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  • 原創(chuàng) 大數(shù)據(jù)三大分析類型解析:描述性,預(yù)測(cè)性,規(guī)范性分析

    大數(shù)據(jù)革命催生了不同種類,類型和階段的數(shù)據(jù)分析。在本文中,就將探討三種不同類型的分析-描述性分析,預(yù)測(cè)性分析和描述性分析-來(lái)了解每種類型的分析可以提供什么以改善組織的運(yùn)營(yíng)能力。

    2021-03-11 10:20:39.173
    轉(zhuǎn)帖 人們需要知道的四種業(yè)務(wù)分析

    對(duì)于業(yè)務(wù)分析的不同階段,企業(yè)需要在各個(gè)步驟中處理大量數(shù)據(jù)。根據(jù)工作流程的階段和數(shù)據(jù)分析的要求,有四種主要的分析類型:描述性、診斷性、預(yù)測(cè)性和決策性。這四種業(yè)務(wù)分析提供了企業(yè)需要了解的所有信息,從企業(yè)的發(fā)展?fàn)顩r到為優(yōu)化功能而采用的解決方案。

    2020-12-15 10:12:18.317
    原創(chuàng) 2021年值得關(guān)注的五種企業(yè)數(shù)據(jù)趨勢(shì)

    在冠狀病毒大流行之后,數(shù)字化轉(zhuǎn)型變得更加重要。全球各地的企業(yè)都在努力從大數(shù)據(jù)中收集實(shí)時(shí)的運(yùn)營(yíng)洞察力,以提高盈利能力,提供卓越的客戶體驗(yàn),并遵守法規(guī)。 然而,以業(yè)務(wù)速度攝取和分析來(lái)自不同數(shù)據(jù)源的快速增長(zhǎng)的數(shù)據(jù)量,卻帶來(lái)了巨大的挑戰(zhàn),尤其是對(duì)擁有傳統(tǒng)核心基礎(chǔ)設(shè)施的企業(yè)而言。

    2020-12-14 10:38:38.963
    原創(chuàng) 5個(gè)構(gòu)建實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)管道時(shí)性能的優(yōu)秀工具

    即時(shí)數(shù)據(jù)流在大數(shù)據(jù)分析中的地位已經(jīng)非常突出,實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)管道工具也是如此。本文為您帶來(lái)一份數(shù)據(jù)流工具的清單,這些工具適合進(jìn)行數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的決策。

    2020-12-07 14:18:31.760
    翻譯 商業(yè)智能、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)分析的區(qū)別是什么?

    在大數(shù)據(jù)時(shí)代,你會(huì)聽(tīng)到很多術(shù)語(yǔ)被拋出。其中最常用的三個(gè)是 "商業(yè)智能"、"數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) "和 "數(shù)據(jù)分析"。不過(guò),你可能會(huì)好奇,這三個(gè)概念之間有什么區(qū)別,所以我們來(lái)看看。

    2020-12-03 15:02:34.383
    翻譯 英特爾?數(shù)據(jù)分析加速庫(kù)是什么?對(duì)于大數(shù)據(jù)有何作用?

    英特爾?數(shù)據(jù)分析加速庫(kù)(Intel? DAAL)是英特爾?架構(gòu)優(yōu)化的構(gòu)件庫(kù),有助于提升機(jī)器學(xué)習(xí)和大數(shù)據(jù)分析能力,并幫助數(shù)據(jù)工程師縮短開發(fā)高性能應(yīng)用的時(shí)間。本文將會(huì)詳細(xì)介紹Intel? DAAL)到底是什么。

    2020-11-26 10:37:47.603
    原創(chuàng) 數(shù)據(jù)管理與數(shù)據(jù)科學(xué)什么關(guān)系?如何平衡兩者?

    現(xiàn)在,企業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)觀念的轉(zhuǎn)變已經(jīng)將數(shù)據(jù)管理推向了新的高度。數(shù)據(jù)科學(xué)是現(xiàn)在數(shù)據(jù)管理的核心組成部分,但數(shù)據(jù)管理和數(shù)據(jù)科學(xué)往往被視為兩種不同的活動(dòng)。數(shù)據(jù)科學(xué)家工作在數(shù)據(jù)分析師、數(shù)據(jù)工程師和DBA之間,他們把時(shí)間花在為數(shù)據(jù)分析和競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)做好數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施上。但是,在不斷發(fā)展的下一代數(shù)據(jù)市場(chǎng)中,數(shù)據(jù)管理和分析將是市場(chǎng)成功的核心差異化因素,因此,數(shù)據(jù)管理和數(shù)據(jù)科學(xué)必須協(xié)同工作。

    2020-11-25 11:55:42.423
    原創(chuàng) 企業(yè)使用大數(shù)據(jù)和人工智能,怎能不知道這七大常見(jiàn)誤解!

    人工智能和大數(shù)據(jù)是技術(shù)界最熱門和討論最多的兩個(gè)主題。盡管如此,圍繞大數(shù)據(jù)和人工智能仍然存在許多誤解。這兩個(gè)話題也有很多炒作,有時(shí)可能會(huì)導(dǎo)致更多誤解。在本文中,您將了解企業(yè)對(duì)大數(shù)據(jù)和人工智能的七個(gè)常見(jiàn)誤解。

    2020-11-05 15:32:10.283
    翻譯 同態(tài)加密可以解決與大數(shù)據(jù)相關(guān)的問(wèn)題嗎?

    盡管數(shù)據(jù)分析的進(jìn)步使企業(yè)能夠獲得對(duì)大型結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)集的深入了解,但是這些進(jìn)步限制了隱私和盜用風(fēng)險(xiǎn)。更好地控制數(shù)據(jù)和保密協(xié)議的生命周期可以緩解這些風(fēng)險(xiǎn),但是將敏感或受監(jiān)管的數(shù)據(jù)處理組件外包給第三方仍然被普遍認(rèn)為充滿風(fēng)險(xiǎn)。

    2020-11-03 09:39:58.250
    轉(zhuǎn)帖 大數(shù)據(jù)時(shí)代下,稅收風(fēng)險(xiǎn)管理應(yīng)該這樣做!

    當(dāng)前,我國(guó)的數(shù)字化進(jìn)程已經(jīng)擴(kuò)展到政務(wù)、民生、實(shí)體經(jīng)濟(jì)等各個(gè)領(lǐng)域,稅務(wù)機(jī)關(guān)應(yīng)立足戰(zhàn)略思維進(jìn)行前瞻規(guī)劃,統(tǒng)籌安排各項(xiàng)工作,尤其在稅收征管中發(fā)揮導(dǎo)向作用的風(fēng)險(xiǎn)管理,更應(yīng)順勢(shì)而為,走在大數(shù)據(jù)時(shí)代的前列。

    2020-10-28 09:59:57.473
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