分析
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自助分析最佳做法:数据治理
2021-01-31数据治理做法出现在由经验丰富的分析人员组成的小型团队负责大量BI和分析的时代。在数据治理早期,数据数量的增加和 […]
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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 […]
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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 […]
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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 […]
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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 […]
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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 […]
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RPA和分析协同工作的9种方式
2020-09-13RPA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 […]
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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 […]
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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 […]
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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 […]
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微软新数据库、分析工具瞄准代理AI
微软推出很多新的数据库和分析功能,旨在支持代理AI开发和分析,包括Fabric中的NoSQL数据库和Power […]
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Yellowfin推出新NLQ功能,加入GenAI竞争
在4月24日,Yellowfin公司推出了AI NLQ,这是一个由AI驱动的生成式自然语言查询工具,它允许用户 […]
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Tableau推出Next 进入代理AI时代
在4月15日,Tableau推出Tableau Next,这标志着AI版的Tableau已经到来。 去年9月, […]
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成功部署GenAI的核心:可信数据
随着企业越来越多地投资于开发AI应用程序,包括生成式AI(GenAI),这些应用程序的成功取决于可信数据。 数 […]
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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。
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《数据价值》2017年3月刊·当预测模型失败了
随着大数据环境的不断发展,集成和准备分析数据的工作正在发生显著的变化。