标签: 预测分析
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十大步骤帮你有效使用预测分析算法
2017-10-30 | 作者:David Loshin | 翻译:杨宏玉一个成功的预测分析项目不仅仅涉及软件部署,使用软件分析数据。了解下面这些步骤可以帮助你为分析项目打下坚实基础。
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人力资源分析 需要的不仅仅是数据
2017-09-06 | 作者:Bridget Botelho | 翻译:乔俊婧数据并不能直观显示员工的工作表现和员工留存率,更多的公司计划使用员工分析工具来帮助员工做出决策。
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对于预测建模来说,数据集才是决定成败的关键
2017-05-16 | 作者:David Loshin | 翻译:乔俊婧数据科学核心任务之一是利用数据挖掘和机器学习算法来开发预测模型。但是,如果在前期没有选择正确的数据挖掘数据集合,即使是最佳设计的模型也可能会误入歧途。
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《数据价值》2017年3月刊·当预测模型失败了
2017-03-29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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珠宝销售的“后实体时代” 拼的是预测分析模型
2017-03-21 | 作者:Jack Vaughan | 翻译:乔俊婧预测模型竟然可以帮助美国电视台Jewelry Television的主持人销售商品?这得益于将数据集成到分析应用程序中的数据集成和准备流程。
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搞定预测分析 你需要在数据准备上“做文章”
2017-03-19 | 作者:Jack Vaughan | 翻译:乔俊婧比起传统分析应用程序,建立预测模型和机器学习算法的数据科学家通常需要完成更多的数据准备工作。
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做好预测分析 将数据在模型上运行就万事大吉了?
2017-03-07 | 作者:Ed Burns | 翻译:冯昀晖我们常常认为组织应该由数据驱动决策,基于数据分析做决策的企业要比其它企业做的更好。
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相比预测分析和描述性分析 规范模型亮点在哪儿?
2017-03-01 | 作者:Scott Robinson | 翻译:杨宏玉规范性模型不只是给参与决策过程的人提供信息,它本身就属于决策过程。它能够阐明最好的结果,对于那些不愿意将决策行为交给机器的人来说,这样的结果将更具有说服力。
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预测分析工具VS情感驱动 谁能左右分析结果?
2017-02-27 | 作者:Ed Burns | 翻译:乔俊婧使用预测分析工具的企业用户有个普遍的共识,那就是数据始终驱动业务决策。 但在政治领域,这种说法并不是那么适用。
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从2016大事件看预测分析模型怎么不灵了?
2016-12-25 | 作者:Ed Burns | 翻译:乔俊婧美国总统的选举,英国脱欧的投票,巴西总统的弹劾……这些发生在2016年的大事件看起来相当不可思议,但它们的的确确发生了。
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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。