话题： BI技术
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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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Tableau 携手神州数码 推进中国商业分析发展进程
2017-05-24为了帮助商业领域的更多从业者使用数据，在更短的时间内做出更好的决策，可视化分析领域的Tableau Software今天宣布与神州数码集团建立合作伙伴关系，在中国的商业分析进程中展开深度合作。
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美国商业分析软件公司Sisense：数据发现也智能
2017-05-22 | 作者：Ed Burns | 翻译：乔俊婧美国商业分析软件公司Sisense认为，机器学习算法可以提高数据发现体验，这一举措很快将成为自助服务分析的新标准。
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Tableau定价结构的转变 是自身需求还是市场使然？
2017-05-17 | 作者：Ed Burns | 翻译：乔俊婧为了应对来自客户和不断发展的软件市场的压力，Tableau的数据可视化和发现工具的定价结构正在发生变化。
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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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看学校如何进行自助式BI软件培训
2017-05-10 | 作者：Ed Burns | 翻译：乔俊婧学校的认证标准越来越苛刻，数据报道不尽如人意，没有一线老师在日常工作中收集和利用数据，他认为很难维持认证。教育标准和数据在教学中的使用是两条并行的路径，它们正在逐渐演变。
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《数据价值》2017年3月刊·当预测模型失败了
2017-03-29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。
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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。
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凤凰涅槃：2017年数据分析十大新趋势
2017-02-16 | 作者：乔俊婧这是一个数据“爆发式”增长的时代。无论是企业还是个人，都积累了很多信息，囤积了大量数据。但是，我们拥有的数据是“真实”的吗？通过数据分析的得到的结论一定是“事实”吗？
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AI工具盛行 是炒作还是大有可为？
2017-02-15 | 作者：Ed Burns | 翻译：乔俊婧在Gartner关于2016年新兴技术的报告中，认知系统和机器学习被认为是热门技术。这导致一些评论家猜测，炒作正在迅速超过AI技术本身提供的能力。
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