一個(gè)成功的預(yù)測(cè)分析項(xiàng)目不僅僅涉及軟件部署，使用軟件分析數(shù)據(jù)。了解下面這些步驟可以幫助你為分析項(xiàng)目打下堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。

2017-11-08 09:39:00.000

關(guān)于 Hadoop 所謂的消亡，以及它跌落神壇的報(bào)道數(shù)不勝數(shù)。有很多人放馬后炮說，Hadoop 從一開始就沒有意義。還有人說“Hadoop 對(duì)于小型，臨時(shí)的工作來說很慢”、“ Hadoop 很難”、“ Hadoop 已經(jīng)死了，Spark 才是勝者”等等。那么事實(shí)真的如此嗎?

2017-11-08 09:32:46.000

從國家戰(zhàn)略來看，未來一段時(shí)間內(nèi)，人工智能和制造業(yè)的結(jié)合將成為推進(jìn)智能制造的主要手段。從產(chǎn)業(yè)發(fā)展情況來看，人工智能產(chǎn)業(yè)架構(gòu)已經(jīng)初具雛形，主要包括基礎(chǔ)支撐層、技術(shù)驅(qū)動(dòng)層和場(chǎng)景應(yīng)用層，筆者將主要從這三個(gè)層面對(duì)人工智能產(chǎn)業(yè)鏈進(jìn)行梳理和解析。

2017-11-07 10:27:43.000

弗雷斯特研究公司(Forrester Research)的分析師Mike Gaultieri指出，機(jī)器學(xué)習(xí)并不像傳統(tǒng)的商業(yè)情報(bào)工作那樣，其結(jié)果是確定的。他說：“如果你在尋找一種機(jī)器學(xué)習(xí)模式，可以說‘我會(huì)嘗試’，但你可能無法成功實(shí)現(xiàn)。企業(yè)應(yīng)該明白僅僅因?yàn)橄Ｍ麚碛蓄A(yù)測(cè)股市的模型，并不意味著就會(huì)實(shí)現(xiàn)愿望?！?/p>

2017-11-07 10:17:26.000

在擁擠不堪、投資過剩的數(shù)據(jù)分析市場(chǎng)上，供應(yīng)商為了賣出自己的產(chǎn)品不斷放出煙霧彈，想要穿過煙霧看到“真相”，卻是一大難事。以下五點(diǎn)，是未來數(shù)據(jù)分析市場(chǎng)可能的走向，僅供參考。

2017-11-06 09:37:08.000

在多年工作中，Amanda Richardson一直專注于數(shù)據(jù)研究。她發(fā)現(xiàn)，越來越多的公司會(huì)利用數(shù)據(jù)來進(jìn)行決策。但同時(shí)，她也發(fā)現(xiàn)，在各種數(shù)據(jù)趨勢(shì)和方法中，低效與誤導(dǎo)問題非常嚴(yán)重，甚至可能會(huì)讓公司錯(cuò)失很多機(jī)遇。

2017-11-06 09:28:56.000

IBM訓(xùn)練營來啦～成為數(shù)據(jù)分析專家從這里開始！

2017-11-03 14:24:43.000

IBM SPSS Statistics 是世界上最早的統(tǒng)計(jì)分析軟件，由美國斯坦福大學(xué)的三位研究生Norman H. Nie、C.Hadlai (Tex) Hull 和 Dale H. Bent于1968年研究開發(fā)成功，算算到現(xiàn)在已經(jīng)有49年的歷史了。2009年7月28日，IBM公司宣布用12億美元現(xiàn)金收購統(tǒng)計(jì)分析軟件提供商SPSS公司，基本上每年都有新版本的升級(jí)。今年的8月8日，IBM SPSS Statistics 25版本正式發(fā)布，主要增強(qiáng)的功能如下

2017-11-03 11:21:42.000

大數(shù)據(jù)標(biāo)志著業(yè)務(wù)分析的新時(shí)代到來，各商業(yè)組織現(xiàn)在有機(jī)會(huì)就數(shù)據(jù)在容量、速度和多樣性的傳統(tǒng)處理能力不足問題上作出更加明智的決策。IBM 具有得天獨(dú)厚的優(yōu)勢(shì), 可以提供全面的技術(shù)和服務(wù), 從大數(shù)據(jù)中吸取可操作的洞察力，通過與如IBM InfoSphere BigInsights 為代表的Hadoop技術(shù)互鏈, IBM Cognos 商業(yè)智能現(xiàn)在可以輕松訪問非結(jié)構(gòu)化源數(shù)據(jù), 從而使業(yè)務(wù)分析人員能夠接觸到大量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)的關(guān)鍵洞察。

2017-11-03 10:33:19.000

隨著越來越多的工作負(fù)載出現(xiàn)在云端，以及物聯(lián)網(wǎng)等新技術(shù)走進(jìn)生產(chǎn)和生活，對(duì)于本地的處理能力提出了額外的需求。而對(duì)于云計(jì)算來說，其在應(yīng)對(duì)大規(guī)模業(yè)務(wù)有優(yōu)勢(shì)，不過這種集中化的數(shù)據(jù)處理方式在萬物互聯(lián)時(shí)代似乎“過時(shí)了”。

2017-11-02 10:50:50.000