات مشتریان را از شبکه‌های اجتماعی، شبکه‌های اجتماعی، تراکنش‌های فروشگاهی و سایر منابع اطلاعاتی جمع‌آوری و تحلیل کند.
🔹اهمیت رضایت مشتری در بخش خرده فروشی:
با افزایش رقابت در خرده‌فروشی و ظهور بازیگران دیجیتال، تفاوت بین فروشگاه‌های فیزیکی و آنلاین در حال کاهش است. مطالعات نشان داده‌اند که ارتباط مستقیمی بین رضایت مشتری و وفاداری به برند وجود دارد. خرده‌فروشان برای حفظ جایگاه خود نیاز به تحلیل عمیق بازخوردهای مشتریان دارند.
🔸شاخص جریان احساسات مشتری (CSSI):
شاخص CSSI یک شاخص پویا است که با استفاده از جریان داده‌ها از تعاملات مشتریان در فضای دیجیتال محاسبه می‌شود. این شاخص شامل معیارهای مختلفی همچون میزان احساسات مثبت و منفی، مشکلات ثبت‌شده در فروشگاه و سایر پارامترهای کلیدی است.
🔹فناوری و پذیرش داده‌های چندکاناله:
تحلیل احساسات در این مطالعه با استفاده از داده‌های به دست آمده از چندکانال شامل نظرات مشتریان در شبکه‌های اجتماعی، داده‌های فروشگاهی و سایر منابع اطلاعاتی انجام شده است. یک معماری داده‌ای بر پایه‌ی SAP HANA پیاده‌سازی شده است که امکان جمع‌آوری و پردازش داده‌ها به صورت بلادرنگ را فراهم می‌کند.
بر اساس این معماری یک سیستم تحلیلی توسعه داده شده که داده‌های مختلف از جمله نظرات مشتریان، تراکنش‌های فروشگاهی، وضعیت موجودی کالاها و مدت زمان انتظار در صف صندوق را به هم مرتبط می‌کند. پردازش این اطلاعات در SAP HANA انجام شده و داشبوردی برای نمایش نتایج در اختیار مدیران فروشگاهی قرار گرفته است.
📌نتایج و مزایا:
در تست اولیه این سیستم، ۲۵۰,۰۰۰ توئیت در طی ۱۱ ماه در سال ۲۰۱۷ مورد بررسی قرار گرفتند. پردازش داده‌ها در سیستم SAP HANA نشان داد که از میان پیام‌های قابل ارزیابی:
۳۲٪ کاملاً مثبت، ۲۰٪ کاملاً منفی، ۱۲٪ تا حدی منفی، ۳٪ مربوط به مشکلات کوچک، و ۳٪ مربوط به مشکلات بزرگ بودند.
بر اساس این داده‌ها، شاخص CSSI محاسبه و در دسترس مدیران کسب ‌و کار قرار گرفت. این اطلاعات از طریق داشبورد مدیریتی یا اعلان‌های مستقیم به کاربران ارائه شد. در سطح بالاتر سازمانی، امکان مقایسه عملکرد شعب مختلف نیز فراهم گردید.
♦️نتیجه گیری:
این مطالعه موردی نشان می‌دهد که چگونه تحلیل داده‌های لحظه‌ای و هوش مصنوعی می‌توانند به بهبود تجربه مشتری در خرده‌فروشی کمک کنند. پیاده‌سازی شاخص جریان احساسات مشتری و مدل‌های تحلیلی مرتبط می‌تواند راهکاری مؤثر برای افزایش واکنش‌پذیری فروشگاه‌ها به بازخورد مشتریان باشد. در عین حال، این مدل می‌تواند به‌عنوان معیاری عملیاتی برای تصمیم‌گیری در لحظه و پیش‌بینی روندهای آینده در خرده‌فروشی مورد استفاده قرار گیرد.

برای مطالعه خلاصه فصل به لینک زیر مراجعه فرمایید.

🔗 https://bdbanalytics.ir/yxlb

#کتاب_بخوانیم
#هوش_مصنوعی_برای_تحلیل_کسب‌_و_کار
#فصل_چهارم
#فاطمه_مظفری

www.bdbanalytics.ir
@NeuralNW1

https://t.me/NeuralNW1

✔️مشاوره پایان نامه و پروژه مربوط به رشته های مدیریت ،فناوری اطلاعات و کامپیوتر با نرم افزار های
MATLAB,Rapidminer,weka,clementine,R
spss,pls,lisrel,amos

🆔 @neuralNW2