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你需要不斷學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析技術(shù),并掌握一款操作簡單、功能強大的可視化分析平臺。
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人工智能其實并不是一個新概念。事實上,早在1950年,計算機先驅(qū)艾倫·圖靈就提出過一個著名的問題:“機器也能思考嗎?”但直到6年后的1956年,“人工智能”這個詞才被首次使用。
1月16日上午,教育部召開新聞發(fā)布會,介紹了《普通高中課程方案和語文等學(xué)科課程標(biāo)準(2017年版)》的有關(guān)情況。在此次“新課標(biāo)”改革中,正式將人工智能、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)處理正式劃入新課標(biāo)。2018秋季入學(xué)的高中生,將要學(xué)習(xí)人工智能了。
對企業(yè)而言,由于長期以來已經(jīng)積累的海量的數(shù)據(jù),哪些數(shù)據(jù)有分析價值?哪些數(shù)據(jù)可以暫時不用處理?這些都是部署和實施大數(shù)據(jù)分析平臺之前必須梳理的問題點。以下就企業(yè)實施和部署大數(shù)據(jù)平臺,以及如何實現(xiàn)對大量數(shù)據(jù)的有效運用提供建議。
作為基礎(chǔ)工業(yè)4.0技術(shù),NWA Focus EMI提供實時過程分析和警報通知,以及來自現(xiàn)有制造數(shù)據(jù)源的基于角色的可視化。通過利用企業(yè)當(dāng)前的技術(shù)投資,NWA Focus EMI增加了這些投資的當(dāng)前和未來價值,并加速了隨后的工業(yè)4.0技術(shù)的新增投資回報,如機器學(xué)習(xí)、人工智能和其他分析解決方案。
機器學(xué)習(xí)(ML)幫助我們構(gòu)建模型,快速分析數(shù)據(jù)并提供結(jié)果,同時利用歷史數(shù)據(jù)和實時數(shù)據(jù)。它比傳統(tǒng)方法更先進。
在部署Qlik之后,Nature’s Pride立即能夠整合其流程,從而降低成本,提高供應(yīng)鏈效率。此外,員工現(xiàn)在可以訪問和分析他們所需的全部數(shù)據(jù),從而能夠做出更快、更明智的決策?,F(xiàn)在,Nature’s Pride正在Qlik的助力之下向著業(yè)務(wù)擴展的大目標(biāo)邁進。
Qlik 關(guān)聯(lián)模型允許不同層級的用戶通過簡單的搜索和選擇自始至終探索和細化上下文。每當(dāng)用戶點擊時,QIX 引擎就會立即響應(yīng),根據(jù)新的上下文以動態(tài)形式重新計算所有分析,并突出顯示所有數(shù)據(jù)源中的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)。這種以思維的速度進行的快速響應(yīng)鼓勵用戶思考新的問題,并繼續(xù)自身的探索和發(fā)現(xiàn)。
人腦能高效地處理視覺圖像。在這個過程中,大腦使用了潛意識,讓決策者可以通過迅速掃描圖像來處理信息。可視化圖表利用了大腦的圖像識別能力,出色的可視化模型將成為處理龐大數(shù)據(jù)集的更好選擇,也是2018年重要的大數(shù)據(jù)趨勢之一。
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