技巧
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新冠疫情提升分析在企业中的作用
2020-11-29在2020年，正如的所有其他事物一样，分析也受到冠状病毒的严重影响。 在2019年结束时，人们认为，自然语言处 […]
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学习Python：脑筋急转弯和其他有趣技巧
2020-11-15当疫情开始时，我们都得到更多时间来做平时没办法做的事情，于是我决定开始写我的书。但就像很多其他人一样，最后我在 […]
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克服3大分析部署挑战
2020-07-05分析是做出明智业务决策的关键，但并非每个分析部署项目都能成功。项目越重要，障碍就越大。 根据数据供应商Appe […]
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担忧非结构化数据存储问题？并非只有你如此
2019-09-29存储非结构化数据是存储面临的主要挑战之一。当你知道很多现代化技术进步在创建海量数据，而你必须管理、存储和分析这 […]
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麦当劳订餐客户服务分析撼动快餐行业
2019-06-16现在大数据和分析正席卷整个客户服务领域，彻底改变传统流程，并让高层管理人员重新思考，这使得很多公司都跃跃欲试， […]
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有效挖掘客户数据的6个技巧
2019-06-03零售和营销业企业正在收集大量关于客户的数据，但他们并不总是能充分挖掘这些信息的价值。随着新的隐私法规限制对私人 […]
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不只是情绪分析：如何让NLP技术发挥作用
2019-05-13这是一个漫长的等待，我们期待着某一天，计算机能够理解人类语言，而无需经过大量训练和纠错过程。现在，从Alexa […]
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专家敦促数据专业人员加强数据科学技能
2019-03-25McKnight Consulting Group公司总裁William McKnight表示，数据专业人士应 […]
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如何顺利转向云端数据分析
2019-02-26企业在迁移BI和数据分析到云端时，应保持谨慎。因为这里需要考虑很多问题：检查现有的分析流程、选择正确的云工具、 […]
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5个技巧迁移BI到云端而无需额外付费
2019-02-11对于很多企业来说，迁移BI和分析平台到云端可带来巨大的优势。云端BI可为企业提供更大的灵活性和可扩展性，特别是 […]
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自助分析最佳做法：数据治理
数据治理做法出现在由经验丰富的分析人员组成的小型团队负责大量BI和分析的时代。在数据治理早期，数据数量的增加和 […]
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数据科学、机器学习与AI：如何协同工作
现在企业都拥有海量数据。就在十年前，千兆字节的数据似乎还很庞大。而如今，有些大型企业已经在管理泽字节数据。为了 […]
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新年值得关注的分析趋势
在2020年，COVID-19疫情让各种规模的企业都意识到数据驱动型决策的重要性，而在2021年，预计将推动市 […]
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DataOps架构助力分析策略
根据最近Forrester Research的博客文章显示，只有20%的原始业务和运营数据进入到分析数据库和应 […]
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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。