标签: 预测模型
-
将数据价值最大化 招聘数据科学家并非唯一办法
2017-02-09 | 作者:Ed Burns | 翻译:乔俊婧,对于企业而言,让员工能够构建预测模型并执行其他类型的高级分析,这一点变得越来越重要。
-
数据可视化 让预测模型构建事半功倍
2016-10-27 | 作者:Ed BurnsCapital One and BuildingIQ公司的数据科学家使用了数据可视化技术,协助他们开发,训练和修改预测模型,提供高级分析应用的准确性。
-
【大数据分析工具采购指南】你弄明白要分析什么数据了吗?
2015-09-16 | 作者:David Loshin估计大家听大数据听得太多,耳朵都快起茧了吧?谁要IT界几年才憋出一个流行词,自然大家只要提到数据,都说“大”。但你弄明白要分析什么数据了吗?
-
Opta数据如何预测世界杯八强
2014-06-19 | 作者:陈洪钰Opta是一家收集和分析体育数据(主要是足球数据)的公司,总部位于伦敦,在全球8个城市设有办事处。
-
传感器数据分析之预测模型
2014-05-29 | 翻译:陈洪钰预报系统的大数据来自于传感器,但随着大数据的成熟,安装在土地上的传感器会越来越少。
-
预测模型要大数据还是小数据?
2013-12-09 | 作者:Ed Burns | 翻译:陈洪钰在模型中加入更多的数据反而会增加分析的时间。如果分析了100个数据节点之后,样本已经显而易见了,就不需要继续分析剩下的十万个数据节点了。
-
预测分析专家必须具备一副好口才?
2012-06-04 | 作者:Mark Brunelli | 翻译:茶一峰据业内人士称,组建预测分析团队成功与否的关键在于人员的统计分析能力,而更重要的则是表达能力。
电子杂志 >更多
-
《数据价值》2017年9月刊·HR也搭上AI这班“顺风车”
人工智能应用程序为一系列业务流程提供了宝贵的洞察力和帮助,而今天的应用只是冰山一角。而且AI不是人的替代品,AI将补充人类的工作或接管不需要复杂决策技能的重复性任务。
-
《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。
-
《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。
-
《数据价值》2016年8月刊·拉近与数据之间的距离
企业想要从大数据中发掘价值,提升商业洞察,离不开分析软件和云技术的支撑。
技术手册 >更多
-
技术指南:从大数据到快数据
NoSQL数据库公司VoltDB副总裁John Piekos结合多年技术经验,论述了快数据给现代企业架构带来的挑战,他认为,相比于数据规模的爆炸式增长而言,数据速度的快速变化和增长才是数据分析行业面临的主要挑战。
-
医疗行业BI应用案例集锦
本次技术手册汇总了医疗行业BI用例,包括Oracle EBS部署、惠普Vertica分析平台使用、数据库虚拟化技术、大数据分析技术、物联网技术等。
-
可视化指导手册:将数据整合到业务的新方法
可视化需要变成为一种引领成功的战略,而不仅仅是一种制作图表的活动。如何从数据驱动转变为决策可视化驱动呢?本手册将告诉你其中的11个要点。
-
零售行业BI应用案例集锦
零售行业销售点(point of sale)多、数据类型复杂、渠道广泛、数据规模巨大,变革传统BI的需求更加强烈。在这本集锦中,我们介绍了可口可乐公司、无印良品、宜家家居和乐购百货的BI应用实践。