深度专题
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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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乘风破浪！拥抱数据洪流
全球产生的数据量达到惊人的地步，2013年生成的数据总量约为3.5 ZB。到2020年，保守估计，全球年数据量将达到44 ZB。企业该如何在大数据的时代取胜？
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大数据分析 释放数据的“力“与“美”
如何释放大数据的“力”和“美”？不妨从大数据分析的重要性、业务价值以及成功客户案例三个方面谈起……
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预测失败的锅谁来背……
越来越多的企业选择构建可支持预测分析、数据挖掘和机器学习应用程序的大数据架构，这些架构逐渐改变着数据管道以及数据准备步骤。
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新闻 >更多
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小型企业如何为数据主宰的未来做准备
小型企业坐拥着一座尚未开发的“金矿”。这些企业拥有的数据和信息，仅从数量而言就十分惊人。而且这些数据的价值难以估量。
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深度学习模型扩展性能不佳？IBM独辟蹊径积极应对
在训练深度学习模型时使用更多的GPU并不总是能带来更快的结果，但是IBM的新软件表明可以做到这一点。
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持续的绩效管理帮助员工聚焦于业务目标
持续的绩效管理工具正在变得越来越普遍，因为人力资源开发人员在现有软件和中添加功能，这些产品可帮助管理人员跟踪员工实现目标的进度，并提供定期的反馈。
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数据素养决定你的未来
就像阅读和写作对学者来说是尤为重要的技能一样，数据素养或者能够利用数据分析工具读懂数据的能力，也会成为对于企业中的任何员工来说既重要又普遍的能力。
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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。
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《数据价值》2016年10月刊·窥探未来的水晶球
企业可以利用Hadoop以及所有与它相关的技术设计大数据环境，以满足其特定的需求。但把所有的技术集成在一起并不是一件容易的事。