评估

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权衡你正在考虑的技术、产品和项目的利弊。

• 大数据给企业带来的6大好处

  大数据是推动智能、可持续变革的最重要资源之一。了解大数据是如何改善商业运作方式的。继续阅读

• 华体会IM体育

  美国最热门工作之一的招聘出现了停顿，但随着封锁开始解除，办公室开始重新开业，数据科学家的就业前景正在发生变化。华体会IM体育

• NLP对于增强分析意味着什么?

  探索增强分析平台如何使用NLP来提高员工的搜索能力，扩展数据可视化，建立数据驱动的文化。继续阅读

• 8个大数据用例，用于企业和行业案例

  随着对大数据需求理解的增加，大数据用例也在不断增加。以下是企业利用大数据改善运营的8种方式。继续阅读

• 大数据与机器学习：它们如何不同和相关

  大数据和机器学习是一个强大的分析配对。以下是对它们之间的区别的解释以及它们如何一起使用。继续阅读

• 考虑在2021年使用的15个数据科学工具

  有许多工具可用于数据科学应用。阅读15个，包括它们的特性，功能和用途，看看它们是否符合你的分析需求。继续阅读

• 你可能需要数据科学服务的6个原因

  将所有或部分数据科学项目外包给服务有很多原因。了解企业在分析管道中使用DSAAS。继续阅读

• 分析管道是由什么组成的?

  分析管道传统上是隐藏的，但随着越来越多的组织关注数据的敏捷性，它们正在发生变化。了解成功的分析管道的组成。继续阅读

• 企业自助BI收益排名前四位

  自助式BI的采用正成为趋势，因为它使数据访问和分析变得大众化。探索这些平台为企业提供的好处。继续阅读

• 关于图形技术，分析领导者需要知道什么

  企业图分析的采用最近已经成为趋势，而且预计只会增长。高德纳分析师马克·拜尔探讨了关于图形技术你需要知道什么。继续阅读

• 协作分析有利于企业数据分析

  有时候，多关注一个问题可以帮助更快地解决它。专家们讨论了实现协作分析对企业的好处。继续阅读

• 你对图形数据分析了解多少?

  图表数据库和分析的采用在过去的几年中已经成为趋势，因为它们的用例继续扩展。利用这个测试来了解你对这项技术的了解。继续阅读

• 企业商业智能的终极指南

  正如本深度商业智能指南中所解释的那样，企业BI系统为组织带来了各种用途、业务好处和挑战。继续阅读

• 一个成功的自助BI策略的要点

  由于自助服务BI采用跨越企业，重要的是要确保您有一个良好的策略。以下是成功自助部署的顶级提示。继续阅读

• 前5名企业图分析用例

  Gartner预计未来几年企业图分析的应用将会增长。继续往下读，找出为什么这种技术在组织市场上正在崛起。继续阅读

• Python代码格式化:您需要的工具以及它的重要性

  计算机不关心代码的风格，那么您为什么要关心呢?看看Al Sweigart对代码格式有什么看法，并抢先看一下他的新书。继续阅读

• 您是否需要一个用于商业智能的数据仓库?

  一些组织已经在其商业智能策略中不再使用数据仓库。继续阅读，了解BI的数据存储方法是如何变化的。继续阅读

• 基于分析的决策智能软件，人工智能

  未来几年，企业对决策智能的采用预计将会增长。了解分析和人工智能如何支持决策建模，以及组织如何使用它。继续阅读

• 汽车分析推动了以消费者为中心的行业

  汽车行业和分析始终串联工作，现在通过市场变化和经济衰退的产品兴奋地向消费者转移到消费者。继续阅读

• 为什么越来越多的人开始使用图表分析技术来分析大数据

  由于不同的原因，图表分析在各个行业都得到了应用。继续往下读，看看他们如何改进组织决策、网络分析、生产等等。继续阅读

• 6实时数据分析的最佳业务福利

  实时分析应用程序对组织的潜在好处包括更快的决策、增加的业务敏捷性、更好的客户服务等。继续阅读

• 数据科学、机器学习和人工智能:它们是如何协同工作的

  数据科学、机器学习和人工智能是分析和其他企业应用的核心。以下是它们各自所涉及的内容，以及如何将它们结合起来为企业带来好处。继续阅读

• 8大数据科学应用和商业用例

  数据科学家从事各种应用程序来分析数据和创造技术。这是8个常见的例子，来自不同的组织和行业。继续阅读

• 如何构建和管理数据科学团队

  数据科学团队通常包括各种分析和数据专业人员，并且可以以不同的方式设置，如此在此后面的管理提示。继续阅读

• 增强分析领先2021年的分析趋势

  增强的分析采用是2020年的最高趋势之一。2021年的采用仍然很强劲，而且个性化AI在整体分析中的作用。继续阅读

• 14您需要成功的最多需求数据科学技能

  对数据科学家的需求继续增长，但工作需要组合技术和软技能。以下是有效数据科学家的14个关键技能。继续阅读

• 房地产的分析在商业市场中茁壮成长

  数据可以推动商业地产领域从投资到再开发的一切，而分析将继续引领行业变革。继续阅读

• 15常见的数据科学技术了解和使用

  数据科学家使用各种统计和分析技术来分析数据集。以下是15个流行分类，回归和聚类方法。继续阅读

• 事件流技术是对大数据冲击的补救

  事件流被涌现为可行的方法，以便在实时分析到从多个数据源倾注到收集系统的信息的种子。继续阅读

• 脑预告和学习Python的其他有趣提示

  了解Python程序员可以通过哪些有趣的方式提高他们的语言技能，以及与社区中其他人联系和学习的重要性。继续阅读

• 为什么道德使用数据对企业如此重要

  随着其他一切都在今年进行，数据隐私一直是许多消费者面前的，伴随着与他们的数据如何收集和使用的道德规范。继续阅读

• DataOps体系结构如何有利于您的分析策略

  DataOps框架可以在整个组织中更有效地提供访问，从而简化分析过程并更快地交付见解。继续阅读

• 首席数据官和分析官:你需要知道什么

  无论你有首席分析官还是首席数据官，企业都需要一个统一的数据和分析领导结构。继续阅读

• 企业分析自然语言处理的益处

  随着越来越多的分析供应商采用自然语言工具，企业可能想要考虑该技术为其分析能力提供的好处。继续阅读

• 情绪分析帮助Hotels.com与客户建立联系

  在我们大多数人停止旅行时，酒店的营销努力仍在继续，并且锐化这些努力的一种方式正在建立一个情绪化的联系 - 与数据建立情感联系。继续阅读

• 证书对数据科学学习路径很重要

  虽然数据科学证书具有职业世界的价值，但候选人必须使他们成为一个更大的技术掌握和持续教育。继续阅读

• 企业中的前5个预测分析用例

  从营销到医疗保健，看着过去的数据可能有利于预测未来趋势。请继续阅读，了解今天预测分析的最受欢迎的用例。继续阅读

• 寻找数据科学领军人物的5个步骤

  企业仍在努力为其数据科学团队有效招聘人才，但高拉夫·阿南德(Gaurav Anand)表示，考虑到技术和商业知识的混合解决方案可能会奏效。继续阅读

• 比较商业智能和商业分析

  带有描述性分析的业务智能可以更好地理解您当前的操作，而业务分析的目的是为未来的决策提供信息。继续阅读

• 利用数据为公共利益争取种族平等

  虽然一些数据驱动的方法最近在实践中公开审查了偏见的偏见，但数据可以有很多方法可以帮助争夺种族权益。继续阅读

• 为什么更多员工需要数据素养技能

  鼓励员工学习数据读写技能对任何企业都有好处。继续读下去，你会发现一些可以用来培养这些技能的好处和资源。继续阅读

• 20个顶级BI工具以及如何选择正确的

  为帮助您购买合适的BI工具进行数据分析需求，这是一个查看20个领先的技术，不同类型的BI软件和关键功能要找。继续阅读

• Python探索数据分析以及为什么重要

  探索性数据分析是构建最佳模型以从数据中获得洞察力的关键步骤。继续阅读，了解Python如何在这个过程中成为一个有用的工具。继续阅读

• 确保COVID-19时代预测模型的准确性

  数据科学家习惯于概念漂移，但由于COVID-19而不断变化的数据可能难以处理。专家讨论如何在大流行中保持模型的准确性。继续阅读

• 实施分析商业计划需要承诺

  为了从数据分析的商业计划中获得最大的好处，公司必须有明确的目标和沟通，以及在全公司范围内进行适当的收购。继续阅读

• 自助分析市场的现状

  自助式分析对于强大的企业分析非常重要。专家们谈到了市场上的顶级供应商是如何跟上用户需求的。继续阅读

• BI和Analytics的Dataops框架的关键要素

  DataOps为BI流程带来了速度和敏捷性，并帮助将数据管理与业务目标保持一致。了解DataOps框架的关键元素。继续阅读

• Salesforce对Tableau AI功能的意思是什么？

  Tableau和Salesforce都为其分析工具提供AI功能。专家讨论每个平台的AI产品如何相互补充。继续阅读

• 5个有价值的商业智能用例组织

  BI工具和应用程序可以帮助改善决策，战略规划和其他业务功能。这是一个看五个顶级BI用例的组织。继续阅读

• 嵌入式BI和可定制分析的好处

  根据您的数据需求，可以使用BI平台或定制的分析框架进行嵌入式分析。继续阅读每种选择的好处。继续阅读

• 顶级增强的分析工具供应商提供

  从自然语言查询到自动数据准备，增强分析是顶级BI平台的关键功能。继续往下读，看看受欢迎的供应商都提供了什么。继续阅读

• 数据科学家和机器学习工程师的职业

  数据科学伞下有许多职业，包括数据科学家和机器学习工程师。但两者之间有什么区别？请仔细阅读，找出答案。继续阅读

• 如何使用分析师报告选择自助BI工具

  当决定使用什么BI工具时，许多组织会求助于分析公司的报告。下面介绍如何解读评级，为您的组织选择合适的工具。继续阅读

• 数据科学家工作中最重要的软技能

  软技能是数据科学家工作的重要组成部分。从商业价值到人际沟通，许多非技术技能对数据科学项目很重要。继续阅读

• 你的公司应该雇佣一个自由数据科学家吗?

  在支持数据项目时，企业需要做出正确的招聘选择。以下是您公司可能 - 或者可能不会 - 考虑雇用自由职业者的原因。继续阅读

• 选择嵌入式分析工具的关键考虑事项

  许多组织受益于使用嵌入式分析工具。以下是在决定嵌入式分析供应商之前需要考虑的一些关键事项的指南。继续阅读

• 嵌入式BI和Analytics应用程序速度工作流程，Insight Access

  嵌入式BI快速成为分析器的焦点，用作数据分析师，开发人员和企业用户享有更快的处理，减少工作量和更好的结果。继续阅读

• Salesforce在云端对Tableau意味着什么

  在收购Salesforce之后，用户对Tableau在云计算中的未来感到好奇。专家们就这种转变将如何有利于该平台发表意见。继续阅读

• 道德数据收集在新法规的聚光灯下

  对许多消费者来说，新法规已将数据隐私放在首位。下面让我们来看看企业如何将道德数据收集纳入其中，甚至从中受益。继续阅读

• 数据科学路径需要不断学习

  随着开源编码语言的出现和在线课程的扩大，成为一名数据科学家的道路从未如此容易。继续阅读

• 如何提高数据科学家的工作满意度

  招聘数据科学家很艰难。保持它们更加强硬。然而，有一些东西可以做到的是，最大限度地减少他们的数据科学团队内的营业额的高成本。继续阅读

• 如何比较和选择增强的分析工具

  当它们提供的产品如此相似时，选择一个增强的BI和分析供应商可能会很困难。Gartner和Forrester的分析师为选择增强分析工具提供了建议。继续阅读

• 5种企业适应数据科学家短缺

  所有的数据科学家在哪里?应对数据科学家短缺是许多企业的一个难题。以下是有效应对短缺的五种方法。继续阅读

• 增强分析工具:业务用途、好处和障碍

  本指南探讨了增强分析技术的功能和潜在好处，并提供了如何使用它们来简化BI和分析流程的指导。继续阅读

• 自动化工具拓宽了未来数据科学的范围

  专家表示，自动化数据科学工具可能会进入数据科学过程，但不太可能完成人类数据科学家所做的所有工作。继续阅读

• 你需要知道的关于增强分析供应商的一切

  增强分析被设定为成为BI和分析的最新趋势，供应商正在进行大量投资，以开发更广泛的用户更聪明的产品。继续阅读

• Tableau或Qlik：数据可视化工具的内容是什么？

  虽然主要的数据可视化供应商Tableau和Qlik看起来很相似，但它们之间有很大的区别。理解这些差异是做出正确决定的关键。继续阅读

• Salesforce收购Tableau可能带来变化

  自从Salesforce收购Tableau之后，很多人都想知道Tableau的本地客户会怎么样。看看行业专家怎么说。继续阅读

• BI和分析中的NLP使用轻柔地说话，但携带一根大棒

  自助分析供应商在他们的工具中添加了NLP特性，使其更易于使用。了解一些著名的NLP应用程序以及一些注意事项。继续阅读

• BI和分析中的NLP进展通过语言障碍减缓

  自然语言处理在简化数据访问和获得更深层次的见解方面显示出了潜力，但NLP的优势可能是它在到达应许之地方面的弱点。继续阅读

• 用数据科学讲故事已经成为一种顶尖的分析技能

  数据科学中的讲故事正在成为分析学中的一项关键技能。没有它，数据驱动的洞察力往往会枯萎。继续阅读

• 你知道Domo机器学习工具后面有什么关系

  Domo您知道功能是否使用机器学习算法自动将分析信息拉出商业用户的数据集。这是它的工作原理。继续阅读

• 商业智能的方向正在变化到前进

  预测分析和共享数据的能力将成为塑造下一代商业智能平台的关键趋势之一。继续阅读

• Tableau与Power Bi Vs. Qlik：比较BI软件选择

  顾问Rick Sherman表示，Tableau、Power BI和Qlik Sense提供了类似的自助BI功能。但他指出了它们的一些长处和弱点。继续阅读

• 增强数据分析过时传统双流程

  自动化功能正在被添加到BI软件中，以帮助用户找到和分析数据。本手册着眼于增强分析的好处和挑战。继续阅读

• 增强BI工具随着较低人工劳动力的速度见解

  通过人工智能、机器学习和自然语言处理，增强分析减少了传统BI工作的人工劳动，从而更快速、准确地定位和分析相关数据。继续阅读

• Yellowfin Signals为BI用户提供自动化的洞察

  Bi供应商Yellowfin的信号工具自动警告用户有关业务数据的更改，旨在扩大组织中的分析。继续阅读

• 7企业用例实时流分析

  企业正在利用实时流媒体分析来快速响应客户，并提供一系列服务。了解一些公司是如何利用这些平台的。继续阅读

• 云商业智能的兴起引发了迁移问题

  更多组织正在寻求在云中运行BI和Analytics应用程序。本手册为将本地BI系统移动到云环境，提供了洞察力。继续阅读

• 新信息建设者首席执行官瞄准现代CX，开发

  在Q&A中，新CEO Frank Vella讨论了Information Builders如何现代化其WebFocus平台，以使其更易于使用，并改变供应商的内部文化。继续阅读

• 专家敦促数据专业人士磨练数据科学技能

  IT专家William McKnight为希望在变化的企业中取得成功的数据专业人士分享了一些工作小贴士。他的第一条建议是:不断培养数据科学技能。继续阅读

• 对数据科学家的需求正在迅速增长，而且只会继续增长

  招聘网站称，在大数据和人工智能的推动下，对数据科学技能的需求正呈指数级增长。然而，有技能的申请人的增长速度正在放缓。继续阅读

• IT经理希望在云中部署BI，分析

  TechTarget 2019年IT优先级调查发现，越来越多的组织计划使用基于云计算的BI和分析，专注于数据治理和预测分析。hth苹果继续阅读

• 人工智能，图表数据库在顶级BI和分析趋势

  BI和Analytics的主要趋势包括机器学习，多云和图形数据库。IT专家William McKnight详情在网络研讨会中他们将如何影响企业。继续阅读

• MicroStrategy 2019平台吹捧'零点击'Analytics

  MicroStrategy最新的BI平台在新的语音和视觉功能的帮助下支持“零点击”分析的未来。其目标是:更快的决策和数据的民主化。继续阅读

• 分析趋势我们将在2019年看到

  BI和分析软件将在2019年进一步发展，因为工具将越来越容易使用，更多人工智能技术将增强用户体验。继续阅读

• Tableau Hyper引擎做什么和它是如何被开发的

  Tableau的新Hyper数据引擎旨在提高其BI和数据可视化软件的处理速度。让它工作是一个复杂的过程。继续阅读

• 在Logi Analytics和Tableau，Beta反馈驱动器创造

  来自软件beta测试的建设性评论可以帮助解决bug并带来新想法，BI供应商Logi Analytics和Tableau可以证明这一点。继续阅读

• 数据素养培训是BI供应商的关键

  Tableau宣布了一项基本的认证培训考试，增加了其在线数据素养课程的名单。自助BI的竞争对手Qlik也非常关注数据素养。继续阅读

• 选择大数据分析的最佳可视化工具

  数据驱动型企业利用可视化工具讲述隐藏在大数据中的故事——帮助用户将信息转化为利润的故事。以下是如何选择正确的工具。继续阅读

• Looker 6更新为BI工具添加了分析应用程序

  有了Looker 6, BI平台的用户现在可以访问打包的应用程序，这些应用程序是为web分析和数字营销分析而设计的。继续阅读

• 自动预测分析工具产生伟大的科学家

  它们不拥有相同的数据科学技能深度，但自动预测分析工具孵化了一种新的“数据科学家”，他们可以生产可行的预测模型。继续阅读

• 增强分析、自动化工具有助于数据分析

  从Tableau到Google，供应商越来越多地将增强和自动分析工具纳入他们的软件，以速度分析工作，并将其打开到更多用户。继续阅读

• 增强分析揭示了事物隐藏的一面

  增强分析的兴起使企业能够找到数据中的相关性，这可能是运营效率和成本节约的关键差异。继续阅读

• 自助分析工具为业务用户提供BI功能

  自助BI软件为组织中更广泛的分析应用打开了大门。本手册比较了顶级自助服务工具并详细介绍了用户部署。继续阅读

• Tibco分析能力在Spotfire X得到升级

  新的TIBCO AI和自然语言处理功能在即将发布的Spotfire X中，可以为自助服务BI用户创建更简单和更快的体验。继续阅读

• 教育旗帜陷入困境的学生Qlik感觉和预测分析

  通过学术分析和Qlik Sense，弗吉尼亚州劳登县公立学区的管理人员正在寻求更快、更准确地识别和帮助有风险的学生。继续阅读

• Reddit和有抱负的数据科学家

  对于业余数据科学家来说，Reddit提供了发布关于个人项目的机会，与志同道合的人聊天并获得大型社区的免费建议。继续阅读

• 谈话数据:人工智能的进步和麻省理工学院创业交易所

  谈话数据播客团队讨论了麻省理工学院的一些初创公司，它们正在人工智能和自然语言处理方面取得进展。继续阅读

• 购买数据发现软件的完整指南

  数据发现软件将数据转化为商业洞察力，并且对GDPR合规性至关重要。本指南概述了数据发现工具的产品和商业案例。继续阅读