技巧
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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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看学校如何进行自助式BI软件培训
2017-05-10学校的认证标准越来越苛刻，数据报道不尽如人意，没有一线老师在日常工作中收集和利用数据，他认为很难维持认证。教育标准和数据在教学中的使用是两条并行的路径，它们正在逐渐演变。
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要拿认知计算“做文章” 是否为时尚早？
2017-05-09在过去的几年里，认知计算工具已经有了突飞猛进的发展，但围绕AI平台建立真正的认知业务还有很长的路要走。
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聊天机器人技术引发的一系列道德问题
2017-05-02Gartner预计，到2020年，所有业务应用程序都会包含自然语言处理能力，深层神经网络和会话能力。很有可能几年之后，你与销售助理进行电子邮件交谈，对方根本就不是人类，而你却丝毫不会察觉。
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企业AI之旅 从转变思维方式开始
2017-04-27许多企业尝试过在其业务流程中使用人工智能工具，但过多的数据以及企业内部的阻碍，往往会导致尝试以失败告终。
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将数据科学和AI“拒之门外” 寻求数字化变革只能是空谈
2017-04-25这是一个快速变化的世界，我们拥有太多的信息。Soasta公司CEO Tom Lounibos给寻求数字变革的客户提供了“接地气”的方案：实践。
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人工智能：让优秀人才脱颖而出
2017-04-24越来越多的公司正在利用人力资源应用中大量涌入的AI，并且在今年某个时候计划部署测试版，而Expedia正是这些公司中的一员。
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从AI技术中获利 你准备好了吗？
2017-04-20人工智能似乎无处不在。我们在谷歌搜索框中输入内容的时候，它好像知道我们在想什么；亚马逊有自己的推荐引擎，它知道你想买什么……
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数据和分析带来五大积极业务成果
2017-04-17通过部署先进的分析技术，可以提高现场运营活动的生产力和效率。数据和分析的最佳化使用可以带来端对端的视图，并能够对关键运营指标进行衡量，从而确保持续不断的改进。
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数据科学DevOps：为什么说分析操作是实现业务价值的关键？
2017-04-16按照目前的现状，以数据为中心的企业将努力跨越一个鸿沟——这个鸿沟存在于目前被认为是有效的数据科学，以及分析成为不断优化的业务运营的基本框架的内在组成部分的主观感觉之间。
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5个分析趋势：代理AI、数据作为产品等
代理AI，即自主使用AI来执行特定任务，去年成为数据管理和分析领域的主要趋势。 元数据管理专家Collibra […]
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2024年6个趋势影响数据管理、分析
在过去的12个月里，影响数据管理和分析的顶级趋势是生成式AI代理的兴起。 另一个趋势是数据平台（包括数据库、数 […]
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企业商业智能的10大好处
商业智能（BI）软件的起源可以追溯到20世纪60年代基于大型机的决策支持系统，随后BI技术在不断发展，以应对数 […]
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生成式AI会取代数据分析师吗
生成式AI不会取代数据分析师的工作。在很多领域，人工智能都无法取代人类，特别是那些需要人类同理心和洞察力的领域 […]
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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。