今天,企业组织正在收集庞大的数据, 但传统架构和现有的基础设施却不具备相应的能力和容量, 无法及时对大数据进行快速的分析处理。 面对如此尴尬劣势,企业如何力挽狂澜?
模型工厂:数据建模神器
随着企业开始应用分析技术来发展客户和业务,预测模型的开发也变得越来越精细,这就需要创建更多的模型。企业该如何使得创建、修改和运行成千上万的模型变得更加简单快捷?
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SAS可视化分析
今天,企业正收集庞大的数据,但传统架构和现有的基础设施却不具备相应的能力和容量,无法及时对大数据进行快速的分析处理。数据访问、即席分析和一次性报表的需求日益凸显。
交互式数据发现和预测分析的三个用例
A. 欧洲大型零售商-客户流失与市场变化趋势分析 B. 贷款公司-用户贷款信用额度的风险预测报表 C. 太阳能风能公司-应对设备故障的自助分析工具
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利用Hadoop挖掘大数据价值
结构化和非结构化数据的规模以指数级的速度不断增长。Hadoop迅速成为企业对于非结构化数据结构化处理的首选平台。虽然正在成为主流平台,但Hadoop的部署并不顺利,还有很多障碍需要克服,为最大化发挥其潜力,IT界领导者一致同意通过开发各种工具来提升其能力。