技巧
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Hadoop十年 推动数据驱动型分析快速发展
2016-08-31Hadoop可能会演变成一组不同的组件,亦或是会慢慢淡出,其他成熟的大数据工具会替代它现有的位置,但它所培养的数据驱动环境会保留下来。
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Salesforce Wave 分析技术 拉近与数据之间的距离
2016-08-30最近五个月,埃森哲咨询公司一直在向25000家客户推广Wave分析以及其他一些Salesforce 工具。尽管该项目看起来略显仓促,但其埃森哲在执行该项目时已经足够谨慎。
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谁来填补数据和用户体验之间的空白?
2016-08-29在这个客户至上的时代,客户体验受到了越来越多的关注,客户需求也多种多样。客户希望获得实时的个性化服务,通过最常用的即时交互工具获得立即响应并解决问题。
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商业智能应用集成 自服务工具怎能缺席?
2016-08-28iPhone时代人们已经习惯于下载和使用app,通过简单的点击就能实现移动设备连接到数据,大家都期望在业务工作中也有同样即插即用的体验。
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四大因素帮你判断是否迁移到SAP HANA云
2016-08-25对于公司是否应该迁移到SAP HANA云,CIO和CFO要谨慎考虑,文中提到四个因素应该是重点考虑的问题。
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机器学习浪潮来袭 商业价值不可小觑
2016-08-24随着越来越多的企业掌握了基本的商业智能报告和描述性分析,分析的真正价值逐渐进入更高级的阶段,如预测和说明性的分析。
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离散型制造业生产类型的核心组成部分有哪些?
2016-08-22对于CIO们试图解决在物流和供应链运作最重要的痛点,满足不同企业用户的需求可以帮助他们做到统筹兼顾。
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机器学习如何帮投资者降低英国脱欧事件带来的风险?
2016-08-21英国脱欧投票引起了金融系统的广泛关注,投资者也面临着巨大的经济损失。但数据驱动策略和机器学习工具帮助了他们避免了一些风险。
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选好你的武器:顶级分析策略揭秘
2016-08-18为了利用企业应用中尚未开发的交易数据做有效的企业分析,行业分析师们推荐采用以下分析策略。
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数据工程师和数据科学家 真的是一山不容二虎?
2016-08-18尽管对于分析与数据科学家来说,还有许多待解决的问题,但这并不影响一个新兴职位的出现:数据工程师,并且数据工程的数量正在逐年上升。
分析 >更多
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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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地理空间分析增强预测能力
AI、机器学习和云技术的创新帮助推动实时决策,并更快地将数据见解转化为价值,但还有另一种类型的分析正在获得驱动 […]
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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。