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如何提高分析成熟度
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嵌入式分析的优势
了解描述性、指导性和预测性分析
Alation公司:如何开发数据治理框架
构建大数据架构:核心组件、最佳做法
通过机器学习将数据转化为可操作见解
新冠疫情提升分析在企业中的作用
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克服3大分析部署挑战
担忧非结构化数据存储问题?并非只有你如此
麦当劳订餐客户服务分析撼动快餐行业
有效挖掘客户数据的6个技巧
不只是情绪分析:如何让NLP技术发挥作用
专家敦促数据专业人员加强数据科学技能
如何顺利转向云端数据分析
5个技巧迁移BI到云端而无需额外付费
如何减少部署自助BI工具的痛苦
针对较大企业的5个自助BI最佳做法
部署自助BI工具的10个注意事项
实现大数据可视化的10个技巧
采矿设备制造商利用BI on Hadoop来挖掘数据
成功预测分析模型面临四大挑战
攻关克难:大数据系统中的预测技术
CardinalCommerce如何满足用户日益增长的数据分析需求?
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传感器+大数据:解锁物流预测ETA新技术
大数据定义业务新规则,企业准备好了吗?
AI就是“大数据+机器学习”?答案是否定的
突破传统CDO职责 美国电信公司CDO涉足AI有“想法”
避开数据分析的那些坑 可视化数据分析必不可少
实施Tableau数据治理策略 抵御自助服务软件部署风险
能用BI解决的问题 就别去蹭“人工智能”的热度了
十大步骤帮你有效使用预测分析算法
消费软件公司瞄准企业业务分析 扮演角色举足轻重
用了多年的数据指示器软件,可能真的用错了
举一反三,大数据算法正在谨慎前行
是时候重新审视BI仪表盘的用法了
由守转攻 来自首席数据官的数据文化“反击战”
数据准备工作还在亲力亲为?是时候交给大数据团队了
特玛捷票务:在云端利用运营成本、绩效和分析及数据获得洞察
汉莎集团:连接欧洲和世界,以客户为业务中心
赛诺菲:促进医学进步和突破以帮助人们拥有更健康的身体
丹斯克银行:应用人工智能和深度学习创新侦测复杂欺诈
通过刨根问底驱动数据科学结果
构造可扩展的数据分析的简单三步
关于深度学习必须了解的3件事情
借助商业化分析,快速获得分析结果
惊险的游戏——如果大数据已经有了答案,你会问些什么问题?
寻找外星生命和人力资源招聘过程 竟有异曲同工之妙?
采用移动人力资源 重视员工需求和MDM政策缺一不可
人力资源分析 需要的不仅仅是数据
当人力资源遇到人工智能 你的面试官可能是个机器人
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人力资源指标和分析:实现劳动力价值最大化
使用人力资源软件 实现持续绩效管理
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饱受诟病的ERP还有救吗?
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BI和AI是两个独立的概念?是时候改变这种想法了
手把手教你如何避免BI报告系统使用陷阱
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人工智能可以“复制”人类创造力?先从音乐合成说起……
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数据太多Hold不住?Hadoop数据治理来“救场”
数据治理为什么要“秘密”进行?
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客户数据治理策略:放弃追踪,聚焦销售
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要拿认知计算“做文章” 是否为时尚早?
聊天机器人技术引发的一系列道德问题
企业AI之旅 从转变思维方式开始
将数据科学和AI“拒之门外” 寻求数字化变革只能是空谈
人工智能:让优秀人才脱颖而出
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数据和分析带来五大积极业务成果
数据科学DevOps:为什么说分析操作是实现业务价值的关键?
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处理大数据 现有的数据集成框架还远远不够
数据科学工具:激发企业潜能的标配
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