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商业智能数据挖掘gydF4y2Ba消息gydF4y2Ba

4月26日，2021年4月26日gydF4y2Ba26gydF4y2Ba4月21日gydF4y2Ba
首席数据官是数据驱动决策的关键角色gydF4y2Ba
尽管第一个CDO是在近20年前聘用的，但许多组织直到现在才开始意识到数据的价值，并寻求有人来监督他们的数据操作。gydF4y2Ba
2021年4月07日gydF4y2Ba07gydF4y2Ba4月21日gydF4y2Ba
Trifacta推出了新的集成功能，支持数据争论gydF4y2Ba
周三，Trifacta发布了一个更新的工具，让客户可以直接在谷歌BigQuery中工作，同时还有两个新的集成，旨在改善数据准备。gydF4y2Ba
2021年1月27日gydF4y2Ba27gydF4y2BaJan'21.gydF4y2Ba
Neo4j为企业推出了云图数据库gydF4y2Ba
Neo4J Aura Enterprise是一个用于大型组织的全托管云数据库。供应商以前开发了Aura Professional，SMBS的类似工具。gydF4y2Ba
2020年11月12日gydF4y2Ba12gydF4y2Ba11月20日gydF4y2Ba
持续智能趋势上升gydF4y2Ba
随着组织期望获得竞争优势 - 许多人只是在大流行期间尝试生存 - 数据流在帮助他们实时做出决策。gydF4y2Ba

让你自己跟上我们的介绍内容gydF4y2Ba

高级分析gydF4y2Ba
高级分析是一种广泛的查询类别，可用于帮助推动业务实践中的更改和改进。gydF4y2Ba继续阅读gydF4y2Ba
大数据分析gydF4y2Ba
大数据分析是审查大数据的往往是揭示信息的大数据 - 例如隐藏的模式，相关性，市场趋势和客户偏好 - 这可以帮助组织做出明智的业务决策。gydF4y2Ba继续阅读gydF4y2Ba
文本挖掘(文本分析)gydF4y2Ba
文本挖掘是在软件的帮助下对大量非结构化文本数据进行挖掘和分析的过程，软件可以识别数据中的概念、模式、主题、关键字等属性。gydF4y2Ba继续阅读gydF4y2Ba

权衡你正在考虑的技术、产品和项目的利弊。gydF4y2Ba

考虑在2021年使用的15个数据科学工具gydF4y2Ba
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。gydF4y2Ba继续阅读gydF4y2Ba
8个顶级数据科学应用程序和企业使用案例gydF4y2Ba
数据科学家从事各种应用程序来分析数据和创建技术。这些是八个常见的，来自不同组织和行业的示例。gydF4y2Ba继续阅读gydF4y2Ba
如何构建和管理数据科学团队gydF4y2Ba
数据科学团队通常包括各种分析和数据专业人员，可以以不同的方式组建，本文将介绍如何管理这些团队。gydF4y2Ba继续阅读gydF4y2Ba

学习应用最佳实践并优化您的操作。gydF4y2Ba

数据科学流程:分析应用程序的6个关键步骤gydF4y2Ba
数据科学进程包括一组数据科学家采取的步骤，准备和分析数据并将分析结果呈现给业务用户。gydF4y2Ba继续阅读gydF4y2Ba
数据目录最佳实践依赖于团队合作，治理，工具gydF4y2Ba
本手册提供了创建数据目录的建议，以帮助数据分析师和其他用户在公司系统中找到信息，以及对数据目录趋势的洞察。gydF4y2Ba继续阅读gydF4y2Ba
数据目录管理的分析充满独特的需求gydF4y2Ba
用于分析应用程序的数据目录需要详细的用户需求评估、跨职能团队、随时可用、持续改进和一个自我维持的系统。gydF4y2Ba继续阅读gydF4y2Ba

我们收集了像你这样的专业人士的专家建议和提示，以便始终提供所需的答案。gydF4y2Ba

数据挖掘中的治理、遵从性和伦理:独立但平等gydF4y2Ba
在伦理挖掘和分析数据，治理，遵守和道德的情况下被错误地被误认为是一个。数据管理器需要了解临界差异。gydF4y2Ba继续阅读gydF4y2Ba
有效地应用数据科学模型，而不仅仅是为了自己的缘故gydF4y2Ba
如果模型没有帮助生成业务福利，则拥有数据科学家构建分析模型对组织没有多大。以下是某种方式来确保他们做到。gydF4y2Ba继续阅读gydF4y2Ba
高级分析工具从大数据提取业务价值gydF4y2Ba
基于Hadoop和Spark等技术的大数据环境正在得到更广泛的部署，高级分析工具也同样如此，这些工具可以帮助组织有效利用涌入这些系统的数据。事实上,…gydF4y2Ba继续阅读gydF4y2Ba