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预测解析和大数据分析的终极指南
所属栏目:[大数据] 日期:2022-04-11 热度:111
企业是否有自己的业务想要加强和扩展?还是有需要开发的产品?如果有一个从哪里开始的计划,那就太好了。如果没有,那么需要进行一些分析。大数据分析可以帮助企业获取潜在用户数据、处理数据、清理数据并获得有价值的信息。而且,预测分析可以根据企业过去、[详细]
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如何使用技术处理方案做出数据驱动的决策
所属栏目:[大数据] 日期:2022-04-11 热度:186
数据驱动决策(DDDM)是一种基于可量化目标或关键绩效指标(KPI)的方法,可以收集信息、从发现中评估模式和事实,并以各种方式实施有利于企业的战略和行动。一般来说,数据驱动的决策需要依靠经过验证和研究的数据,而不是利用未处理的数据来实现重要的业务目标[详细]
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各行业领域的企业如何使用数据剖析
所属栏目:[大数据] 日期:2022-04-11 热度:55
大数据和分析技术正在迅速改变企业的未来发展。研究表明,67%以上的企业每年在分析解决方案上的支出超过1万美元。 各行业领域如今都在对数据分析进行投资。医疗保[详细]
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首席数据官加强分析战略的5种方法
所属栏目:[大数据] 日期:2022-04-11 热度:92
过去十多年来,首席数据官 (CDO) 因其为企业带来的价值而得到越来越多的认可。事实上,现在已有65%的公司拥有CDO职位,相较于2012年的12%可谓是实现了大幅增加。如今,CDO 负责组织的所有数据战略从数据管理到治理再到隐私和分析。随着越来越多的企业依赖数[详细]
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大数据阻止网络安全威胁的5种可行办法
所属栏目:[大数据] 日期:2022-04-11 热度:96
事实表明,大数据在阻止网络安全威胁方面发挥着关键作用。毫无疑问,如果没有大数据分析,企业开展业务可能比较盲目并且面临风险。大数据是一门新科学,数据生产率如今正在以惊人的速度发展。全球正在产生数量惊人的数据,而且随着物联网的发展,这一增长速[详细]
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大数据完善小企业的9种方式
所属栏目:[大数据] 日期:2022-04-11 热度:114
大数据可以为任何企业的数据分析业务提供帮助。即使对于预算紧张、员工人数少的小企业,采用的一些大数据工具和解决方案也能满足他们的需求和目标。 大数据为各种规模的企业提供富有洞察力的信息,能够高效地用于营销、设计和制造满足特定需求的产品、增加收[详细]
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大数据分析的益处以及如何分析大数据
所属栏目:[大数据] 日期:2022-04-11 热度:141
大数据分析是分析大量数据以发现诸如隐藏模式、相关性、市场趋势和消费者偏好等信息的一个复杂过程,这些信息有助于企业做出更好的决策。 数据分析工具和方法为企业提供了一种评估数据集和大规模获取新信息的方法。有关业务运营和绩效的基本问题由商业智能查[详细]
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大数据安全在云中的几个最优秀实践
所属栏目:[大数据] 日期:2022-04-10 热度:59
在处理云中的大量数据时,企业需要主动采取安全措施。不要等待威胁发生,应该首先采用一些安全方面的最佳实践。 任何大数据项目都涉及存储和处理大量数据,其中可能包括敏感信息或个人身份识别内容。解决云计算中的大数据安全问题需要采用各种最佳实践。 每[详细]
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选择分析工具时要考虑的元素
所属栏目:[大数据] 日期:2022-04-10 热度:193
管理咨询机构Aspirant公司在调查报告中指出,随着人工智能(AI)的发展,各行业领域产生了大量数据,而这些数据对于企业都非常有帮助,但许多人不知道如何评估或分析如此大量的信息。 企业将引入或采用大量的分析解决方案,这些解决方案大多具有相似的特性和功[详细]
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为何预测分析对零售企业如此重要
所属栏目:[大数据] 日期:2022-04-10 热度:182
预测分析是一种对企业越来越重要的策略。利用机器学习来分析企业收集的数据,现在可以用于对未来做出更准确的预测。虽然它在许多行业中的使用时间比许多人想象的还要长,但由于其复杂性和高昂的成本,该过程的采用率通常很低。然而,大数据和越来越多的可用[详细]
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预测分析的几个胜利案例
所属栏目:[大数据] 日期:2022-04-10 热度:74
多年来,企业一直在努力发展其分析能力,这不仅是为了了解过去的表现,而且是为了预测趋势和未来事件,以提高敏捷性。越来越多的公司正在部署预测分析工具,以提高自身的服务效率、开发产品、发现潜在威胁、优化维护工作,甚至挽救生命。 预测分析工具会将统[详细]
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大数据解析如何影响供应链?
所属栏目:[大数据] 日期:2022-04-10 热度:151
多年前,很多供应链的范围都在国内或本地,通常是比较简单的过程。全球化进程与技术进步相结合,为供应链增加了新的活力,但也使其变得更加复杂。最终,大数据作为一种用户友好的重要资产,并改变了供应链。但大数据给行业带来的最有价值的东西是什么?其答案[详细]
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数据科学项目失败的原由
所属栏目:[大数据] 日期:2022-04-10 热度:165
如今,数据科学几乎都会引起IT和业务主管们的兴趣。但数据科学确实会出问题。 事实上,利用科学方法、流程、算法和技术系统从结构化和非结构化数据中获取各种见解的数据科学项目可能会以多种方式失败,从而导致时间、金钱和其他资源的浪费。存在缺陷的项目可[详细]
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从人工智能到团队协作 数据科学家的7项关键技能
所属栏目:[大数据] 日期:2022-04-10 热度:163
如今的数据科学家具有的技能不仅需要精通人工智能和Python,还需要擅长与企业高管进行沟通。 美国劳工统计局将数据科学家列为未来增长最快的15个职业之一,预计在未来10年的工作岗位增长率将达到31%。随着数据日益成为所有企业的命脉,数据科学家不仅需要具[详细]
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将让业务繁荣发展的十大数据分析趋向
所属栏目:[大数据] 日期:2022-04-10 热度:104
企业需要发现数据分析技术的一些发展趋势,以轻松预测客户需求、个性化内容并实现业务目标。 行业专家Geoffrey Moore在一本著作中指出,如果没有大数据分析,企业的发展可能会很盲目,就像在高速公路上游荡的鹿一样。 根据调研机构Gartner公司的调查,企业开[详细]
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Google BigQuery是大数据分析的将来吗?
所属栏目:[大数据] 日期:2022-04-10 热度:81
考虑到Google BigQuery提高效率以及轻松存储大量信息的能力,它可能是大数据分析的未来方向。 如果企业未能实施正确的业务管理工具,那么在经营业务方面可能会很棘手。如果企业与数以千计的客户打交道,那么获得最佳生产力、充足预算和提高客户满意度应该是[详细]
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大数据为企业带来的益处
所属栏目:[大数据] 日期:2022-04-10 热度:61
大数据是推动企业可持续变革的重要技术之一,企业需要了解大数据将如何改善业务。 当企业高管听到大数据这个术语时,他们自然而然地想到的是数量惊人的可用数据。这些数据来自电子商务和全渠道营销领域,或来自物联网上的连接设备,或来自生成有关交易活动的[详细]
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现代数据架构的7个核心技术
所属栏目:[大数据] 日期:2022-01-03 热度:166
企业IT基础设施平台的重新构建是一项复杂的任务。重新构建平台通常由一系列变化的关键业务驱动因素引发,现在情况正是如此。简而言之,主导企业IT技术的近30年的平台无法再满足推动业务发展所需的工作负载的需求。 数字化转型的核心是数据,它已成为商业中[详细]
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现代数据架构的7个核心技术
所属栏目:[大数据] 日期:2022-01-03 热度:83
企业IT基础设施平台的重新构建是一项复杂的任务。重新构建平台通常由一系列变化的关键业务驱动因素引发,现在情况正是如此。简而言之,主导企业IT技术的近30年的平台无法再满足推动业务发展所需的工作负载的需求。 数字化转型的核心是数据,它已成为商业中[详细]
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大数据:企业的潜在机遇和挑战
所属栏目:[大数据] 日期:2022-01-03 热度:123
企业需要实时收集和分析大数据。同样的数据有助于防止对有价值的数据基础设施的攻击。 大数据意味着企业需要每天处理大量的结构化数据与非结构化数据。据专家介绍,大数据和数据分析在全球企业和组织的成功中起着关键作用。 大数据越来越大 据预测,到2021年[详细]
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大数据与AI、区块链“联姻”
所属栏目:[大数据] 日期:2022-01-03 热度:96
看到2018年政府工作报告中频频提及大数据,多次强调要推进新旧动能转换、壮大新动能,全国人大代表、苏宁控股集团董事长张近东一定有强烈的共鸣。继去年在两会提案中建议建立全生命周期的数据管理体系后,张近东今年再提数据共享。 大数据是正在崛起的数字中[详细]
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谷尼谈大数据与传统数据的差异
所属栏目:[大数据] 日期:2022-01-03 热度:153
大数据技术不仅仅是通信、收集、储存,其本质是使我们可以从海量杂乱数据中分析得到我们从传统数据中无法得到的东西,从而突破我们认知局限和传统的认知视野。 1、数据处理和分析的差异 人们如果想要得到精准的结论,需要建立模型来描述问题,同时,需要理顺[详细]
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大数据等最重要的关键技术:32个算法
所属栏目:[大数据] 日期:2022-01-03 热度:129
奥地利符号计算研究所(Research Institute for Symbolic Computation,简称RISC)的Christoph Koutschan博士在自己的页面上发布了一篇文章,提到他做了一个调查,参与者大多数是计算机科学家,他请这些科学家投票选出最重要的算法,以下是这次调查的结果,[详细]
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大数据时代的三大走向和三大困境
所属栏目:[大数据] 日期:2022-01-03 热度:101
一家公司的数字化改造应该从清晰的趋势和障碍出发,更好地规划出一条通往其所寻求业务成果的路线。考虑到这一点,以下是我们关注的三大数据趋势,以及在数字时代可能出现在企业和成功之间的三大困境。 三大趋势 1.真实的机器学习 我们坚信,机器学习、人工[详细]
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大数据将促进零售业技术变革
所属栏目:[大数据] 日期:2022-01-03 热度:149
建设强大的数据中台,实现线上线下数字化打通,重构人、货场,是新零售的重要内涵。业内人士指出,2018年将是大数据从技术阶段向应用阶段高速发展的一年,大数据未来在物联网、区块链、智慧城市、AR、VR、AI、语音识别等方面都值得关注,这在不久的将来或深[详细]