数据即产品：提供分析使用率的方法
生成式AI不会取代数据分析师
与本地选项相比，云BI的5大优势
地理空间分析增强预测能力
关于如何开始使用自助式分析的专家建议
会计巨头通过Alteryx自动化提高效率
协作分析模型推动决策
MicroStrategy分析平台帮助Medibank增加价值
成功的数字化转型战略始于数据
增强分析的5大优势
顶级增强分析工具
下一代数据科学家
AI功能成为收购目标
2021年值得考虑的15种数据科学工具
自助分析最佳做法：数据治理
数据科学、机器学习与AI：如何协同工作
新年值得关注的分析趋势
DataOps架构助力分析策略
建立数据驱动文化始于赋权
建筑业利用分析技术挽救生命
RPA和分析协同工作的9种方式
如何构建强大数据科学团队？
比较商业智能与商业分析
自动编码器用例增强数据用于机器学习
Howard Dresner谈论分析最新趋势
自助分析市场的状态
嵌入式BI和可自定义分析的优势
分析助力复工复产决策
成功数据可视化和讲故事的4个特性
分析师报告教你如何选择自助BI工具
数据科学家工作中最重要的软技能
COVID-19数据资源供志愿数据科学家使用
自然语言查询工具可在有限范围内提供答案
Gartner公司Sallam称：顶级BI供应商蓄势待发
嵌入式BI分析的未来
多云策略成为BI供应商的必要条件
分析需求给数据仓库策略带来更高目标
如何比较和选择增强分析工具
企业应对数据科学家短缺的5种方法
BI初创公司吸引投资者的差异化因素
2019年BI趋势：AI的现实情况、供应商合并
自动化工具照亮数据科学的未来
关于增强分析供应商你所需要知道的一切
Salesforce收购Tableau可能带来变化
语言障碍减慢NLP在BI和分析中的进展
5个企业增强分析用例
懂得利用数据的企业将蓬勃发展
商业智能的发展方向发生改变
Tableau、Power BI 和Qlik：BI软件对比
Salesforce收购交易将如何影响Tableau用户
增强型BI工具可减少手工劳力 加快提供洞察
数据丰富的企业将重点转向道德数据挖掘
Qlik Research负责人谈论Associative Engine、NLP和Data Swarm
2019年主要趋势：增强分析工具、NLP搜索以及图形分析
图形数据库的优点：更简单的数据建模和分析
我们将在2019年看到的分析趋势
增强分析工具的兴起对BI供应商的影响
6个大数据可视化项目想法和工具
各种课程涌现以提高数据科学家技能
高校业务分析教育课程的需求量增加
了解领先的数据发现软件及供应商
利用人工智能招聘可帮助寻找最优秀求职者
如何选择正确的数据发现平台
IT团队自己掌握大数据安全问题
多样化数据集分析可提供最高价值
人工智能如何辅助和取代高阶人类创造？
人工智能助力客户分析应用减少市场“摩擦”
数据分析 让零售业再现生机
GDPR即将正式实施 跨国公司何去何从？
看Facebook如何使用深度学习模式提升用户参与度
Spark尚未“成熟” 用户仍需“专业”
Watson 分析：让我们变得更好还是更懒？
大数据时代 隐私注定“裸奔”？
实现Spark部署 依赖供应商还是”自力更生”？
公共部门需要高效的数据分析基础设施
机器学习将“吞噬”软件行业 细思极恐还是大有可为？
分析技术盛行的当下 数据科学家为啥最“抢手”？
创建数据驱动型企业 你关心哪些问题？
创建企业级品质数据湖 Spark没那么简单
业务分析工具的年度排名变动大 Gartner魔力象限怎么说
揭开Amazon Redshift的神秘面纱
消除数据障碍 云BI给你吃颗定心丸
告诉你的CEO BI分析工具他值得拥有
做好数据分析 让物联网数据价值最大化
三思而行 开源工具并非放之四海而皆准
拥抱开源技术的前提——认识数据湖
开源大数据平台实施的难点
开源领跑大数据？淡定！这不是快跑，而是征途
推广商业智能困难多 企业负责人怎么说
大数据分析和SAP模型助力英国天然气供应链物流简化
延长电池续航能力 FreeWire公司出新招
当制造业邂逅物联网 数据处理是关键
数据科学家短缺抬高物联网招聘成本
数据处理跟不上 还谈什么物联网
数据分析跟不上 还谈什么物联网(一)
MapReduce朝不保夕的江湖地位
用数据讲故事 看起来很美
物联网这么火 可谁为数据隐私负责
这些事情做不好 物联网只能是纸上谈兵
数据处理哪家强？MapR Streams成新宠


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