技巧
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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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AI也要“接地气”
2017-04-13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。
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构建AI应用程序你需要了解的三件事
2017-04-11开发云应用程序已经是过去时,人工智能成为当下科技圈追捧的对象。如果你正在为AI构建应用程序,在前期准备时需要做大量的功课。
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作为HR 这些和AI相关的术语你了解多少?
2017-04-10人工智能为人力资源工作带来了一大批新术语。本文提到一些在人力资源界讨论人工智能时最常听到的短语。
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处理大数据 现有的数据集成框架还远远不够
2017-04-06对于初学者来说,大型数据架构通常包括内部系统和外部数据源的组合。除结构化交易数据之外,它们还添加了各种类型的非结构化和半结构化数据。
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数据科学工具:激发企业潜能的标配
2017-03-31随着越来越多的企业了解到高级分析的优势,企业对易于使用的工具的需求也在增加。 首先接受这一趋势的供应商是在商业智能领域,自助服务成为商业智能的实际标准。
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是时候聊聊“黑暗数据”了
2017-03-28根据Deloitte集团的一份新报告,非结构化数据和其他所谓的黑暗数据类型的分析可以提供重要的业务价值。
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拥抱开源 DevOps引领大数据生态系统
2017-03-27为了继续推进大数据工程,团队需要非常认真地追求DevOps的信条,尤其是要求数据工程师和IT架构师负责将创新思想运用到生产过程中。
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Spark和Hadoop分析遇障碍?可以试试容器啊
2017-03-27将定制的Spark和Hadoop试点项目转移到生产中是一项艰巨的任务,但容器技术缓解了这种艰难的过渡。
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数据分析中的9种偏见以及如何避免
偏见会通过多种方式出现在分析中,从如何假设和探索问题到如何采样和整理数据。对于任何处理数据的人来说,解决偏见应 […]
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数据即产品:提供分析使用率的方法
企业正在寻求新方法以让更多员工开始使用分析工具,其中数据即产品的方法开始快速兴起。 研究表明,企业内使用数据的 […]
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生成式AI不会取代数据分析师
生成式人工智能不会取代数据分析师的工作,也不会取代很多其他领域的人员,尤其是那些需要人类同理心和洞察力的领域。 […]
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与本地选项相比,云BI的5大优势
云 BI 提供的容量、功能和特性比过去的本地产品要多得多。企业可以使用云 BI 为更广泛的用户提供自助式 BI […]
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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。