话题： 大数据
-
搞定预测分析 你需要在数据准备上“做文章”
2017-03-19 | 作者：Jack Vaughan | 翻译：乔俊婧比起传统分析应用程序，建立预测模型和机器学习算法的数据科学家通常需要完成更多的数据准备工作。
-
当我们谈论“认知型基础架构”时，我们在谈论什么？
2017-03-16企业面临的认知型应用及高级分析类负载需要高度发达的处理能力及计算资源，以使企业获得及时的洞察。
-
Teradata发布开源Kylo软件 实现数据管道快速搭建与管理
2017-03-14 | 作者：Teradata企业运用Teradata天睿公司推出的数据湖管理软件平台Kylo，能够更简单、更经济、更迅速地开发数据湖，并专注于实现显著业务成果。
-
Tableau预测：自助式大数据分析时代正在来临
2017-03-13对于大数据而言，2016年是具有里程碑意义的一年，更多企业和机构在该年度存储和处理各种形态和规模的数据，并从中提取有价值的信息。
-
SAS进入开源分析工具领域 是冒险还是必然？
2017-03-08 | 作者：Ed Burns | 翻译：乔俊婧作为分析市场的供应商之一，SAS的软件从未成为“开放性”的代名词。该公司的规模允许它设定客户如何购买其软件的条款，通常这意味着销售独立软件。
-
做好预测分析 将数据在模型上运行就万事大吉了？
2017-03-07 | 作者：Ed Burns | 翻译：冯昀晖我们常常认为组织应该由数据驱动决策，基于数据分析做决策的企业要比其它企业做的更好。
-
大数据时代 是什么让你的数据准备跑偏了？
2017-03-06 | 作者：Jack Vaughan | 翻译：张亮亮数据准备过程可能是企业从高级分析技术获得商业利益的绊脚石。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。
-
没有好数据 再先进的预测分析工具也爱莫能助
2017-03-02 | 作者：Bridget Botelho | 翻译：张亮亮虽然对预测分析工具的价值进行了宣扬，但对它们的过度依赖同样也是有害的，分析工具的洞察力是否足够好，与提供给它们的数据好坏息息相关。
-
相比预测分析和描述性分析 规范模型亮点在哪儿？
2017-03-01 | 作者：Scott Robinson | 翻译：杨宏玉规范性模型不只是给参与决策过程的人提供信息，它本身就属于决策过程。它能够阐明最好的结果，对于那些不愿意将决策行为交给机器的人来说，这样的结果将更具有说服力。
-
流数据分析带来的“速度与激情”
2017-02-28 | 作者：Craig Stedman | 翻译：杨宏玉和构建大数据架构类似，支撑实时分析架构的软件种类繁多，这对于用户来说有利有弊。找到合适的技术，并把这些技术整合成一个有效的分析框架将是一个十分冒险的过程，一着不慎，满盘皆输。
共1112条记录