چه زمانی باید از GLMM استفاده کنم؟


Gate.io چیست؟آشنایی با صرافی های ارز دیجیتال

یک راهنمای معاملاتی ارز رمزنگاری شده باید بررسی همه صرافی های رمزنگاری برتر خارج از کشور را ارائه دهد تا بتوانید بهترین سایت صرافی ارز رمزنگاری شده را برای خود پیدا کنید. این بررسی Gate.io شامل چهار قسمت است: اطلاعات عمومی ، هزینه ها ، روش های سپرده گذاری و امنیت.

اطلاعات کلی

Gate.io یک مبادله ارز رمزنگاری شده آمریکایی است که سال ۲۰۱۷ راه اندازی شده است. از آنجا که مبادله آمریکایی است ، مطمئناً سرمایه گذاران آمریکایی می توانند در اینجا تجارت کنند. این صرافی به دو زبان انگلیسی و چینی در دسترس است (این مورد برای سرمایه گذاران چینی بسیار مفید است).

عامل اصلی فروش Gate.io انتخاب گسترده جفت های تجاری آنهاست. بیشتر آلت کوین های جدید را می توانید در اینجا پیدا کنید. Gate.io همچنین حجم معاملات چه زمانی باید از GLMM استفاده کنم؟ چه زمانی باید از GLMM استفاده کنم؟ چشمگیر را نشان می دهد. تقریباً هر روز یکی از ۲۰ صرافی برتر با بیشترین حجم معاملات است. حجم معاملات تقریباً برابر است. روزانه ۱۰۰ میلیون دلار. ۱۰ جفت معاملاتی برتر Gate.io از نظر حجم معاملات معمولاً USDT (Tether) را به عنوان بخشی از جفت ارز دارند. بنابراین ، به طور خلاصه موارد گفته شده ، تعداد گسترده جفت های تجاری Gate.io و نقدینگی خارق العاده آن هر دو جنبه بسیار چشمگیر این تبادلات هستند.

نمای تجاری Gate.io

نمای تجاری در Gate.io کاملاً شهودی است. شما نمودارهای کلاسیک را در وسط و قیمت های فعلی و تغییرات قیمت را در سمت چپ دارید. جعبه های خرید / فروش نیز در وسط قرار دارند (در زیر نمودار) و برخی از تاریخهای سفارش در سمت راست قرار دارند. ما احساس می کنیم که این دیدگاه تجاری معقول است و مهمترین اطلاعات را برای بیشتر معامله گران ارزهای رمزپایه نشان می دهد.

پشتیبانی موبایل

Gate.io همچنین زمان زیادی را صرف سازگاری رابط تبادل خود با کاربران موبایل کرده است. برنامه Gate.io کاربران زیادی دارد.

Gate.io چیست؟آشنایی با صرافی های ارز دیجیتال

Margin Trading

Gate.io معاملات اهرمی را در بستر معاملات خود ارائه می دهد. این بدان معنی است که بدون داشتن دارایی های لازم ، می توانید در معرض افزایش یا کاهش قیمت ارز رمزنگاری شده قرار بگیرید. شما این کار را با استفاده از “اهرم” تجارت خود انجام می دهید ، که به عبارت ساده اساساً به این معنی است که شما برای مبادله بیشتر از بورس قرض می کنید.

به عنوان مثال ، بگذارید بگوییم که شما ۱۰،۰۰۰ دلار در حساب معاملاتی خود دارید و ۱۰۰ دلار در BTC طولانی مدت شرط می بندید (یعنی افزایش ارزش). این کار را با اهرم ۱۰۰ برابر انجام می دهید. اگر چه زمانی باید از GLMM استفاده کنم؟ ارزش BTC در این صورت با ۱۰٪ افزایش یابد ، اگر فقط ۱۰۰ دلار شرط بندی می کردید ، ۱۰ دلار درآمد کسب می کردید. همانطور که ۱۰۰ دلار با اهرم ۱۰۰ برابر شرط می بندید ، در عوض ۱۰۰۰ دلار اضافی (۹۹۰ دلار بیشتر از اگر معامله خود را استفاده نکرده اید) سود کسب کرده اید. از طرف دیگر ، اگر ارزش BTC با ۱۰٪ کاهش یابد ، شما ۱۰۰۰ دلار (۹۹۰ دلار بیشتر از آنچه معامله خود را استفاده نکرده اید) ضرر کرده اید. بنابراین ، همانطور که تصور می کنید ، تعادل بین ریسک و پاداش در معاملات اهرمی کاملاً تنظیم شده است (هیچ گونه سود بدون ریسکی وجود ندارد).

هزینه های Gate.io

هزینه های معاملاتی Gate.io

این مکان معاملاتی خاص هزینه های مختلفی بین افراد متخلف (که معمولاً هزینه دریافت کننده نامیده می شود) و سازندگان (که معمولاً کارمزد سازنده نامیده می شود) دریافت نمی کند. مدل کارمزد این مبادله در عوض چیزی به نام “مدل کارمزد تخت” است. هزینه معاملات مسطح ۰٫۲۰٪ تعیین شده است. این هزینه کمی کمتر از متوسط ​​صنعت است. مسلماً متوسط ​​صنعت در حدود ۰٫۲۵٪ است.

هزینه های برداشت Gate.io

بسیاری از صرافی ها دارای هزینه های رقابتی تجاری هستند اما پس از آن با هزینه های برداشت خود شما را در خارج از کشور تحت فشار قرار می دهند. بگذارید بگوییم شما به اهداف سرمایه گذاری خود رسیده اید و به دنبال خرید خانه با بیت کوین هستید. برای خرید آن خانه ، باید وجه را برداشت کنید. و هنگام انجام این کار ، بوم! این صرافی می تواند درآمد از دست رفته خود را از هزینه های معاملاتی پایین تر جبران کند.

Gate.io چیست؟آشنایی با صرافی های ارز دیجیتال

Gate.io در این زمینه بازیگران منصفانه ای هستند و هنگام برداشت BTC مبلغی به مبلغ ۰٫۰۰۰۵ BTC اخذ می کنند. این تقریبا ۴۰٪ کمتر از متوسط ​​صنعت است ، زیرا می توان گفت متوسط ​​صنعت در حدود ۰٫۰۰۰۸ BTC در هر برداشت BTC است. بر این اساس ، هزینه برداشت از این بورس کاملاً رقابتی است.

روشهای سپرده گذاری

صرافی به غیر از ارزهای رمزپایه هیچ روش سپرده گذاری دیگری را نمی پذیرد ، بنابراین سرمایه گذاران جدید رمزنگاری در اینجا تجارت در اینجا محدود شده اند. اگر رمزنگاری ندارید اما می خواهید تجارت خود را در اینجا شروع کنید ، ابتدا باید ارزهای رمزپایه را از صرافی دیگری خریداری کنید و سپس ، به عنوان مرحله دوم ، آنها را در اینجا واریز کنید.

امنیت Gate.io

این صرافی برای ذخیره وجوه هم از سردخانه و هم از کیف پول گرم استفاده می کند. گزینه هایی برای داشتن ۲FA (احراز هویت دو عاملی) وجود دارد. همچنین می توانید اعلان های پیامکی مربوط به رویدادهای خاص را دریافت کنید.

آشنایی با RecyclerView در اندروید

با سلام و درود، خب میخوام در مورد RecyclerView در اندروید صحبت کنم که فکر کنم همه ی اندروید کارها حداقل اسمش رو دیدن و ازش استفاده نیز کردن، منتهی خیلیا آشنایی کامل از قابلیت ها و ویژگی های RecyclerView ندارند، امیدوارم این مطلب به فهم بیشتر مفاهیم , آشنایی با RecyclerView چه زمانی باید از GLMM استفاده کنم؟ کمک بکنه.

لیست ها اجتناب ناپذیر هستند.

اپلیکیشن تلگرام رو که باز کنید یک لیست از چت هاتون باز میشه. یا اپلیکیشت پخش موسیقیتان که لیستی از موسیقی هایتان را در بر دارد. حتی صفحه خانه (Home Screen) از گوشی هوشمندتون نیز یه لیست محسوب می شود. لیست ها راحت ترین راه نمایش داده روی ابزار ها با صفحه نمایش کوچک (همانند گوشی هوشمند) محسوب می شوند. پس داده های بسیار زیاد را می توانند روی یک صفحه کوچک به نمایش بگذارند.

در حالی که لیست ها در نمایش یک سری از داده هایی که مشابه به نظر می رسند عالی هستند، ممکن است که در مصرف منابع خیلی خوب نباشند. زیرا می بینید که یه لیست هر بار که اسکرول میخوره نیاز به ایجاد یک view جدیدتر هست و ایجاد view جدید یک عمل سنگین و گران (از لحاظ مصرف منابع) می باشد. یک لیست سنگین به این معنی است که برنامه مورد نظر در مصرف منابع سیستمی نیز گرسنه تر است. این مسئله در اندروید قبل از اینکه RecyclerView معرفی بشه برای سالیان سال مشکل به حساب می آمد.

گوگل

گوگل RecyclerView را در کنار CardView و Design Support Library در سال 2014 با عرضه اندروید Lollipop منتشر کرد. ایده پشت RecyclerView ساده است، به جای ساخت و ایجاد View برای هر دفعه که کاربر اسکرول می کند، view یک مرتبه ایجاد می شود و هر بار که نیاز بود recycle و استفاده مجدد می شوند. RecyclerView به غیر از الگوی استفاده مجدد و یا الگوی ViewHolder ، برخی بهبودهای دیگر نسبت به لیست های سابق را ارائه می دهد، مانند Layout Manager، Item Decoration، Item Animator و غیره. خب دهید وارد موضوع اصلی بشیم و ببینیم که RecyclerView در مقابل لیست های سابق چه چیزی را ارائه میدهد

1- RecyclerView چیست؟

RecyclerView کتابخانه ای برای طراحی لیست می باشد که اساسا پنجره ای با سایز ثابت را برای بارگیری مجموعه داده ی بزرگی در آن فراهم می کند. این view ای که در ابتدا ایجاد شده است را هر زمان که view مورد نظر خارج از محدوده یا پنجره شد recycle می کند و سپس اگر نیاز باشد، آنها رابرای آنکه به نظر نرسد که View پایان یافته و ادامه دارد مجدد reuse می کند و به صورت عمودی محتویات درون پنرج به صورت ادامه دار نمایش داده می شوند.

سه پنجره را در زیر می بینید. هر سه دارای recyclerView هستند. اولی از StaggeredLayoutManager استفاده کرده است در حالی که دومی و سومی از LinearLayoutManger استفاده کرده اند. در ادامه به این می پردازیم که LayoutManger چی هست.

بهمچنین ممکن است به این توجه کرده باشید که در پنجره اولی view ها مشابه نیستند؛ آنها آیتم های داده متفاوتی را درون خودشان دارند. بله، RecyclerView این قابلیت را برای شما ممکن می سازد، به طور خاص، الگوی ViewHolder از RecyclerView. برای هر view یک ViewHolder جداگانه تعریف کنید و مدیریتش را به RecyclerAdapter بسپارید. به طریقه این کار در ادامه خواهیم پرداخت.

همانطور که در ابتدا گفته شد، RecyclerView یک کتابخانه پشتیبانی مستقل از تیم گوگل می باشد که درسال 2014 منتشر شد. پس ما نیاز داریم تا آن را به صورت جداگانه در اپلیکیشن خودمان اضافه کنیم، این کتابخانه با هیچ ورژنی از SDK همراه نبوده و باید به صورت دستی به اپ اضافه بشه. افزودن خط زیر به بلاک dependencies فایل build.graddle از اپلیکیشن و انجام دادن sync گردل، gradle به ما اجازه استفاده از این کتابخانه را می دهد.

For Android Studio below version 3.0, this needs to be added instead, برای اندروید استادیو ورژن های کمتر از 3 نیاز داریم تا خط زیر را به جای خط فوق اضافه کنیم.

2- چقدر متفاوت از ListView می باشد؟

به راحتی می توان RecyclerView را یک ListView بهتر بنامیم. مانند ListView کار می کند، یک مجموعه داده را روی صفحه نمایش نشان داده اما از رویکردی متفاوت برای رسیده به هدفش استفاده می کند. RecyclerView با توجه به اسمش پیشنهاد می کند که View ها را هر گاه که از محدوده (صفحه نمایش) خارج شدند، با کمک الگوی ViewHolder، ریسایکل کند.

مطمئنا، ListView نیز می تواند دارای ViewHolder باشد، اما این به صورت پیش فرض امکان پذیر نمی باشد و ما را مجبور می کند که کد بیشتری را برای بهبود کارایی لیست استفاده کنیم. از سوی دیگر، ViewHolder ها قسمت مهمی چه زمانی باید از GLMM استفاده کنم؟ از کل معماری RecyclerView می باشد، به این معنی که سیستم شما را مجبور می کند برای هر layout ای که ممکن است به کار بگیرید، یک ViewHolder داشته باشید. معماری سپس از این ViewHolder ها جهت ساخت کپی View از layout ای که میخواهد استفاده شود، استفاده می کند و به جای ایجاد مجدد آنها، از view های کش (cached) شده استفاده می کند و آنها را با داده های جدید bind می کند.

دیگر سودی که RecyclerView نسبت به ListView دارد، LayoutManager ، Item Decoration و Item Animator می باشد. فقط به ساخت یک Grid list با سه ستون فکر کنید که زمانی که آیتم جدیدی insert می شود یا دارای فاصله مناسب بین طرفین child view با مرزها است، متحرک می شود.مشکل به نظر میاد، درسته!؟ خب، RecyclerView انجام این کار را با استفاده از این سه ویژگی اصلی اش که ازشون نام بردیم، بسیار ساده میکند. این کار را انجام دهید:

و ما رفتار RecyclerView را با این کار شبیه به یک grid می کنید، یا این کد زیر:

جهت افزودن انیمه-animate (متحرک شدن) برای ورود یا خروج Child View ها.

3- تعریف و ویژگی ها.

یه RecyclerView چیزی نیست جز یک ViewGroup ساده که ScrolView را پیاده سازی می کند. چیزی که RecyclerView را جادویی می کند، توانایی هایش در مدیریت View های داخل آن است.

RecyclerView

RecyclerView یک View را با recycle یا scrape کردن آن مدیریت می کند. یک View که recycle شده است، view ای می باشد که قبلا inflate شده است و می توان آن را کش (cache) کرد تا با یا بدون bind کردن داده های دیگر مجدد استفاده شود.

Scrap view

Scrap view از سوی دیگر یک view ای می باشد که از layout در زمان ایجاد detach شده است. در موردش به عنوان یه View استاتیک فکر کنید. حال اگر نیازی بهش باشد، RecyclerView از آن با یا بدون data binding استفاده خواهد کرد. سودی که Scrap view ارائه می دهد، این است که ما می توانیم در سیستم یک view داشته باشیم اما هیچ سرباری روی کارایی سیستم د رزمانی که از آن view استفاده نمی شود، ندارد.

مبنای معماری RecyclerView مشابه دیگر VirewGroup ها می باشد (یادتان باشه که یه ViewGroup هست.) ویژگی های خاصی که همارهش هست عبارتند از reverseLayout، fastScrollingEnabled، layoutManager و stackFromEnd.

4- LayoutManager چیست؟

LayoutManager قلب و روح یک recyClerView به حساب می آید. این مسئولیت را دارد تا به recyclerView بگوید که چه زمانی باید یک Child view را recycle کند (هر وقت از محدوده صفحه خارج شد). بدون این، recyclerView نمی تواند تشخیص دهد که چه زمانی باید از GLMM استفاده کنم؟ چه نوع layout هایی قرار است که برای قرار گرفتن روی صفحه نمایش پشتیبانی شوند، یک linear layout باشه یا یک grid با spans یا اینکه این grid layout یک stagged layout هست که برایش نگه داشتن view ها در یک ردیف با ارتفاع یکسان قابل قبول نیست.

ایده پایه پشت LayoutManager این بوده که قابلیت تغییر Layout از مجموعه داده مشابه به صورت داینامیک با تنها یک اپلیکیشن setter را ممکن سازد.

3 تا layoutManager برای recyclerView در دسترس است:

  • LinearLayoutManager: برای مدیریت LinearLayout نسبتا ساده (عمودی یا افقی)
  • GridLayoutManager: برای ایجاد یا مدیریت grid Layout که دارای spans است (ستون ها)
  • StaggeredLayoutManager: برای مدیریت staggered Layout شبیه اسکرین شات بالایی که گذاشته شده است.(اولین پنجره)

در مورد LayoutManager بعدا در بلاگ بیشتر صحبت خواهم کرد

5- Recycler Adapter

مهمترین قسمت از کل معماری RecyclerView همین Adapter هست. یک RecyclerView Adapter شبیه باقی adapter ها مسئولیت bind کردن مجموعه داده به View هایی که در پنجره باید نمایش داده بشوند را دارد. یک adapte عمومی، اساسا فقط یک iterator هست که محدودیت هایش را زا getCount() که معمولا وابسته به سایز مجموعه داده است می گیرد و view های جدید را می سازد و داده ها را از مجموعه داده های مختلف به آنها bind می چه زمانی باید از GLMM استفاده کنم؟ کند. ListView یا ViewPager از همین نوع adapter استفاده می کنند. از سوی دیگر RecyclerView از سیستم پیچیده تری برای bind کردن داده و مدیریت view ها استفاده می کند.

همانطور که در بالا گفته شد، RecyclerView به صورت پیشفرض از ViewHolders استفاده می کند. بنابراین Recycler adapter به جای ایجاد view ها ، viewHolder ها را می سازد که view های inflate شده را نگه می دارد. پس از ایجاد، ViewHolder در cache (حافظه پنهان) قرار داده شده و اگر نیاز باشد میتوان ازش استفاده مجدد کرد

چیزی که نیازهست در ذهنمان نگه داریم، این هست که viewHolder بر مبنای نوع itemview ایجاد شده یا مرجع داده می شود، نه بر حسب موقعیت (position)، بنابراین با یان کار مزایایی اضافه می شود مانند برای adpater مشاهده view ها جهت استفاده مجدد آسانتر می شود و میتوان view های ناهمگونی (heterogeneous)را با فراهم کردن view type های جدید به RecyclerView اضافه کرد.

زمانی که با RecyclerView Adapter کار می کنیم نیاز هست که این 4 اصطلاح زیر را بلد باشیم:
  • ItemViewType : یک viewType مبتنی بر position برای Reuse یا recycle کردن view ها (مجبور لغات تخصصی را با لاتین به کار ببرم که برای برنامه نیوس های فهم و درکشون راحت تر باشه)
  • ViewHolder: کلاس والد که layout inflation و استفاده از vhild view را مدیریت می کند.onCreateViewHolder (کد بالایی) ایجاد یا recycle کردن ViewHolder را مدیریت می کند و view inflation را بر مبنای itemViewType بازگشت داده شده(returned) توسط getItemViewType(…) نیز مدیریت می کند.
  • Bind ViewHolder: داده را به Child view از ViewHolder مورد نظر bind می کند. متور عمومی (public method) با نام onBindViewHolder(…) مسئولیت bind کردن viewholder ها را دارد.

این پر هزینه ترین قسمت از بلاک کد مربوط به ل Adapter می باشد، چون که این هر زمان یک view را جه نمایش روی صفحه نمایش فراخوانی خواهد کرد و د رنتیجه باید مراقبت های ویژه ای برا اطمینان از عملکر مناسب و کارایی سیستم نیز انجام دهد. یکی از آن معبارهای ویژه این است که نگذارد کدهای slow درونش اضافه شود، مانند interfaceها (برای مثال رویداد onClick).

  • Count: متودی که چندرین بار فراخوانی می شود تا سایز محدودیت لیست را بدست بیاورد. این متود به طور کلی سایز مجموعه داده مورد استفاده برای adapter را بر می گرداند(return).

6- تغییر داده ها به صورت داینامیک (اطلاع رسانی)

این در واقع هیچ ویژگی مستقلی از RecyclerView نمی باشد، بلکه به وسیله RecyclerView انجام می شود.

زمانی که در جستجوی داده بیشتر یا آپدیت یا حذف داده های در حال حاضر هست. ما نیاز داریم تا به adapter اطلاع بدیم که داده هایمان تغییر کرده یا بروز شده اند. چندین روش برای RecyclerView وجود دارد. Adapter برای اطلاع رسانی تغییرات همانند notifyDataSetChanged() یا notifyItemInserted(…) یا notifyItemRangeChanged(…). در مودرشون در آینده ان شاالله صحبت خواهد شد.

7-به کجا رسیدیم؟

من فقط در مورد RecyclerView یه سری اطلاعات رو داخل این مطلب در اختیارتون گذاشتم و اینکه چطور بهتر از ListView میشه به راحتی ازش استفاده کرد.

یه نکته اصلی این هست که با افزایش ویژگی ها، پیچیدگی نیز افزایش پیدا می کند، که این برای RecyclerView نیز صادق هست. ما ویژگی ها خوبی رو به دست میاریم که کارایی را بهبود می بخشه. اما در کنارش به مقدار کد بیشتری نیز نیاز داریم که شامل کدهای منطقی سیستمی نیز می شود. برای مثال اضافه کردن Header به یک ListView چقدرساده است. ولی در کنارش همین کار برای RecyclerView کلی کار نیاز داره.

نکته آخر

نیز این هست که درسته RecyclerView خیلی خوب و کاربردیه، اما برای هر موردی (use case) نباید از آن استفاده کرد. وقتی که مجموعه داده هایمان کوچک است و زیاد تغییر نمی کنند بهتر است از ListView استفاده کنیم. چون هم راحت تر است و هم منابع سیستمی را کمتر اشغال می کند. RecyclerView بهتره برای لیست ها با داده های بسیار زیاد که دارای View type های متفاوتی است و کاربر نیاز به اسکرول کردن زیاد دارد استفاده شود.

ان شاالله در چند پست دیگه آموزش استفاده کاربردی از RecyclerView رو نیز خواهم گذاشت.

خرید ارز دیجیتال، ساده و مطمئن

چرا باید از
صرافی ارز دیجیتال پینگی
استفاده کنید ؟

بازار معاملاتی و صرافی پینگی اولین ارائه دهنده خدمات ویژه تریدرهای حرفه ای
امکان سفارش گذاری به صورت OCO , Stop Limit و اسپات، تریدینگ ویو اختصاصی مارکت و مجهز به سرویس AMM اختصاصی جهت تکمیل و انجام معاملات با هر حجم و هر قیمت منطبق مارکت جهانی

فول نود اختصاصی در شبکه

پینگی جهت افزایش سرعت و امنیت کاربران، نودهای اختصاصی خود را نسبت به هر شبکه ارز دیجیتال پیاده‌سازی کرده است.

کمترین کارمزد

پینگی با پیاده‌سازی زیر ساخت‌های اختصاصی خود و حذف واسطه‌های مختلف، توانسته کارمزد معاملات را به کمترین مقدار برساند.

کیف ‌پول اختصاصی

تمامی اطلاعات کیف ‌پول‌های کاربران در نود و سرورهای اختصاصی پینگی ذخیره می‌شوند و هیچ واسطه‌ای استفاده نشده است.

اپلیکیشن پینگی
دریافت اپلیکیشن‌های اندروید و iOS

بزودی

اپلیکیشن اندروید و iOS صرافی و بازارمعاملاتی پینگی بزودی در تمامی اپ‌استورهای معتبر قرار خواهد گرفت.

از هیچ
خرید و فروشی جا نمون !

تا حالا شده بخاطر اینکه نتونستی خرید ارز دیجیتال به موقع انجام بدی و یا رمز ارزی رو بفروشی ضرر کنی ؟ یا از کلی سود جا بمونی ؟

براتون کلی امکانات تهیه کردیم تا هیچ کدومش رو تجربه نکنی .

پاسخ سوالات
متداول شما اینجاست .

چرا به صرافی پینگی اعتماد کنیم ؟

پینگی یکی از جدیدترین و بروزرترین مجموعه های فعال در حوزه خرید ارزهای دیجیتال است. این بازار معاملاتی با ایجاد پلتفرمی حرفه ای و ایمن برای خرید و فروش بیت کوین و سایر ارزهای دیجیتال قدمی بزرگ در راه گسترش بازار رمز ارزها برداشته است. علاوه بر آن اولین صرافی با امکان مراجعه حضوری است.

پینگی با حضور در همایش ها، نمایشگاه ها و با آموزش کاربران، فضایی قابل اطمینان برای افراد تازه وارد به حوزه ارز دیجیتال را فراهم کرده و همچنین با ارائه ابزار حرفه ای، بهترین امکانات را در اختیار معامله گران قرار داده است.

تیم توسعه دهنده بازار معاملاتی پینگی متشکل از بهترین متخصصان حوزه مالی و امنیتی کشور است و ناگفته نماند که این سامانه تماما توسط متخصصان مالی توسعه یافته است.

احراز هویت سریع و آسان، پشتیبانی آنلاین 24 ساعته و در 7 روز هفته، مجهز به فول نود اختصاصی، ابزارهای سفارش گذاری حرفه ای، برگزاری دوره های آموزشی حضوری و آنلاین، مقالات آموزشی، ویدیوها، ارائه کیف پول اختصاصی، داشتن دفتر فیزیکی، داشتن تیم فنی و اپلیکیشن، از ویژگی های مهم بازار معاملاتی پینگی است.

چگونه در پینگی ثبت نام کنیم ؟

برای ثبت‌نام در صرافی و بازار معاملاتی پینگی، کافیست شماره تلفن همراه و رمز عبور مورد نظر خود را وارد کنید و سپس با کدی که بصورت پیامک برای شما ارسال می‌شود، شماره تلفن خود را تایید کنید.

پس از تایید شماره تلفن همراه، وارد فضای داشبورد خود شوید و برای تکمیل اطلاعات خود از قسمت ارتقا پلن به بخش تکمیل اطلاعات کاربری و احراز هویت بروید.

پس از تکمیل اطلاعات در کمتر از یک ساعت کاری، اطلاعات شما توسط بخش پشتیبانی تایید می‌شود. پس از تایید اطلاعات شما، پیامکی مبنی بر تایید اطلاعات به موبایل شما ارسال می شود و شما می‌توانید شروع به خرید بیت کوین یا فروش بیت کوین و سایر ارزهای دیجیتال کنید.

چرا تایید هویت در پینگی لازم است ؟

بر اساس قوانین موجود در بازارهای مالی دنیا و پیروی از قوانین مرتبط با پولشویی، احراز هویت مشتریان به سبب جلوگیری از هرگونه سوء استفاده و کلاهبرداری احتمالی ضروری است. احراز هویت به افرادی که در بازار معاملاتی پینگی ثبت نام می‌کنند کمک می‌کند تا با امنیت و اطمینان بیشتری به معامله با افراد داخل پلتفرم بپردازند.

برداشت ارز دیجیتال در پینگی چگونه است ؟

برای برداشت از حساب رمز ارز خود باید به قسمت کیف پول مراجعه کنید و بر روی دکمه برداشت در کیف پول رمز ارز مد نظر خود کلیک کنید، مقدار ارزی را که می‌خواهید برداشت کنید، وارد نمایید و سپس آدرس کیف پول مقصد را وارد می‌کنید و روی دکمه انتقال، کلیک می‌نمایید.

به منظور حفظ ایمنی دارایی شما، ایمیل یا پیامکی (بنا به انتخاب کاربر) حاوی کد تایید به شما ارسال می‌شود که باید آن را وارد کنید.

نکته مهم: در نوشتن آدرس کیف‌پول مقصد، بسیار دقت نمایید چرا که بازگرداندن ارزهای دیجیتال فرستاده شده غیرممکن می‌باشد. (فرستادن به آدرس اشتباه)

به دلیل مکانیزم امنیتی ذخیره سازی سرد (Cold Storage)، مدت زمان رسیدگی به درخواست ارسال رمز ارز در ساعات کاری حداکثر ۱ ساعت و در ساعات غیر کاری بین ۱ تا ۳ ساعت انجام خواهد شد. درخواست های بعد از ساعت ۲۴ ،صبح روز بعد انجام خواهد شد.

برای تایید هویت در پینگی چه مواردی لازم است ؟

ایمیل: پس از ثبت نام، نیاز است تا ایمیل شما تایید شود، تا برای مواردی نظیر ورود به سایت و دریافت رسید انجام تراکنش از این ایمیل تایید شده استفاده شود.

شماره تلفن همراه: تلفن همراه یکی از راه‌های ارتباطی با کاربر ،جهت احراز هویت، تایید تراکنش، فراموشی رمز عبور، اطلاع رسانی و. است

شماره تلفن ثابت: به توصیه پلیس فتا در صورت نیاز به شناسایی و پیگیری موارد احتمالی سوء استفاده، تلفن ثابت برای احراز هویت الزامی ست. (شماره تلفن ثبت شده باید متعلق به خود شخص یا شخص دیگری که او را تایید می‌کند، باشد.)

کد ملی: برای اطمینان از این که تراکنش انجام شده توسط یک شخص حقیقی باشد، ورود کد ملی الزامی ست.

کارت بانکی: برای مبارزه با پولشویی کاربر ثبت نام شده تنها امکان خرید با کارت‌هایی که به نام خودش است و قبل از خرید در سایت ثبت و تایید شده را خواهد داشت.

نحوه ی خرید ارز دیجیتال و فروش آن در پینگی چگونه است ؟

برای خرید ارزهای دیجیتال و یا فروش آن در بازار معاملاتی و صرافی پینگی، کافی است تا با ثبت نام و احراز هویت در سایت، اقدام به شارژ حساب ریالی و یا حساب های رمز ارز خود نمایید. و سپس توسط ثبت سفارش خرید بیت کوین، اتریوم، تتر، ترون، شیبا و یا چه زمانی باید از GLMM استفاده کنم؟ سایر ارزهای دیجیتال اقدام به معامله کنید.

نحوه ثبت سفارش خرید و فروش ارز دیجیتال در پینگی چگونه است ؟

برای خرید فروش بیت کوین و یا سایر رمز ارزهای خود باید ثبت سفارش کنید و برای این کار نیاز دارید تا به قسمت بازار رمز ارز مد نظر خود بروید و براساس اینکه می‌خواهید رمز ارز بخرید و یا بفروشید، با توجه به قیمت مد نظر خود اقدام به ثبت سفارش خرید یا فروش کنید.

لغو سفارش باز در پینگی چگونه است ؟

برای لغو سفارش (های) فعال خود، در بخش "منوی کاربری" به قسمت "سفارش های باز" مراجعه کنید.

با استفاده از آیکون "🗑" در کنار هر یک از سفارش های خود، می توانید سفارش مربوطه را لغو نمایید.

نحوه شارژ کیف پول کوین در پینگی چگونه است ؟

برای واریز ارز دیجیتال باید وارد بخش کیف‌ پول خود شده و ارز مدنظر خود را پیدا کنید و سپس بر روی گزینه واریز کلیک کنید. آدرس کیف پول یا والت اختصاصی شما نشان داده می‌شود و شما می‌توانید مقدار ارز مورد نظر خود را از هر کیف‌پولی که دارید به این آدرس ارسال کنید.

پس از تأیید واریز توسط شبکه، حساب رمز ارز به صورت خودکار شارژ خواهد شد.

چگونه از حساب ریالی خود برداشت کنم ؟

برای برداشت از حساب ریالی خود باید به قسمت کیف پول مراجعه کنید و بر روی دکمه برداشت در حساب ریالی خود کلیک کنید، مقدار پولی را که می‌خواهید برداشت کنید، وارد می‌نمایید و سپس مقصد را با توجه به حساب هایی که خود شما وارد کرده‌اید، انتخاب می‌نمایید و سپس بر روی دکمه ایجاد درخواست برداشت کلیک می‌نمایید.

به منظور حفظ ایمنی دارایی شما، ایمیل یا پیامکی(بنا به انتخاب شما) حاوی کد تایید به شما ارسال می‌شود که باید آن را وارد کنید.

پس از تأیید درخواست برداشت توسط کاربر، زمان واریز با توجه به محدودیت‌های ارسال بین بانکی ابلاغ شده توسط بانک مرکزی به کاربر نمایش داده می‌شود. تمام تلاش پینگی این است که درخواست در سریع ترین زمان ممکن رخ دهد.

نحوه محاسبه کارمزدها

در حال حاضر کارمزد یا هزینه معامله در بازار معاملاتی پینگی به صورت درصدی و براساس پله‌های مختلف از ۰.۳ تا ۰.۱۷ درصد بر حسب حجم معاملات کاربر در سی روز گذشته محاسبه می‌شود. برای اطلاع دقیق از جزئیات کارمزدها و هزینه خدمات پینگی به صفحه کارمزدها مراجعه کنید.

چرا ایمیلی از طرف پینگی دریافت نمی‌کنم ؟

اگر در موقع ثبت‌نام ایمیلی برای شما ارسال نشد، ابتدا پوشه اسپم (Spam) خود را چک کنید و در صورت نبود ایمیل دوباره ایمیل خود را وارد کنید و ارسال مجدد را بزنید و در صورت عدم برطرف شدن مشکل، موضوع را توسط چت آنلاین یا تیکت به پشتیبانی اطلاع دهید و تیم پشتیبانی به سرعت پاسخگوی شما خواهند بود.

نحوه بازیابی رمز عبور در صورت فراموشی چگونه است ؟

در صورت فراموش کردن رمز ورود خود کافیست تا با استفاده از لینک فراموشی رمز عبور، ایمیل خود را وارد کنید و سپس به ایمیل خود رفته و لینک بازیابی مجدد رمز ورود را کلیک کرده و رمز عبور جدید برای خود ایجاد کنید.

نحوه تغییر اطلاعات حساب کاربری در پینگی چگونه است ؟

برای عوض کردن مشخصات کاربری خود، باید به بخش پروفایل من مراجعه کنید و اطلاعات خود را تغییر دهید و منتظر تایید تیم پشتیبانی بایستید و بعد از تایید، شما مجاز به استفاده از سایت خواهید بود.

چگونه با پشتیبانی پینگی تماس بگیریم ؟

شماره مرکز تماس پینگی: ۰۳۱۳۶۵۵۰۴۸۵

استفاده از گزینه چت آنلاین در بازار معاملاتی

در صورتی که به پلتفرم دسترسی ندارید میتوانید مستقیما با ایمیل [email protected] در ارتباط باشد.

تیم پشتیبانی پینگی در کمترین زمان ممکن پاسخگوی سوالات شما خواهد بود.

پینگی در چه شبکه‌ اجتماعی فعال است ؟

برای آگاهی از خبرها و اطلاع رسانی‌ها در مورد بازار معاملاتی پینگی، شبکه های اجتماعی پینگی در دسترس شما می باشند:

آیا پینگی اپلیکیشن موبایل دارد ؟

پلتفرم تحت وب پینگی (PWA) به گونه ای طراحی شده که به راحتی بر روی گوشی های هوشمند قابل استفاده می‌باشد.

نحوه مشاهده تاریخچه واریز و برداشت‌ها در پینگی چگونه است ؟

برای مشاهده تاریخچه واریز و برداشت‌ها در پینگی، می‌توانید در پنل کاربری خود به قسمت تاریخچه مراجعه کرده و بر روی عبارت "سفارشات" یا "مبادلات" کلیک کنید.

مفهوم داده‌ های بزرگ در کسب ‌و کار

مفهوم داده‌ های بزرگ در کسب ‌و کار

روزی می‌رسد که همه داده‌ها به داده‌های بزرگ تبدیل خواهند شد. جمع‌آوری، پردازش و تحلیل حجم بالای داده‌های ساختاربندی شده و بدون ساختار در مدت زمان کم، رویکردهای منحصر به فردی را برای ما به وجود می‌آورد و شاید امکان پیش‌بینی آینده نیز فراهم شود.

مفهوم داده‌ های بزرگ در کسب ‌و کار

«داده‌های بزرگ» مفهومی است که در بازارهای امروز رواج زیادی یافته است. مدیران عامل و متخصصان IT شاید این مفهوم را بیش از هر چیز دیگری در اینترنت و سایت‌هایی مانند موسسه «گارتنر» جست‌وجو می‌کنند و همان‌طور که شرکت GLM اعلام کرده، پیچیده‌ترین اصطلاح سال ۲۰۱۲ بوده است. اما از آنجایی که این مفهوم ممکن است برای بسیاری از افراد گیج‌کننده باشد، برای بسیاری دیگر پولساز است.

داده‌های بزرگ دارایی‌های اطلاعاتی پرحجم، پرسرعت و پرتنوع است که پردازش اطلاعات نوآورانه و مقرون به صرفه را برای تصمیم‌گیری بهتر مطالبه می‌کند.

اما از آنجایی که هر اصطلاح تازه‌ای در بازار هیجان ایجاد می‌کند، فروشندگان کسب‌وکار چشم‌انداز آینده را با راهکارهای داده‌های بزرگ اشباع می‌کنند و سرمایه‌گذاران به سوی آن هجوم می‌آورند.

درست است که بسیاری از سازمان‌ها منابع قابل توجهی را صرف پروژه‌های «داده‌های بزرگ» می‌کنند، به طوری که طبق مطالعات موسسه گارتنر، ۴۲ درصد این سازمان‌ها تا پایان سال ۲۰۱۲ از تکنولوژی‌های داده‌های بزرگ استفاده کرده‌اند، اما کمتر از ۱۵ درصد آن‌ها در حال حاضر استراتژی بنگاهی در این حوزه دارند.

بنابراین، باید بدانیم که وعده حقیقی داده‌های بزرگ چیست و مدیران IT چگونه باید استراتژی، اجرای آن و منابع را برنامه‌ریزی کنند تا اقدامات خود در این زمینه را توسعه داده و فرصت‌هایی برای مزیت‌ رقابتی سازمانشان را بیابند.

این مثال را در نظر بگیرید: یک شرکت مخابراتی قصد دارد ریسک از دست دادن مشتری را کاهش دهد و بنابراین جزییات میلیارد‌ها مکالمه ثبت‌شده را تحلیل می‌کند تا دریابد کدام مشتری‌ها بیشترین ارتباط تلفنی را برقرار می‌کنند.

پس از آن، این شرکت امکانات ویژه‌ای را برای این دسته از مشتریان در نظر می‌گیرد تا آن‌ها را راضی نگه دارد، چون اگر آن‌ها از امکانات این شرکت استفاده نکنند، ممکن است بسیاری از دوستانی را که با آن‌ها ارتباط دارند، ‌با خود ببرند. این نوع رویکردهای پنهان نشان می‌دهد داده‌های بزرگ چگونه دامنه اطلاعات مورد استفاده در تصمیم‌گیری را توسعه می‌دهند. بنگاه‌های اقتصادی اکنون می‌توانند با تقویت منابع داده‌ای که قبلا دسترسی و تحلیل آن‌ها به دلیل حجم بالا، سرعت کم و ساختار آن‌ها مشکل بود، ارزش‌های جدیدی برای سازمان خود ایجاد کنند. به عبارت ساده‌تر، داده‌های بزرگ طبق تعریف موسسه گارتنر عبارتند از: دارایی‌های اطلاعاتی پرحجم، پرسرعت و پرتنوع که پردازش اطلاعات نوآورانه و مقرون به صرفه را برای تصمیم‌گیری بهتر مطالبه می‌کند.

هنر نوآوری داده‌های بزرگ

در کسب‌وکار معمولا با اغراق حول گرایش‌هایی در جامعه، سیاست، اقتصاد و تکنولوژی روبه‌رو هستیم. همیشه منتظر هستیم که فناوری بزرگ بعدی در کوچک‌ترین حجم ممکن ساخته شود و در ضمن باید مراقب باشیم که انتظارات زیادی نداشته باشیم. اما در مورد داده‌های بزرگ این موضوع برعکس است. اغراقی که در بطن داده‌های بزرگ وجود دارد، عظمت اثر آن را بر نحوه انجام کسب‌وکار ما می‌پوشاند.

برای درک ارزش داده‌های بزرگ، مهم است بدانیم که این مفهوم نه صرفا در مورد «بزرگ بودن» است و نه در مورد «داده». وقتی با مدیران IT صحبت می‌کنیم، یکی از مسایلی که عنوان می‌کنند، همین اشتباه در درک این مفهوم است.

در این ترکیب مفهوم «بزرگ» به حجم بالا، سرعت زیاد و تنوع زیاد ماهیت دارایی‌های اطلاعاتی اشاره دارد. اما حجم و سرعت تنها یک جنبه از این مفهوم است که در بیشتر موارد غلبه بر آن سخت نیست.

برای کنترل این موضوع تکنولوژی‌هایی وجود دارد که ممکن است همه افراد با آن‌ها آشنایی نداشته باشند. در عوض، بیشترین ارزش و چالش ممکن این است که از داده نوع جدید، بیشترین استفاده ممکن را ببریم.

داده‌های بزرگ در کسب‌وکارهای فعلی، ترکیب معناداری از داده‌های مکانی گوشی‌های هوشمند، تصاویر ویدئویی، داده‌های فرآیند داخلی، اسناد متنی و پیش‌بینی‌ آب‌وهوا هستند. البته این‌ها تنها چند نمونه از انواع داده‌های بزرگ دسترس‌پذیر در دنیای امروز محسوب می‌شوند.

وقتی به مفهوم «داده» اشاره می‌کنیم، مهم است بدانیم که تاکید روی درک متفاوت ارزش اطلاعات است. برای داشتن چنین درکی، باید از شیوه قدیمی سلسله مراتبی «بالا به پایین» تغییر رویه داد.

«داده‌ها» چه زمانی به موفقیت می‌رسند؟

موسسه گارتنر، سال ۲۰۱۳ را سال آزمایش داده‌های بزرگ نامیده است – سالی که در آن همه شرکت‌ها به ارزش داده‌های بزرگ برای سازمان‌های خود پی می‌برند. در این مدت، صد‌ها موقعیت ارزشمند کسب‌وکار ظهور کرده است. واضح است که سازمان‌ها بزرگ‌ترین پتانسیل را در توسعه بینش و تعامل مشتری می‌دانند. اما وقتی به راهی که سرمایه‌گذاری‌ها تاکنون رفته‌اند نگاه می‌کنیم، متوجه می‌شویم که توسعه فرآیند پیشتاز است.

داده‌های بزرگ فقط مربوط به مدیریت حجم داده یا خود داده‌ها نیستند، بلکه به خلاقیت مربوط می‌شوند. ترکیب پیشرفت‌های تکنولوژی با نبوع انسان، احتمالات بی‌پایانی را به وجود می‌آورد.

مزیت عملیاتی

بهتر است کشف فرصت‌های داده‌های بزرگ را قبل از حرکت به سوی ارزش مشتری، برای توسعه فرآیند شروع کنیم. همیشه بهتر است قبل از اینکه تبلیغات را شروع کنید، نظم را در فروشگاه خود برقرار کنید.

صنایع دارایی‌محور مانند مخابرات، تولید صنعتی، تاسیسات و حمل‌ونقل می‌توانند یک موقعیت کسب‌وکار قوی به وجود آورند، به طوری که تجهیزات آن‌ها به سنسورهایی مجهز شود که امکان «پشتیبانی دارایی پیشگویانه» را فراهم کنند. پشتیبانی تجهیزات با اندازه‌گیری میزان لرزش، صدا یا تغییرپذیری، کار شگفت‌آوری نخواهد بود. همچنین در این صورت هزینه پشتیبانی‌های برنامه‌ریزی نشده کاهش می‌یابد. این حوزه، تکنولوژی عملیاتی یا OT نامیده می‌شود.

رهبران این حوزه، دیگر شرکت‌های IT نیستند، بلکه تولیدکنندگان هستند. به عنوان مثال، شرکت‌های جنرال الکتریک و زیمنس را در نظر بگیرید. جنرال الکتریک به طور خاص، اقدام استراتژیک قابل توجهی انجام داده و به جای تثبیت موقعیت ویژگی‌های یک موتور جدید، پیشنهاد ارزشی بر مبنای جریانات داده‌های سنسور-محور ایجاد کرده است.

دیگر موقعیت‌های کسب‌وکار مانند فروش و پیش‌بینی تولید هم از داده‌های بزرگ عمر تازه‌ای می‌گیرند. اطلاعات بیشتر در مورد جمعیت‌شناسی مخاطب هدف، وضعیت آب‌وهوا و فعالیت رسانه‌های اجتماعی در مورد موضوعات خاص، کیفیت پیش‌بینی‌ها و نیز دوره تناوب آن‌ها را افزایش می‌دهد. در این شرایط، پیش‌بینی‌های ماهانه می‌توانند روزانه و یا حتی لحظه‌ای شوند.

صمیمیت با مشتری

تاکنون گسترده‌ترین موقعیت کسب‌وکار که برای داده‌های بزرگ شناسایی شده، تحلیل احساسات است. سازمان‌ها از طریق تحلیل ساختاریافته داده‌های بدون ساختار مانند رسانه‌های اجتماعی، می‌توانند اعتبار خود یا اعتبار محصولات و خدماتشان در بازار را تعیین کنند و راهنمایی‌هایی در مورد تغییر شرایط این اعتبار به دست آورند. گاهی اوقات این فرآیند به سرعت اتفاق می‌افتد و واکنش فوری هم مورد نیاز است. تبلیغات و پیشنهادهای هدفمند نیز مقوله عامه‌پسند دیگری است. تحلیل احساسات به قدری دسترس‌پذیر است و سرویس‌های زیادی آن را ارائه می‌دهند که هر سازمان، بخش خصوصی یا تجاری به سختی می‌تواند عدم استفاده از آن را توجیه کند.

مدیریت ریسک

یکی از کاربردهای رایج داده‌های بزرگ، مدیریت و جلوگیری از کلاهبرداری است. به خصوص تحلیل‌های گرافیکی می‌تواند به کشف حلقه‌های کلاهبرداری کمک کند. با شناخت روابط موجود در داده‌ها، می‌توان ویژگی‌های مشترک پنهان در آن‌ها را شناسایی کرد؛ به ویژه آنکه در برخی موارد، افراد متقلب مکان مشترکی دارند یا از یک گروه سنی مشابه هستند یا شرکت‌های مجزایی هستند که مالکیت مشترک دارند. نتایجی که از این روش به دست می‌آید، واقعی است و به تاثیر اجتماعی مثبتی منجر می‌شود. طبق گزارشی که روزنامه‌ها به تازگی منتشر کرده‌اند، در اروپا که مراقبت‌های بهداشتی معمولا خصوصی نیست، شرکت‌های مختلف بیمه‌ای از کلاهبرداری تعدادی از دندانپزشک‌ها و دیگر خدمات‌دهندگان درمانی پرده برداشته‌اند. آن‌ها از نوعی کدهای تشخیصی استفاده می‌کردند که با شیوه‌های واقعی همخوانی نداشته است.

بانک‌ها معمولا از داده‌های بزرگ برای افزایش رتبه اعتباری خود استفاده می‌کنند و تحلیل‌های گرافیکی را برای دربرگرفتن روابط اجتماعی به عنوان نشانه ریسک یا حتی اعتبارپذیری به کار می‌گیرند. تکنولوژی مدرن در یک تغییر روند طعنه‌آمیز، ارزش‌های قدیمی در بانکداری جامعه‌ای را بازآفرینی کرده تا اطلاعاتی را فراهم کند که مثلا یک خانواده خاص برای سرمایه‌گذاری مناسب است، حتی اگر اعضای آن خانواده رفتاری در این راستا از خود به نمایش نگذاشته باشند.

کسب‌وکار جدید

شاید هیجان‌انگیز‌ترین موقعیت‌های کسب‌وکار از یک نظم ارزشی جدید – یعنی رفتار با اطلاعات به عنوان یک محصول – ظهور کنند. تاسیسات و بانک‌ها در حال حاضر داشبوردهای شخصی‌شده را به مشتریان خود در مورد استفاده از محصولات مالی یا انرژی ارائه می‌کنند. مثلا نظارت بر بیماران از راه دور، کسب‌وکار در حال رشدی برای صنایع خدمات بهداشتی و درمانی یا شرکت‌های علمی است. کامپیوترهای پوشیدنی، مقوله‌ای را به نام «آنالیزهای شخصی» معرفی کرده‌اند که طی آن مصرف‌کنندگان می‌توانند مثلا با در دست داشتن یک ساعت هوشمند، شاخص‌های سلامت مانند نبض، فشار خون یا میزان مصرف کالری را اندازه بگیرد.

القای صنعت

موفقیت از آن سازمان‌هایی است که از داده‌های بزرگ به شکل خلاقانه‌ای استقبال می‌کنند. اما این نکته هم مهم است که بدانیم انگیزه معمولا از صنایع دیگر به دست می‌آید. مثلا می‌توان سناریوی داده‌های بزرگ را در صنایع حمل‌ونقل یا در یک خرده‌فروشی برای مدیریت کار فروشگاه به کار گرفت. در این مثال‌ها، یک شرکت راه‌آهن می‌تواند از تصاویر دوربین‌های نصب شده در کابین‌های مسافران استفاده کند تا به مسافران ایستگاه‌های بعدی اطلاع دهد که کدام کابین‌ها صندلی خالی دارند.

خرده‌فروشی هم می‌تواند از این کار برای شمردن تعداد مشتریانی که وارد سوپرمارکت می‌شوند استفاده کند، این آمار را با میانگین تعداد دفعات خرید در یک روز تعطیل بارانی تلفیق کند و از آن برای پیش‌بینی افتتاح یک صندوقداری جدید استفاده کند.

در ‌‌نهایت باید گفت که داده‌های بزرگ فقط مربوط به مدیریت حجم داده یا خود داده‌ها نیستند، بلکه به خلاقیت مربوط می‌شوند. ترکیب پیشرفت‌های تکنولوژی با نبوع انسان، احتمالات بی‌پایانی را به وجود می‌آورد.

دانلود مقالات ISI درباره پیش بینی + ترجمه فارسی

پیش‌بینی(Prediction) در مورد اتفاقاتی که ممکن است در آینده بیافتند صحبت می‌کند. بیشتر پیش‌بینی‌ها بر مبنای تجربیات یا دانسته‌ها هستند. بین پیش‌بینی و پیش‌گویی تفاوت هایی وجود دارد. پیش‌بینی بیان اتفاقاتی است که انتظار می‌رود اتفاق بیافتند، اما پیش‌گویی محدوده وسیع‌تری را شامل می‌شود و ممکن است به مواردی اشاره کند که مورد انتظار نیستند. تضمینی برای درست بودن پیش‌بینی‌ها وجود ندارد اما پیش‌بینی امری بسیار مهم در برنامه ریزی است. هووارد استیونسون در مورد پیش‌بینی در امر تجارت می‌نویسد: ". . . پیش‌بینی حداقل دو ویژگی دارد: مهم و دشوار" مدلهای پیش بینی هر مدیری در تصمیم گیری های خود به نحوی با پیش بینی سر وکار دارد. برخی از این پیش بینی ها ساده وبرخی دیگر از این پیش بینی ها پیچیده و مشکل می باشند. همچنین پیش بینی ها می توانند برای دوره های زمانی کوتاه مدت یا بلند مدت انجام گیرند. البته هیچگاه پیش بینی دقیقاً با واقعیت تطبیق نمی کند، و باید کوشید خطای پیش بینی به حداقل ممکن کاهش یابد. علمای مدیریت در زمان حاضر فنون وتکنیک های مختلفی را برای پیش بینی ابداع کرده ودر اختیار مدیران قرار داده اند. هر یک ازاین فنون کاربرد خاص خود را دارند و با آگاهی از مجموعه آنها می توان پیش بینی موفق تری را انجام داد. مدیران باید بکوشند تا مدلی را برای پیش بینی انتخاب کنند که پاسخگوی نیاز سازمان و متناسب با فعالیت های آن باشد. در بسیاری موارد ممکن است یک مدل ساده پیش بینی نتایج بهتری نسبت به یک مدل پیچیده ارائه کند. به طور کلی برای انتخاب مدل مناسب پیش بینی توجه به موارد زیر ضروری است 1-محدوده زمانی: مدت زمانی را که می خواهیم در آینده پیش بینی کنیم در انتخاب تکنیک بسیار حائز اهمیت است. به طور کلی اگر بخواهیم مدت نسبتاً دوری را پیش بینی کنیم بهتر است از روش های کیفی استفاده کنیم. بر عکس اگر بخواهیم پیش بینی میان و یا کوتاه مدت بخواهیم از روش های کیفی استفاده می کنیم. نکته دیگری که در رابطه با تکنیک های کمی باید مورد توجه قرار بگیرد، تعیین دوره زمانی پیش بینی است زیرا تکنیک هایی که برای پیش بینی تنها یک دوره به کار می روند با تکنیکهای خاص برآورد چند دوره متفاوت است. 2- آمار و ارقارم داده شده: با توجه به نوع آمار گذشته نیز نحوه بیش بینی فرق می کند. در بعضی مواقع آمار نشان دهنده روند بخصوصی است، در بعضی مواقع آمار دارای نوسانات فصلی است و بالاخره بعضی مواقع ممکن است از یک سری سری نوسانات تصادفی و نامنظم تبعیت کند. چون تکنیکهای مختلف دارای قابلیت های متفاوتی در رابطه با نوع آمار گذشته می باشند، باید حتی المقدور سعی شود که تکنیک مورد استفاده در رابطه با آمار داده شده باشد. 3- ارتباط اطلاعات با متغیر مورد نظر: در بعضی مواقع آمار و اطلاعات در رابطه با متغیر مورد نظر در دسترس نیست و باید از اطلاعات مربوط به متغیر دیگری که در ارتباط با متغیر مذکور می باشد استفاده کرد. مثلاً برای پیش بینی تعداد خودرو در سطح شهر می توان از اطلاعات مربوط به میزان مصرف لاستیک استفاده کرد. بدین ترتیب نوع و روش بیش بینی با توجه به ارتباط اطلاعات با متغیر مورد نظر متفاوت خواهد بود. 4- هزینه: مدل های مختلف پیش بینی چون دارای خصوصیات مختلفی می باشند هزینه های متفاوتی را ایجاد می کنند. بنابراین در انتخاب مدل های پیش بینی باید هزینه آنها را به عنوان یک عامل در نظر گرفت. 5- دقت یکی از ضوابط اصلی انتخاب مدل، دقت مدل پیش بینی است، بعضی از مدل ها باید با دقت 90 درصد موقعیت را در آیند پیش بینی کنند و پاره ای از مدل ها به مراتب دارای دقت بیشتری هستند. واضح است با توجه به انتظاری که ازدقت مدل داریم می توانیم مدل مورد نظر را انتخاب کنیم 6- سادگی: یکی دیگر از عوامل موثر در انتخاب مدل سادگی آن است. بعضی از مدل ها اگر چه از دقت خیلی زیادی بر خوردار هستند ولی به علت پیچیدگی، قابل استفاده در کلیه سطوح سازمانها نمی باشند. در انتخاب مدل باید به میزان سادگی وپیچیدگی آن توجه کرد. انواع شیوه های پیش بینی به طور کلی می توان روش های پیش بینی را به سه گروه مختلف تقسیم کرد: پیش بینی های قضاوتی، پیش بینی بر مبنای گذشته و پیش بینی علت ومعلولی

در این صفحه تعداد 4772 مقاله تخصصی درباره پیش بینی که در نشریه های معتبر علمی و پایگاه ساینس دایرکت (Science Direct) منتشر شده، نمایش داده شده است. برخی از این مقالات، پیش تر به زبان فارسی ترجمه شده اند که با مراجعه به هر یک از آنها، می توانید متن کامل مقاله انگلیسی همراه با ترجمه فارسی آن را دریافت فرمایید.
در صورتی که مقاله مورد نظر شما هنوز به فارسی ترجمه نشده باشد، مترجمان با تجربه ما آمادگی دارند آن را در اسرع وقت برای شما ترجمه نمایند.

Keywords: پیش بینی; High entropy alloys; Thermodynamic properties; Casting; Mechanical alloying and milling; Phase stability; Prediction

مقالات زیر هنوز به فارسی ترجمه نشده اند.
در صورتی که به ترجمه آماده هر یک از مقالات زیر نیاز داشته باشید، می توانید سفارش دهید تا مترجمان با تجربه این مجموعه در اسرع وقت آن را برای شما ترجمه نمایند.

Keywords: پیش بینی; Anomalous weather analysis; Severe haze; Extreme episode; Traditional synoptic chart; Prediction;

Keywords: پیش بینی; Hourly air humidity; Fourier analysis; Least-squares-optimum; Evaluation; Prediction;

Keywords: پیش بینی; surgery residency training; Accreditation Council for Graduate Medical Education (ACGME); American Board of Surgery In-Training Examination (ABSITE); milestones; prediction; Patient Care; Medical Knowledge; Systems-Based Practice; Practice-Based Learning

Keywords: پیش بینی; Bitterness; GPCRs; Taste receptors; Promiscuity; in-silico; Prediction; Pediatric drugs; Tas2Rs;

Keywords: پیش بینی; Prediction; Language development; Individual differences; Nonverbal; Visual; Learning;



اشتراک گذاری

دیدگاه شما

اولین دیدگاه را شما ارسال نمایید.