话题： 大数据
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变幻莫测的大数据世界
2016-11-24大数据的世界总是变幻莫测，企业对大数据分析工具的选择也更加谨慎和专业，充分利用数据分析工具能够帮助企业充分挖掘数据价值。
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实现Spark集群部署 这些公司都经历了什么?
2016-11-23 | 作者：Craig Stedman | 翻译：乔俊婧软件公司如果想要部署Spark集群，公司内部文化需要做些真正的努力和转变，并对现有员工进行培训。
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医院数据驱动策略落地需要“众人拾柴”
2016-11-21 | 作者：Ed Burns | 翻译：乔俊婧任何一家医院的数据分析策略都必须涉及医生的绩效评估。但是，Georgia的一家医院发现，医生对于在线绩效评估并不是很积极。
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数据可视化在大数据环境中扮演着重要的角色
2016-11-20 | 作者：Ed Burns | 翻译：乔俊婧Tableau软件通常被认为是一个轻量级的软件，功能简单易用。但是越来越多的用户把它应用到更复杂的大数据环境中，使数据可视化工具的效用达到最大化。
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成本性能要兼得？简化Hadoop云部署有高招
2016-11-14 | 作者：Craig Stedman | 翻译：杨宏玉大数据和云计算现在对于Hadoop供应商和一些大数据技术公司来说，已经变得十分重要。这些公司正在尝试使用新方法简化用户部署Hadoop云系统的步骤，并降低用户的部署成本。
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数据可视化技术：高级分析的核心工具
2016-11-13 | 作者：Ed Burns | 翻译：杨宏玉在高级分析应用程序中，数据可视化技术的核心作用是规划和开发预测模型以及展示分析结果。
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大数据理论遇上新兴分析工具 挑战无处不在
2016-11-10 | 作者：Ed Burns | 翻译：张亮亮物联网（IoT）分析和认知计算这对大数据的流行观点带来了挑战，而且这也要求那些分析专家重新对他们的做法进行评估。
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Pentaho 7.0更新：数据准备和分析两不误
2016-11-09 | 作者：Ed Burns | 翻译：冯昀晖Pentaho 7.0支持与Spark SQL集成，方便ETL开发人员和数据分析师在Apache Spark集群中使用标准SQL的变体查询数据。
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Hadoop工具让数据仓库迁移更轻松
2016-11-08 | 作者：Jack Vaughan | 翻译：张亮亮即便进入Hadoop时代已经有些年头了，但将任务迁移至分布式平台并非易事。能够找出哪些任务在不给大量开发人员带来麻烦的情况下进行迁移，有助于数据管理人员做出最佳选择。
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掌握描述性数据分析 让预测分析锦上添花
2016-11-07 | 作者：Scott Robinson | 翻译：张亮亮如今，90%的企业在使用某种形式的描述性分析，它包括的方法有挖掘历史数据和提取实时流的有用因素来对数据进行诠释。
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