标签: 数据建模
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不以提升业务价值为目的的数据科学模型都是“耍流氓”
2017-08-09 | 作者:David Loshin | 翻译:乔俊婧如果模型没有帮助提升业务效益的话,数据科学家建立分析模型对组织来说就没有多大帮助。本文将提供一些方法帮助企业有效应用数据科学模型。
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大数据人才短缺,但建模和分析并非致胜王牌
2015-09-14 | 作者:Ed Burns | 翻译:曾少宁到2018年,美国具有大数据分析专长的人才短缺将达14万到19万之多。然而,懂得数据建模和数据分析并非致胜王牌,企业看中的还有更重要的品质……
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HP Vertica用户心声: Hadoop做数据分析仍不够完美
2015-09-08 | 作者:Ed Burns | 翻译:曾少宁Hadoop是一个最流行的大数据技术。但是惠普Vertica系统的用户指出,它在预测建模和数据可视化方面的工具很有限。
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从机器学习到商业价值到底有多难?
2015-03-18 | 作者:Jack Vaughan | 翻译:Eunice虽然机器学习技术由来已久。但是将平行数据处理平台应用于大数据应用程序却还是新鲜事。
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机器学习的基本原理
2014-10-22 | 作者:Bruno Terkaly | 翻译:郭文超机器学习可能是现在收益最高,也是最受欢迎的一项技术之一。毫无疑问——作为开发人员,机器学习是一个能够大展身手的舞台。
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专家答疑:NoSQL数据库的数据建模有何不同
2014-07-17 | 作者:Hannah Pullen-Blasnik | 翻译:陈洪钰所谓无模式或者精简模式是指NoSQL数据库中,我们在添加数据的同时可以添加新领域。这样我们就可以更容易地建造原型,采用迭代的方式构建数据库
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书摘:数据建模对业务应用至关重要
2014-07-16 | 作者:Steve Hoberman | 翻译:陈洪钰我们之所以要做数据建模,是想要确认并记录我们对不同观点的理解。数据模型是一个通讯工具。因为即便是构建一个简单的应用,也需要很多角色参与。
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大数据时代下运营商的模式创新
2013-06-17 | 作者:刘德寰大数据是个完整的运营及成长体系,并非任何企业都具备大数据挖掘分析运营的基因,只有运营商的数据是相对“全面”的。
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高级数据交互可视化第二部分
2012-07-19 | 作者:Alex抛开单独的图标组件之外,BI平台也需要对图表提供基本的支持,不然你用BI平台看到的东西跟用EXCEL 画出来的没区别,这肯定是不能满足展现信息的需要的。
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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。