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改进数据可视化的7项技能
数据可视化可以实现可操作的洞察力和卓越的业务成果。但构建有效的数据可视化可能很困难。如果你想创建数据可视化,你 […]
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了解BI生命周期以构建有效的架构
成功的数据驱动运营遵循商业智能(BI)生命周期,定义BI能力,并部署良好理解的治理架构。 该过程的前提是,你必 […]
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数据分析中的9种偏见以及如何避免
偏见会通过多种方式出现在分析中,从如何假设和探索问题到如何采样和整理数据。对于任何处理数据的人来说,解决偏见应 […]
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Qlik分析套件帮助城市应对气候变化
由于数据对应对气候变化至关重要,Qlik正在为C40 城市提供其所需的分析工具,以访问和操作环境信息。 C40 […]
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Qlik推出GenAI助手以及构建可信AI的工具
Qlik周二推出了新的数据集成功能和AI驱动的助手,两者都旨在帮助企业使用可信的数据开发人工智能应用程序,推动 […]
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生成式AI会取代数据分析师吗
生成式AI不会取代数据分析师的工作。在很多领域,人工智能都无法取代人类,特别是那些需要人类同理心和洞察力的领域 […]
[分析]| 2024-10-27
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改进数据可视化的7项技能
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[技巧]| 2024-10-06
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成功的数据驱动运营遵循商业智能(BI)生命周期,定义BI能力,并部署良好理解的治理架构。 该过程的前提是,你必 […]
[技巧]| 2024-07-29
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[分析]| 2024-07-12
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聊聊人工智能那些事儿
分析师们预测,到2020年,人工智能技术将出现在发布的几乎每一款新软件和新服务中……
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别让你的大数据分析功亏一篑
如今的商业智能软件可以帮助企业快速、简单地实现大数据分析,但如果企业对大数据分析工具的使用没有章法,那么企业的投入可能会收效甚微,甚至会给企业带来一定的损失。
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当人工智能遇上人力资源管理
当涉及到人的绩效时,不仅要掌握正在衡量的方法,而且还要掌握如何在指标的最终价值上产生巨大的变化。
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大数据时代 成功的三重境界
当数据蜂拥而至,你看到的是机遇还是挑战?无论是对传统行业还是新型行业来说,大数据是一种手段,而不是目的,如何实现数据的价值是抢占市场先机的关键。成功,来自“数据-分析-价值”三重境界。”
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《数据价值》2017年9月刊·HR也搭上AI这班“顺风车”
人工智能应用程序为一系列业务流程提供了宝贵的洞察力和帮助,而今天的应用只是冰山一角。而且AI不是人的替代品,AI将补充人类的工作或接管不需要复杂决策技能的重复性任务。
查看更多技术手册 >更多
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技术指南:从大数据到快数据
NoSQL数据库公司VoltDB副总裁John Piekos结合多年技术经验,论述了快数据给现代企业架构带来的挑战,他认为,相比于数据规模的爆炸式增长而言,数据速度的快速变化和增长才是数据分析行业面临的主要挑战。
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医疗行业BI应用案例集锦
本次技术手册汇总了医疗行业BI用例,包括Oracle EBS部署、惠普Vertica分析平台使用、数据库虚拟化技术、大数据分析技术、物联网技术等。
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可视化指导手册:将数据整合到业务的新方法
可视化需要变成为一种引领成功的战略,而不仅仅是一种制作图表的活动。如何从数据驱动转变为决策可视化驱动呢?本手册将告诉你其中的11个要点。
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零售行业BI应用案例集锦
零售行业销售点(point of sale)多、数据类型复杂、渠道广泛、数据规模巨大,变革传统BI的需求更加强烈。在这本集锦中,我们介绍了可口可乐公司、无印良品、宜家家居和乐购百货的BI应用实践。
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和首席技术官面对面 聊聊Kafka流数据处理
Kafka最初是一种消息传递总线,处理LinkedIn的大数据。现在,Kafka支撑着更广泛的功能。Confluent CTO Neha Narkhede将Kafaka归类为一种数据流处理平台。
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对话百分点刘国栋:大数据和人工智能浪潮下的BD-OS进化
数据已经成为新的商业时代中最主要的生产因素,有了数据主导权才能保证商业的竞争,在此基础上进行持续的创新。
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2016年开源大数据市场竞争拼什么?咨询能力!
天睿公司(Teradata)旗下的大数据咨询公司Think Big宣布正式启动大中华区业务,国内大数据市场对开源技术的接受程度如何?Think Big又将如何开展针对中国市场的服务?