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使用数据进行决策时要防止3个陷阱
所属栏目：[大数据] 日期：2022-01-03 热度：62
如今，数据不仅仅是营销领域的一个流行语。为了实现业务运作良好，企业需要关注如何改进，有效收集和分析数据。如果获得数据并使用它却没有促进改变，那么收集数据就没什么意义了。然而，在解释和使用数据来做出决策时也存在一些问题。它不像看起来那么简单[详细]
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工业大数据正用七大方式革新制造业
所属栏目：[大数据] 日期：2022-01-03 热度：129
工业大数据是互联网、大数据和工业产业结合的产物，是中国制造2025、工业互联网、工业4.0等国家战略在企业的落脚点。对于制造业而言，了解行业大数据产生的背景，归纳行业大数据的分类和特点，从数据流推动本身价值创造的视角看待、重造工业价值流程，将具有[详细]
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大数据正在革新企业决策的方式
所属栏目：[大数据] 日期：2022-01-03 热度：143
数据是企业决策的核心。直到最近，大部分数据来自客户反馈和市场测试。然而，大数据的兴起造成了一种情况，即更多的企业可以基于预测分析而不是经验测试推出产品。因为这是一个不同的市[详细]
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数据领域的八大发展走向
所属栏目：[大数据] 日期：2022-01-03 热度：198
在2017年数据社区将会有大量的机会出现，并伴随一些危机性的挑战，下面是对上述问题的纵观。 1．更多的数据科学家将开始使用深度学习 纵观2016年深度学习领域所取得的主要成就，与那些让深度学习变得更加简单的工具发布，以及直接让现有大数据平台和架构整合[详细]
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企业如何根据大数据重新思考促销方案
所属栏目：[大数据] 日期：2022-01-03 热度：97
大多数人在家中，通过网络购买了一堆促销品，其中包括水杯，T恤，甚至日历。询问他们为什么购买这些物品，大多数人会对他们使用的物品表示强烈的偏好，这些都是浪费，甚至有的物品从来没有使用过。 在大数据时代，现在是企业停止不分青红皂白地生产和发放促[详细]
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Hadoop之后：大数据的前景
所属栏目：[大数据] 日期：2022-01-03 热度：167
在实时数据世界里，为什么我们还这么执着于Hadoop？根据451 Research调查数据显示，围绕批处理架构的Hadoop仍然是大数据[注]的代表技术，尽管其声誉仍然超过实际部署情况。 Hadoop之后：大数据的未来 还没有真正部署Hadoop的企业可能想要再等一等。而随着Apa[详细]
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达成数据科学研究结果可复制的十条规则
所属栏目：[大数据] 日期：2022-01-03 热度：154
近年来，有越来越多的迹象表明，科研结果的可复现性出现了危机。对心理学和癌症生物学论文的检查发现，分别只有40%和10%的结果是可复现的。 《自然》杂志在2016年对科研人员的调查结果显示： 52%的科研人员认为存在严重的可复现性危机 70%的科学家试图复现另[详细]
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五个角度浅析大数据与BI的差异
所属栏目：[大数据] 日期：2022-01-03 热度：141
BI(Business Intelligence)，中文翻译是商务智能，是一套完整的解决方案，用来将组织中现有的数据进行有效的整合，快速准确的提供报表并提出决策依据，帮助组织做出明智的业务经营决策。 大数据(Big Data)是从收集的海量数据中，通过算法将这些来自不同渠道[详细]
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工业大数据如何革新制造业？
所属栏目：[大数据] 日期：2022-01-03 热度：196
工业大数据是互联网、大数据和工业产业结合的产物，是中国制造2025、工业互联网、工业4.0等国家战略在企业的落脚点。对于制造业而言，了解行业大数据产生的背景，归纳行业大数据的分类和特点，从数据流推动本身价值创造的视角看待、重造工业价值流程，将具有[详细]
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大数据正在影响电子商务行业的三种方式
所属栏目：[大数据] 日期：2022-01-03 热度：182
电子商务行业在过去几年中发生了巨大变化，而许多人都归因于大数据。随着这种趋势的持续，大公司、小企业，以及个体经营者都会花费时间去拥抱大数据，以提供更好的支付解决方案，提高业绩，以建立和保持竞争优势。 在线支付领域的大数据应用 近年来，越来[详细]
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克服数据风暴挑战的数据治理最佳实践
所属栏目：[大数据] 日期：2022-01-03 热度：91
随着移动应用程序和社会计算的大量涌入，组织必须应用数据治理最佳实践来有效地管理数据。 数据在管理和分析时提供了可观的业务成果，但一旦丢失，被盗或被误解的情况下会产生严重的后果。应用程序编程接口（API）服务器和服务提供商Axway公司创新副总裁Mark[详细]
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这些技术可能会影响你在大数据征程上的步伐
所属栏目：[大数据] 日期：2022-01-03 热度：114
那些技术升级或更换至关重要，这关系到大数据项目获得成功，还是你在今后几年通过行动让大家原谅你的过失。下面是你应该开始考虑更换掉的大数据架构中的一些要素。 我们踏上这个大数据征程已有一段时日了。一切不再依然光鲜亮丽。实际上，一些技术可能会阻[详细]
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大数据分析你不能不懂的6个重要技术
所属栏目：[大数据] 日期：2022-01-03 热度：111
目前，大数据领域每年都会涌现出大量新的技术，成为大数据获[详细]
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大数据助力治理能力现代化
所属栏目：[大数据] 日期：2022-01-03 热度：98
随着信息技术的快速发展，大数据改变了传统测量方法和研究方法，极大地提升了统计调查的准确性和科学性，改变了商业运作模式和公共管理方式。以大数据为基本依托的云治理，引发了治理方式的变革，深刻影响了人们的认识方式、思维方式、行为方式，有力地促进[详细]
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多数公司容易犯的5个大数据问题
所属栏目：[大数据] 日期：2022-01-03 热度：73
如今，大数据革命驱动了现代工业发展，每天都有越来越多的企业采用大数据技术。然而，尽管大量数据已经存在和应用了很长时间，但如何使用它，仍然存在许多严重的错误。 以下是企业容易犯的5个主要的大数据错误，以及用户避免这些错误可以采取的措施： 1.使[详细]
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关于大数据分析的四个重要环节
所属栏目：[大数据] 日期：2022-01-03 热度：119
什么是大数据 随着大数据时代的到来，AI 概念的火热，人们的认知有所提高。为什么说大数据有价值 这是不是只是一个虚的概念 大家怎么考虑数据驱动问题 为什么掌握更多的数据就会更有效 这些问题很难回答，但是，大数据绝不是大而空洞的。 信息论之父香农曾表[详细]
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大数据正在革新客户服务的5种方式
所属栏目：[大数据] 日期：2022-01-03 热度：117
大数据将在未来几年继续改变客户服务。组织正在依靠数据来了解客户需求，并提供他们所需的解决方案。 客户服务通常被认为是一种义务，有些公司将会极力隐藏用户可以与他们联系的选项。这是一个错误。糟糕的客户服务将会让组织最忠实的客户直接转向组织的竞争[详细]
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与大数据密切相关的AI，如何才能摆脱“云”的束
所属栏目：[大数据] 日期：2022-01-03 热度：68
虽然人工智能在处理数据和提供价值产出上具有巨大的优势，但是有一个缺点是无法避免的，那就是人工智能大脑的距离问题。 大多数AI算法需要大量的数据和计算能力来完成任务。因此，他们需要依靠云服务器来执行计算，并且无法在边缘、手机、计算机等设备上实现[详细]
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大数据如何处理电子商务个性化的挑战?
所属栏目：[大数据] 日期：2022-01-03 热度：50
随着千禧一代和10后获得更多的购买力，以及年轻人变得更懂科技，电子商务的业务将会得到更大的增长，因为人们喜欢网上购物的便利。 在离线环境中，买家有一个大小的感觉，限制他们在网络世界中将妈妈和流行商店与大型连锁零售商进行比较，这些差异将被浏览器[详细]
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大数据与AI的融合，对于人类来说究竟是推动发展，还是加速灭亡？
所属栏目：[大数据] 日期：2022-01-03 热度：199
AI和大数据都是目前最热门的技术，如果这两者结合在一起，会发生什么呢? 研究人员正在寻找通过与AI结合将大数据提升到更高水平的方法。大数据与AI的强强联合将会互相促进，促进行业更广泛、更深层的转变。 大数据和AI的收敛期望如何? 人工智能在大数据上的应[详细]
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大数据10的个常见问题：算法即预言家、大数据必须干净
所属栏目：[大数据] 日期：2022-01-03 热度：127
也许对大数据更好的一个类比是它就像一匹意气风发的冠军赛马: 通过适当的训练和天赋的骑师，良种赛马可以创造马场记录但没有训练和骑手，这个强大的动物根本连起跑门都进不了。 为了确保你组织的大数据计划保持正轨，你需要消除以下10种常见的误解。 1. 大数[详细]
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实用的大数据方法合集
所属栏目：[大数据] 日期：2022-01-03 热度：105
大数据应用的安全性方面往往被忽视或者被视为次要的需求。但是，数据的安全性在数据处理过程有着十分巨大的影响。本文将介绍一些保护大数据应用的步骤和工具。 随着大数据在不同的领域蔓延，安全方面受到越来越多的关注。以前，我们使用具有中心控制的安全系[详细]
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了解大数据在人力资源和薪资中的影响
所属栏目：[大数据] 日期：2022-01-03 热度：102
大数据为人力资源和薪资部门提供了广泛的分析可能性，但企业首先需要了解如何使用他们的新工具。 如今正在进行大数据革命：随着进入企业的数据规模，范围和速度不断增长，人们的存储和分析能力也将增加。最近的研究显示，48.4％的财富1000强的超大型数据企业[详细]
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让大数据分析更有效的5种技术方案
所属栏目：[大数据] 日期：2022-01-03 热度：173
如今，数据量越来越大。近年来，企业已经意识到数据分析可以带来的价值，并且已经开始采用。企业现在的设备几乎都在监测和测量，并创造了大量的数据，通常比企业处理的更快。其问题是，而正因为大数据定义为大数据，所以数据收集的小差异或错误可能会导致出[详细]
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分析：大数据分析及其数据来源
所属栏目：[大数据] 日期：2022-01-03 热度：138
当我们谈到大数据分析，首先需要确定数据分析的方向和拟解决的问题，然后才能确定需要的数据和分析范围。大数据驱动的分析主要的挑战不是技术问题，而是方向和组织领导的问题，要确定方向，提出问题，需要对行业做深入的了解。当然，大数据分析最核心的，关[详细]
