Cognos Analytics 11 在用戶體驗(yàn)上做了很大的提升。與老版本中規(guī)中矩的企業(yè)軟件設(shè)計(jì)風(fēng)格不同，新門戶簡潔、清新、易于上手，連非IT人員都能輕松掌握。現(xiàn)在就讓我們一起來體驗(yàn)一下全新的Cognos Analytics！

2016-07-05 11:28:19.000

現(xiàn)在提到數(shù)據(jù)挖掘，不再像以前一樣，讓大家覺得神秘莫測，數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用已經(jīng)深入到各個(gè)行業(yè)，不管是傳統(tǒng)的銀行、電信、零售、制造，還是當(dāng)前火熱的互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用，都在使用這類技術(shù)，深入業(yè)務(wù)分析，為業(yè)務(wù)決策提供客觀的數(shù)據(jù)支持。

2016-07-05 09:37:47.000

社交網(wǎng)絡(luò)分析(Social Network Analysis) 是指基于信息學(xué)、數(shù)學(xué)、社會(huì)學(xué)、管理學(xué)、心理學(xué)等多學(xué)科的融合理論和方法，為理解人類各種社交關(guān)系的形成、行為特點(diǎn)分析以及信息傳播的規(guī)律提供的一種可計(jì)算的分析方法。

2016-07-04 10:41:46.000

隨著數(shù)據(jù)庫技術(shù)的廣泛應(yīng)用，企業(yè)信息系統(tǒng)產(chǎn)生了大量的數(shù)據(jù)，如何從這些海量數(shù)據(jù)中提取對企業(yè)決策分析有用的信息成為企業(yè)決策管理人員所面臨的重要難題。因此，人們逐漸嘗試對OLTP數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)進(jìn)行再加工，形成一個(gè)綜合的、面向分析的、更好的支持決策制定的決策支持系統(tǒng)。

2016-07-01 10:27:10.000

企業(yè)在做一項(xiàng)投資的時(shí)候，經(jīng)常需要財(cái)務(wù)做投資回報(bào)率的分析，那么今天我們就來介紹下，如何通過SPSS蒙特卡羅模擬法（Monte Carlo method）實(shí)現(xiàn)投資回報(bào)率的預(yù)測。

2016-07-01 09:51:30.000

InfoSphere Change Data Capture 是一款基于數(shù)據(jù)庫日志的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)復(fù)制產(chǎn)品，可以在跨平臺和異構(gòu)的數(shù)據(jù)庫環(huán)境中實(shí)現(xiàn)變化數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)復(fù)制，在國內(nèi)外的各個(gè)業(yè)務(wù)領(lǐng)域中有著廣泛的應(yīng)用，為客戶在數(shù)據(jù)遷移，數(shù)據(jù)整合，數(shù)據(jù)同步，動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)倉庫，主數(shù)據(jù)管理以及實(shí)時(shí)BI分析等應(yīng)用中提供了出色的解決方案。

2016-06-29 10:16:41.000

最近各大IT媒體都看到spark的新聞，這個(gè)大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的新寵，讓我們一起來看看它！

2016-06-29 09:48:16.000

2015年IBM按照客戶的需求和市場的變化趨勢，重新調(diào)整了組織架構(gòu)，下面介紹的是其中一個(gè)最重要的部門 - IBM Analytics Unit，即對應(yīng)市場上所說的大數(shù)據(jù)分析部門。該部門中最重要的一個(gè)團(tuán)隊(duì)就是提供市場急需的大數(shù)據(jù)平臺產(chǎn)品，以下逐一簡介。

2016-06-28 09:42:12.000

Watson Analytics是IBM基于Watson認(rèn)知技術(shù)構(gòu)建的一個(gè)創(chuàng)新云分析平臺，它為用戶提供了一系列自助式的分析服務(wù)，包括數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、數(shù)據(jù)探索、預(yù)測、構(gòu)建分析儀表盤等。

2016-06-27 09:47:35.000

由慧都學(xué)院、慧都大數(shù)據(jù)和IBM共同舉辦的“大數(shù)據(jù)時(shí)代·BI數(shù)據(jù)可視化分析——IBM重量級商業(yè)智能軟件Cognos產(chǎn)品公開課”于2016年6月22日下午圓滿結(jié)束。

2016-06-24 18:07:03.000