话题： 数据挖掘
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Cloudera-Hortonworks合并或将减少Hadoop用户的选择
2018-10-15 | 作者：Jack Vaughan | 翻译：邹铮近日大数据领域两家顶级供应商达成交易协议，这可能会影响Hadoop和其他开源数据处理框架，并使大数据用户的技术 […]
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高校业务分析教育课程的需求量增加
2018-07-24 | 作者：Mark Labbe | 翻译：邹铮为满足企业对数据科学家和其他分析专家日益增加的需求，美国各地高等院校都纷纷推出业务分析教育课程。 在美国私立和 […]
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乘风破浪！拥抱数据洪流
2017-05-24全球产生的数据量达到惊人的地步，2013年生成的数据总量约为3.5 ZB。到2020年，保守估计，全球年数据量将达到44 ZB。企业该如何在大数据的时代取胜？
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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 | 作者：David Loshin | 翻译：乔俊婧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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数据部署不受限，数据分析无边界：Teradata为客户释放数据与分析的洪荒之力！
2016-09-122016 Teradata全球用户大会于2016年9月12日在美国召开，大会主题为“数据改变万物”，CEO坦承，曾错过重要客户……
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《数据价值》2016年8月刊·拉近与数据之间的距离
2016-08-30企业想要从大数据中发掘价值，提升商业洞察，离不开分析软件和云技术的支撑。
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【大数据小故事】啤酒和尿片故事后面的数据挖掘真相
2016-05-04啤酒和尿片的故事其实并不是数据挖掘的好故事。大家对此故事津津乐道，无外乎希望表达：数据挖掘技术是商业决策的好帮手。
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基因组测序的幕后推手 戴尔HPC破冰“精准医疗”
2016-05-03基因组数据分析是生命科学研究中一项极有可能改变未来世界的技术。戴尔联手SAP推出SAP HANA解决方案, 将基因组测序时间由此前的4天缩短为4个小时，在为病患者夺得宝贵治疗时间的同时，也加速了这项技术走向大众。
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万万没想到 Spark和IoT数据分析才是天作之合
2016-03-31 | 作者：Ed Burns | 翻译：冯昀晖物联网技术的采纳率在IT领域增长最快，但是为了处理从可用连接设备获取的数据，企业需要具备收集、处理和分析能力。
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Qlik数据可视化平台简介
2016-01-04 | 作者：Allen Bernard | 翻译：冯昀晖Qlik Sense提供了自服务数据可视化和分析功能，它不需要构建和发布的步骤，只要用户可以拖拽就能构建或者扩展可视化的分析。
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