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分析

  • 数据科学、机器学习与AI:如何协同工作

    2021-01-10

    现在企业都拥有海量数据。就在十年前,千兆字节的数据似乎还很庞大。而如今,有些大型企业已经在管理泽字节数据。为了 […]

  • 新年值得关注的分析趋势

    2021-01-03

    在2020年,COVID-19疫情让各种规模的企业都意识到数据驱动型决策的重要性,而在2021年,预计将推动市 […]

  • DataOps架构助力分析策略

    2020-11-01

    根据最近Forrester Research的博客文章显示,只有20%的原始业务和运营数据进入到分析数据库和应 […]

  • 建立数据驱动文化始于赋权

    2020-10-19

    企业必须建立数据驱动文化。 数据使很多企业能够推动企业发展,并度过COVID-19疫情带来的经济危机;数据还可 […]

  • 建筑业利用分析技术挽救生命

    2020-09-20

    建筑业利用分析技术可挽救生命。 对于很多企业来说,商业智能是关于底线,关于提高效率和提高利润。但是对于建筑项目 […]

  • RPA和分析协同工作的9种方式

    2020-09-13

    RPA通常被视为一种自动化工具,现在企业逐渐意识到这些工具也可以帮助实现自动化各种分析过程。 企业正在越来越多 […]

  • 如何构建强大数据科学团队?

    2020-08-30

    数据科学团队中的每个角色都很重要。你需要了解这些角色以及正确发挥他们的作用,以从对数据科学家的巨额投资中获得价 […]

  • 比较商业智能与商业分析

    2020-08-23

    商业分析和商业智能非常相似,很多业内专家都容易混淆,但了解这两者的应用和最佳做法至关重要,以从数据中获得最佳见 […]

  • 自动编码器用例增强数据用于机器学习

    2020-08-16

    开发人员经常利用自动编码器来整理数据用于机器学习算法,以提高算法的效率和准确性,而无需数据科学家过多参与。 而 […]

  • Howard Dresner谈论分析最新趋势

    2020-07-19

    2020年分析领域的总体趋势是什么?应该是供应商努力帮助企业应对COVID-19疫情。 从3月开始,当新型冠状 […]

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