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  • 翻譯 SQL Server 2017中的Python:增強的數(shù)據(jù)庫內(nèi)機器學習

    本文主要介紹在Microsoft SQL Server中的Python如何增強機器學習以及它的優(yōu)點和受益人群

    2019-01-30 11:34:50.000
    翻譯 【SQL Server】機器學習的生命周期和角色

    文章主要介紹機器學習的生命周期和參與角色的相關(guān)概念,以及SQL Server如何支持機器學習的介紹

    2018-12-27 16:53:43.000
    原創(chuàng) 數(shù)據(jù)挖掘中的十大實用分析方法

    數(shù)據(jù)挖掘中的十大實用分析方法

    2017-10-13 09:43:33.000
    原創(chuàng) 數(shù)據(jù)集成領(lǐng)導者,DataStage “多快好省”見奇效!

    從數(shù)字時代到認知時代,大數(shù)據(jù)是永遠的焦點。大數(shù)據(jù)項目雨后春筍般層出不窮,利用數(shù)據(jù)分析進行商業(yè)決策的公司也越來越多,然而當下關(guān)注的焦點正在發(fā)生轉(zhuǎn)變,漸漸從數(shù)據(jù)分析邁向數(shù)據(jù)集成。例如在前幾期的系列文章中,小編多次向大家安利的IBM IIG(數(shù)據(jù)集成與監(jiān)管)解決方案就是集成領(lǐng)域當之無愧的“大明星”。

    2017-06-16 11:12:12.000
    原創(chuàng) IBM大數(shù)據(jù)采集工具,助力企業(yè)快速釋放數(shù)據(jù)價值

    在企業(yè)“數(shù)字化轉(zhuǎn)型”的浪潮中,數(shù)據(jù)就像血液一樣流淌在不同的業(yè)務(wù)載體中,時刻牽動著企業(yè)決策和業(yè)務(wù)發(fā)展方向。隨著數(shù)據(jù)的爆炸式增長和企業(yè)轉(zhuǎn)型進程的推進,企業(yè)對數(shù)據(jù)質(zhì)量有了更高的要求。想要撬動“大數(shù)據(jù)”這座金山,“可信任數(shù)據(jù)”將成為下一步企業(yè)必爭之地。

    2017-05-22 10:03:49.000
    原創(chuàng) 揭秘13種商業(yè)數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用場景和主題

    數(shù)據(jù)挖掘涉及到公司運營的方方面面,這包括對企業(yè)部門經(jīng)營情況的評估、內(nèi)部員工的管理、生產(chǎn)流程的監(jiān)管、產(chǎn)品結(jié)構(gòu)優(yōu)化與新產(chǎn)品開發(fā)、財務(wù)成本優(yōu)化、市場結(jié)構(gòu)的分析和客戶關(guān)系的管理。

    2017-01-03 10:22:24.000
    原創(chuàng) 大數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)統(tǒng)計、數(shù)據(jù)挖掘、OLAP的區(qū)別

    在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域里,經(jīng)常會看到例如數(shù)據(jù)挖掘、OLAP、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)可視化等等的專業(yè)詞匯。如果僅僅從字面上,我們很難說清楚每個詞匯的意義和區(qū)別。今天,我們就來通過一些大數(shù)據(jù)在高校應(yīng)用的例子,來為大家說明白—數(shù)據(jù)挖掘、大數(shù)據(jù)、OLAP、數(shù)據(jù)可視化的區(qū)別。

    2016-12-16 09:54:59.000
    原創(chuàng) 干貨 | 數(shù)據(jù)挖掘入門必看10個問題

    硬要去區(qū)分Data Mining和Statistics的差異其實是沒有太大意義的。一般將之定義為Data Mining技術(shù)的CART、CHAID或模糊計算等等理論方法,也都是由統(tǒng)計學者根據(jù)統(tǒng)計理論所發(fā)展衍生,換另一個角度看,Data Mining有相當大的比重是由高等統(tǒng)計學中的多變量分析所支撐。但是為什么Data Mining的出現(xiàn)會引發(fā)各領(lǐng)域的廣泛注意呢?

    2016-10-12 09:50:15.000
    轉(zhuǎn)帖 怎么區(qū)別數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)據(jù)分析?

    從分析的目的來看,數(shù)據(jù)分析一般是對歷史數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計學上的一些分析,數(shù)據(jù)挖掘更側(cè)重于機器對未來的預(yù)測,一般應(yīng)用于分類、聚類、推薦、關(guān)聯(lián)規(guī)則等。

    2016-09-13 09:20:01.000
    轉(zhuǎn)帖 速度收藏 | 100+篇大數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘電子書免費下載!

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    2016-09-07 09:56:02.000
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