标签： 数据分析
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当人工智能遇上人力资源管理
2017-09-28当涉及到人的绩效时，不仅要掌握正在衡量的方法，而且还要掌握如何在指标的最终价值上产生巨大的变化。
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数据科学和分析并不完美 但一定很有用
2017-09-28 | 作者：Ed Burns | 翻译：乔俊婧实现业务交付的数据科学和分析并不一定是完美的，专注于实际分析可以为企业带来很大的收益。
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由守转攻 来自首席数据官的数据文化“反击战”
2017-09-25 | 作者：Jack Vaughan | 翻译：杨宏玉在许多企业中，过去以预防风险为己任的首席数据官们正在逐渐强调创新。麻省理工学院研究小组的一位成员表示，要完成创新，CDO们必须在企业内部培养一种良好的数据文化。
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大数据时代 成功的三重境界
2017-09-21当数据蜂拥而至，你看到的是机遇还是挑战？无论是对传统行业还是新型行业来说，大数据是一种手段，而不是目的，如何实现数据的价值是抢占市场先机的关键。成功，来自“数据-分析-价值”三重境界。”
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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
2017-09-21 | 作者：Teradata你听说过云吗？如果你从事于数据和数据分析领域，云就是最近人们经常谈论的话题。但是谁把云使用地很好呢？他们正在如何使用云呢？从本地软件转换到云容易吗？
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小型企业如何为数据主宰的未来做准备
2017-09-20 | 作者：Tableau小型企业坐拥着一座尚未开发的“金矿”。这些企业拥有的数据和信息，仅从数量而言就十分惊人。而且这些数据的价值难以估量。
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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
2017-09-20 | 作者：Teradata在任何行业，更快的上市时间都是至关重要的，但在生物制药行业，不仅仅是这样，更快的上市时间可以改善病人护理，甚至改变病人救治的结果。
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通过刨根问底驱动数据科学结果
2017-09-19 | 作者：Ryan Garrett虽然经常有满含激情的数据科学的态度“上限”，然而产品化的数据分析为在可理解的架构内迅速解决问题提供了一种手段。
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构造可扩展的数据分析的简单三步
2017-09-19 | 作者：Teradata可扩展的数据分析的案例涉及到转换流程甚至转换产品。我们重新配置操作或供应链，使分析架构产业化，并采取其他措施使整个企业更加依托数据驱动。
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借助商业化分析，快速获得分析结果
2017-09-18 | 作者：Chris Twogood“大”经常是数据分析，例如大数据、大项目、大见识、大动作中的可操作词。虽然也可以假设企业希望看到大的结果，但我们并不总是需要大的努力和大的实验。
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《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。
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《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。
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《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。
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《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。
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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。
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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。
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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。
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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。