所謂大數(shù)據(jù)，是指數(shù)據(jù)量龐大、產(chǎn)生數(shù)度快、結(jié)構(gòu)多樣的價(jià)值密度低的數(shù)據(jù)。其中，數(shù)據(jù)量龐大是指數(shù)據(jù)規(guī)模超出了1,2臺(tái)高性能主機(jī)所能處理范圍;結(jié)構(gòu)多樣性是指除了關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)能夠處理的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)還包含半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)

2016-08-03 09:25:19.000

大家是不是有這樣的習(xí)慣，每天早上起床第一件事，先看看天氣預(yù)報(bào)，天氣的好壞，可能會(huì)影響我們一天的工作、生活、或者身體的狀態(tài)。對(duì)于某些行業(yè)來(lái)說(shuō)，比如零售業(yè)，天氣的好壞也隨時(shí)影響著他們的營(yíng)業(yè)情況。天氣信息對(duì)我們來(lái)說(shuō)非常重要，對(duì)企業(yè)也一樣，那么今天就教大家如何獲取真實(shí)有效的天氣數(shù)據(jù)，來(lái)輔助我們的業(yè)務(wù)分析。

2016-08-02 09:55:46.000

Databricks官網(wǎng)的發(fā)布：自7月26日起Databricks開(kāi)始提供Apache Spark 2 0的下載，這個(gè)版本是基于社區(qū)在過(guò)去兩年的經(jīng)驗(yàn)總結(jié)而成，不但加入了用戶喜愛(ài)的功能，也修復(fù)了之前的痛點(diǎn)。

2016-08-02 09:34:33.000

經(jīng)過(guò)國(guó)稅、 地稅的長(zhǎng)期建設(shè)， 兩者都在稅務(wù)監(jiān)管方面積累了多年的數(shù)據(jù)， 過(guò)去簡(jiǎn)單的統(tǒng)計(jì)分析已經(jīng)滿足不了客戶增長(zhǎng)的需求， 全 國(guó)各地已經(jīng)開(kāi)始步入稅務(wù)預(yù)測(cè)分析的時(shí)期。

2016-08-01 14:13:42.000

本文主要通過(guò)運(yùn)用 IBM SPSS Modeler 中 C5.0 節(jié)點(diǎn)所具有的特殊算法對(duì)電信客戶的屬性特征進(jìn)行分析，得出流失客戶的基本特征，以幫助企業(yè)管理者對(duì)該類客戶的行為特性進(jìn)行預(yù)警分析，采取針對(duì)性的措施改善客戶關(guān)系，避免客戶流失或者挽留客戶，達(dá)到亡羊補(bǔ)牢的效果。

2016-08-01 11:33:30.000

經(jīng)過(guò)多年信息化建設(shè)，我們已經(jīng)進(jìn)入一個(gè)神奇的“大數(shù)據(jù)”時(shí)代，無(wú)論是在通訊社交過(guò)程中使用的微信、QQ、電話、短信，還是吃喝玩樂(lè)時(shí)的用到的團(tuán)購(gòu)、電商、移動(dòng)支付，都不斷產(chǎn)生海量信息數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)和我們的工作生活密不可分、須臾難離。

2016-08-01 10:34:54.000

商業(yè)保險(xiǎn)公司希望通過(guò)分析以往的固定資產(chǎn)保險(xiǎn)理賠案例，能夠預(yù)測(cè)理賠金額，借以提高其服務(wù)中心處理保險(xiǎn)理賠業(yè)務(wù)的速度和服務(wù)質(zhì)量，并降低公司運(yùn)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)。業(yè)界領(lǐng)先的預(yù)測(cè)分析軟件 IBM SPSS Statistics 提供了強(qiáng)大的線性回歸分析功能，能夠有效地解決此類問(wèn)題。本文結(jié)合該商業(yè)實(shí)例介紹了線性回歸模型的基本概念，以及使用 Statistics 進(jìn)行線性回歸分析，解決該商業(yè)問(wèn)題的基本步驟和方法。

2016-08-01 09:55:51.000

本文要介紹的預(yù)測(cè)分析模型是“關(guān)聯(lián)規(guī)則模型”，我們將為大家簡(jiǎn)要介紹關(guān)聯(lián)規(guī)則的理論，然后結(jié)合 IBM SPSS Modeler 產(chǎn)品為大家詳細(xì)講述如何利用關(guān)聯(lián)規(guī)則模型來(lái)解決客戶的具體商業(yè)問(wèn)題——如何優(yōu)化超市商品的擺放以提高銷量。

2016-07-29 16:16:56.000

2016年堪稱人工智能元年。繼谷歌AlphaGo高調(diào)亮相之后，IT巨頭們紛紛亮出了人工智能領(lǐng)域的最新成果。微軟推出了智能聊天機(jī)器人Tay，必應(yīng)搜索引擎也多次在足球、選秀等重大比賽中準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)了比賽結(jié)果。Facebook公布了圖像識(shí)別技術(shù)。這些技術(shù)看起來(lái)非常驚艷，但很多在商業(yè)領(lǐng)域難以直接發(fā)揮作用。

2016-07-29 09:46:51.000

隨著商業(yè)智能系統(tǒng)的深入應(yīng)用，分析系統(tǒng)的數(shù)據(jù)量呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)，原有依賴硬盤(pán)IO處理性能（包括傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)、多維立方體文件）的多維分析技術(shù)遭遇到性能瓶頸。與此同時(shí)，隨著服務(wù)器內(nèi)存價(jià)格的下降，一種新的基于內(nèi)存的OLAP技術(shù)架構(gòu)出現(xiàn)了。

2016-07-29 09:33:26.000