标签： 数据分析
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掌握描述性数据分析 让预测分析锦上添花
2016-11-07 | 作者：Scott Robinson | 翻译：张亮亮如今，90%的企业在使用某种形式的描述性分析，它包括的方法有挖掘历史数据和提取实时流的有用因素来对数据进行诠释。
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四个步骤 帮你成功实现数据可视化项目
2016-11-01 | 作者：Ed Burns | 翻译：乔俊婧在波士顿举办的2016 TDWI Accelerate会议上，首席数据科学家Jennifer Shin提出可以帮你成功实现数据可视化项目的四个要点。
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运动数据分析总有效？也许是个伪命题
2016-10-30 | 作者：Ed Burns | 翻译：冯昀晖分析在体育运动中广泛应用的趋势引起了许多争论和争议。即使数据驱动的决策可以提供一些好处，但运动数据分析并不总是适合于每一个团队的问题。
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《数据价值》2016年10月刊·窥探未来的水晶球
2016-10-30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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开启云端分析项目 请谨记这三点
2016-10-20 | 作者：Joel Shore | 翻译：杨宏玉在外行人眼中，分析似乎无所不能。开始第一个云端分析项目时，你所采用方法非常重要，方法得当，则成果颇丰；方法不当，则前功尽弃。想要取得成功，必须从小事做起。
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数据分析浪潮来袭 公共部门该想想如何实现创新了
2016-10-11 | 作者：Ed Burns | 翻译：杨宏玉当公共部门需要做出变化，接受新的数据驱动方法时，他们通常不愿意冒风险。但在这个不断变化的世界中，如果这些部门不想被淘汰，他们就不得不去面对这些风险。
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追求数据产品开发的速成方案 当心欲速则不达
2016-10-09 | 作者：Ed Burns | 翻译：杨宏玉通过快速交付数据产品或报告，分析团队可以将高管和业务合作伙伴召集到一起，互相交流意见，制定未来的支持计划，不过一般来说，首次交付的产品都不会太完美。
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【专访Teradata首席分析官】大数据之美在于数据分析
2016-09-20上周在美国亚特兰大召开的2016 Teradata全球用户大会上，TechTarget记者幸会Bill Franks。他分享了对当前分析趋势的看法。
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Hadoop十年 推动数据驱动型分析快速发展
2016-08-31 | 作者：Craig Stedman | 翻译：杨宏玉Hadoop可能会演变成一组不同的组件，亦或是会慢慢淡出，其他成熟的大数据工具会替代它现有的位置，但它所培养的数据驱动环境会保留下来。
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易进难出？看美国高校如何运用先进分析方法提升毕业率
2016-08-31 | 作者：SAS在数据分析的帮助下，许多美国大学已经开始调整教学程序，改善学生学习状态，积极的帮助学生完整的接受教育并顺利从学校毕业。
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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。