ما هي الطريقة لإنشاء الرسوم البيانية في SHAZAM؟

شزام هو تطبيق مبتكر للتعرف على الموسيقى والأفلام والإعلانات والبرامج التلفزيونية. تم إنشاء هذا التطبيق في عام 1999 من قبل مجموعة من المطورين. في عام 2018، استحوذت شركة تفاح على شزام في صفقة بقيمة 400 مليون دولار.

قبل الاستحواذ، كانت شزام تجني ربحاً من بيع مساحات إعلانية وبيع أغاني على iTunes. كما تبيع الشركة بيانات المستخدمين للأطراف المهتمة.

الخلاصة الرئيسية

• شزام هو تطبيق مبتكر للتعرف على الموسيقى والأفلام والإعلانات والبرامج التلفزيونية
• تم إنشاء شزام في عام 1999 بواسطة مجموعة من المطورين
• تم الاستحواذ على شزام من قبل شركة تفاع في صفقة بقيمة 400 مليون دولار
• شزام تكسب أموالاً من خلال المبيعات الرقمية والإعلانات
• قد تبيع شزام أيضًا مخازن ضخمة من بيانات المستخدمين للأطراف المهتمة

الإحصاءات الوصفية في SHAZAM

يستخدم تطبيق SHAZAM الإحصاءات الوصفية لتحليل البيانات. هذا يساعد في فهم البيانات بشكل أفضل. كما يمنح معلومات مفيدة لاتخاذ القرارات الصائبة.

الإحصاءات الوصفية: نظرة عامة

الإحصاءات الوصفية هي تقنيات لوصف وتلخيص البيانات. بعض منها شائع جدًا:

• المتوسط: إجمالي البيانات مقسومًا على عددها
• الوسيط: القيمة الوسطية في البيانات المرتبة
• الانحراف المعياري: مقياس لمدى انتشار البيانات

هذه الإحصاءات تكشف عن اتجاهات البيانات. هذا يساعد في اتخاذ قرارات مبنية على معلومات موثوقة.

في SHAZAM، نستخدم هذه الإحصاءات لتحليل استخدام التطبيق. نستخدمها أيضًا لتحليل تفضيلات المستخدمين. كما نستخدمها لبيانات الموسيقى والوسائط المكتشفة.

يمكن عرض هذه المعلومات بصريًا من خلال الرسوم البيانية. هذا يسهل فهم الاتجاهات والنماذج المهمة للمستخدمين والمطورين.

“الإحصاءات الوصفية تشكل الأساس لفهم البيانات والاستفادة منها بشكل فعال.”

عملية إنشاء الرسوم البيانية

إنشاء الرسوم البيانية مهم جدًا في تحليل البيانات في تطبيق Shazam. هذه الأدوات البصرية تكشف الأنماط والاتجاهات في بيانات المستخدمين. تساعد على فهم البيانات بشكل أفضل وتسهيل اتخاذ قرارات مستنيرة.

تشمل الرسوم البيانية المستخدمة في Shazam:

• الرسوم البيانية الخطية لتمثيل التغيرات على مر الوقت في البيانات، مثل عدد عمليات التعرف على الموسيقى أو نشاط المستخدمين.
• الرسوم البيانية الدائرية لعرض التوزيعات النسبية للبيانات، مثل نسب استخدام الموسيقى في مختلف الأنواع أو الأنماط.
• المخططات المتجمعة لتحليل التفاعلات والارتباطات بين المتغيرات المختلفة، مثل الربط بين معلومات المستخدمين وخصائص الموسيقى المُسمعة.

تُظهر هذه الرسوم البيانية أنماط الاستخدام والتفضيلات بين المستخدمين. تقدم رؤى قيّمة حول تفاعل المستخدمين مع تطبيق Shazam وخدماته.

باستخدام هذه الأدوات البصرية، يمكن لمطورو Shazam تحليل البيانات بعمق أكبر. هذا يساعد في تطوير تجربة المستخدم بشكل أفضل. تُعتبر الرسوم البيانية أداة قوية لتحليل بيانات Shazam.

الخلاصة

يستخدم تطبيق Shazam الإحصاءات الوصفية لتحليل البيانات بشكل بصري. هذه الرسوم البيانية توفر معلومات عن استخدام التطبيق ومفضلات المستخدمين. كما تظهر معلومات عن الموسيقى والوسائط.

تأتي دخل شركة Shazam من مبيعات الموسيقى الرقمية وبيانات المستخدمين. شهدت الشركة نموًا بعد الاستحواذ من Apple، مما أضاف إلى مكانتها كأحد أبرز تطبيقات التعرف على الموسيقى.

في النهاية، يعتبر تطبيق Shazam أداة مهمة في تحليل البيانات. يساعد على فهم البيانات بشكل أفضل وصنع قرارات مستنيرة.

روابط المصادر

• مدونة سليمان السويلم | مدخل إلى معالجة الإشارة signal processing: البصمة الصوتية – https://www.suliman.ws/posts/sigp
• كيف يكسب Shazam المال؟ نموذج عمل Shazam باختصار – FourWeekMBA – https://fourweekmba.com/ar/كيف-يكسب-Shazam-المال/
• الذكاء الاصطناعي للموسيقى: كيف يُحدث الذكاء الاصطناعي للموسيقى ثورة في مشهد الشركات الناشئة – FasterCapital – https://fastercapital.com/arabpreneur/الذكاء-الاصطناعي-للموسيقى–كيف-يُحدث-الذكاء-الاصطناعي-للموسيقى-ثورة-في-مشهد-الشركات-الناشئة.html