数据分析管道最佳做法：数据治理
BI仪表板对企业的7个好处
嵌入式分析的优势
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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
学习Python：脑筋急转弯和其他有趣技巧
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？
看烧烤店如何使用Alexa强化后厨BI指示器
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
云端健康管理软件是新型人力资源技术的基础
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？
Databricks通过自动配置选项来简化Spark计算
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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人工智能取代人类工作？这个说法有点片面
人工智能可以“复制”人类创造力？先从音乐合成说起……
人工智能项目需要建立在良好的数据基础之上
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
建立良好的数据基础 避免人工智能分析偏差
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数据湖治理：大数据团队的必修课
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对于预测建模来说，数据集才是决定成败的关键
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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
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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？
AI也要“接地气”
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作为HR 这些和AI相关的术语你了解多少?
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
是时候聊聊“黑暗数据”了
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创建数据流应用程序 不要被数据“牵着鼻子走”
珠宝销售的“后实体时代” 拼的是预测分析模型
不服来辩：数据驱动的商业模式引领未来
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