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说明数字化转型的10个大数据用例
所属栏目：[大数据] 日期：2021-06-09 热度：115
根据AnalyticsInsights的估计，这项神秘技术的市场规模预计将在2023年达到3015亿美元，高于2020年的1935亿美元，在2019-2023年的预测期内复合年增长率为10.9%。大数据越来越多地用于日常营销优化、定制预测、生命周期监控、改进的银行和教育以及支持运营估算[详细]
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成功应用大数据和人工智能的四个重要事项
所属栏目：[大数据] 日期：2021-06-09 热度：53
在这个快速变化和发展的时代，各行业组织之间的竞争比以往任何时候都要激烈，并致力于在当今互联互通的世界中提高基准、环境水平、投资回报率、利润率。大数据分析和咨询服务已经存在多年，可以通过处理和分析大量数据获得见解以帮助组织实现其业务目标。随[详细]
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102亿元！又一大数据项目落地，促进天津新基建发展
所属栏目：[大数据] 日期：2021-06-09 热度：136
近日，中金天津大数据产业园项目正式落户武清区京滨工业园，总投资约102亿元，将以基础资源建设、应用开发与产业研究齐头并举的模式，打造完整的大数据产业生态圈，建设数据处理中心、云计算、大数据、区块链等产业为基础的产业园区。项目建成后，将为京津冀[详细]
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数据科学如何改变社交媒体营销方案
所属栏目：[大数据] 日期：2021-06-09 热度：183
人工智能的广泛应用如今得到了很好的证明，但是它究竟如何增强企业的社交媒体营销策略? 人工智能有可能彻底改变企业品牌的社会知名度，从而为采取更为精明的营销方式铺平道路。 人工智能在社交媒体中的巨大潜力已经促使市场预测、社交平台内的深度学习、机器[详细]
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大数据网管运营数据存储模式学习
所属栏目：[大数据] 日期：2021-06-09 热度：150
随着近两年通信流量业务开展得如火如荼，更多的用户上网行为的数据分析需求猛增，而处理这类数据需要大量的写入处理，而且字段不固定，传统的关系型数据库已无法满足需求，急需多节点的分布式大数据集群来解决数据处理及存储问题。 本研究构建了一套大数据采[详细]
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自然语言解决在当今商业中的八大应用
所属栏目：[大数据] 日期：2021-06-09 热度：120
了解自然语言处理如何演变为业务优化的推动者。 基于人工智能的工具现在统治着每个工业部门。有了丰富的社交媒体、组织和数字平台，产生的数据中不乏有用的资源。尽管企业一直在使用这些数据来满足他们的需要，但这些数据中更重要的部分（将近80%）是非结构[详细]
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行业专家强调大数据对市场营销的关键性
所属栏目：[大数据] 日期：2021-06-09 热度：167
近年来，大数据技术传播者对数据科学的重要性提出了许多大胆的主张。随着大数据技术在各种行业领域的应用越来越广泛，市场营销专家也加入了大数据技术传播者的行列。 一些营销专家看到了采用大数据的好处。这些专家不仅强调大数据带来的总体利益，还指出大数[详细]
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大数据助力 智慧锄犁开垦出一座“都市田园”
所属栏目：[大数据] 日期：2021-06-09 热度：193
动动手指，就能实现网上种菜，线上施肥，这种现代农业种植方式，在扬州变成了风尚。 近日，记者走进位于广陵区沙头镇的沿江现代农业科技产业园一处大棚，满眼尽[详细]
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火山引擎正式推出大数据研发治理套件
所属栏目：[大数据] 日期：2021-06-09 热度：87
据介绍，在产品能力上，火山引擎大数据研发治理套件拥有以下几点优势： 1. 整合全域数据，支持20余种异构数据源的丰富传输方式，灵活对接各类业务系统，实现数据[详细]
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大数据时代如何善用智能设备与用户信息
所属栏目：[大数据] 日期：2021-06-09 热度：181
今年4月，我国出台《网络安全审查办法》，自6月1日起实施。这表明我国在网络日益发展的今天开始逐步关注用户隐私与网络安全等方面。欧洲专利局的数据显示，到2025年，物联网设备的数量将达到750亿。随着智能设备的日益普及，公共交通、家用电器、智能手机、[详细]
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医疗行业中的四个数据分析成功事件
所属栏目：[大数据] 日期：2021-06-09 热度：53
本文提到的四个医疗组织正在使用分析来提高患者的治疗效果，简化运营并削减成本。 所有行业的组织都希望更大限度地由数据驱动。在医疗领域尤其如此，在该领域里，医疗服务提供商正在利用分析对手头的大量数据进行分析，从而提高患者的治疗效果，简化运营并削[详细]
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机器学习中的五个实际问题及其对业务的作用
所属栏目：[大数据] 日期：2021-06-09 热度：77
正确规划和采用机器学习技术可以帮助企业在业务成长、市场竞争以及未来发展方面做好准备。 如今，很多企业需要快速处理大量数据。与此同时，市场竞争格局正在迅速发展变化，因此企业能够快速做出决定至关重要。 就像商业管理畅销书《快鱼吃慢鱼》的作者Jason[详细]
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高管们对高级分析提出的九个观点
所属栏目：[大数据] 日期：2021-06-09 热度：57
记者与数百名商业领袖展开了对话，这些对话揭示了他们面对分析革命的九种方式。 数据和高级分析已经来临。可用数据量呈指数增长，电话、传感器、支付系统和相机每天产生的数据都在迅速增加。机器学习正变得无处不在，组织正在努力将数据变成价值。 回报虽然[详细]
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怎样利用大数据促进销售？
所属栏目：[大数据] 日期：2021-06-09 热度：155
收集大数据 通过收集大数据可以提高销售量。例如，组织可以跟踪客户停留在其网站上的时间。此外，还可以记录他们点击的链接。通过这样做，组织将获得创建成功的[详细]
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成功实施数据湖的重要因素
所属栏目：[大数据] 日期：2021-06-09 热度：68
数据湖的实现需要很多关键因素，其中涉及从技术到治理，组织需要评估其实施策略中最重要的因素。 除了数据湖增长背后的业务驱动因素之外，价格不断下降的云服务提供大量存储和处理的能力，这正在使数据湖平台对各种规模的组织越来越有吸引力。 数据湖的实施[详细]
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大数据的低谷期，谁将倒下，谁成巨人？
所属栏目：[大数据] 日期：2021-06-09 热度：187
必须承认，从整个市场来看，2016年大数据行业整体取得了巨大进步。 首先，来自数据的价值被充分挖掘。大数据的热度让数据是资产数据产生价值深入人心，且在实际[详细]
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从底层到实践，那些数据人的必备技能
所属栏目：[大数据] 日期：2021-06-09 热度：144
1、大数据平台 目前很火，数据源头，各种炫酷新技术，搭建Hadoop、Hive、Spark、Kylin、Druid、Beam~，前提是你要懂Java，很多平台都是用Java开发的。 目前很多[详细]
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发数据要素价值的机制、问题和方案
所属栏目：[大数据] 日期：2021-06-09 热度：63
党中央、国务院高度重视发展大数据，提升社会数据资源价值。习近平总书记明确提出要构建以数据为关键要素的数字经济发挥数据的基础资源作用和创新引擎作用。国务院于2015年发布《促进大数据发展行动纲要》，实施国家大数据战略。党的十九届四中全会首次提出[详细]
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关于DevOps，数据科学家需要清楚这些
所属栏目：[大数据] 日期：2021-06-09 热度：143
为什么数据科学家需要了解DevOps 那么，在众多的工程和软件技能中，数据科学家应该学习哪一种呢?我的钱花在DevOps上了。 DevOps是development和operations的合成词，于2009年在比利时的一次会议上正式诞生。这次会议的召开是为了应对科技公司在历史上经历过[详细]
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分析：大数据带来的弊病？近因效应
所属栏目：[大数据] 日期：2021-06-09 热度：153
世界上90%的数据都是过去几年里产生的，你可能已经熟知这个统计了。这是真的。我能找到的关于这个表述的最早的陈述之一可以追溯到2013年五月，但这个趋势一直显[详细]
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数据分析前沿的看法
所属栏目：[大数据] 日期：2021-06-09 热度：62
在一个罕见的数据分析领导者聚会中，各种新的解决方案渐渐浮出水面，这些方案旨在解决人才，组织和前沿采用等一系列难题。 去年10月，来自数据分析领域的先进企业的八位高管就自己所面临的最大难题发表了看法。他们都是公司中负责数据分析工作的最高管理人员[详细]
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启动大数据项目之前需要问的5个关键
所属栏目：[大数据] 日期：2021-06-09 热度：91
然而，每天有更多的数据不断涌现：根据IBM公司的调查报告，全球每天创造2.5EB字节的数据（即10亿千兆字节）。但它并不总是这样。根据IBM公司的计算，世界上90％[详细]
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数据分析在业务中的五个影响
所属栏目：[大数据] 日期：2021-06-09 热度：103
企业的业务由数据组成，只有当努力理解数字所代表的含义时，才能正确地走向未来。数据不仅仅是在讲述企业积累的难以理解的数字以及过去的故事，实际上，还需要使用它来告知所有将来的决策。 不幸的是，人类的大脑并非旨在从大量未分类的数据点集合中提取有意[详细]
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企业在机器学习应用中必须吸取的经验和教训
所属栏目：[大数据] 日期：2021-06-09 热度：190
很多企业对于机器学习在业务中的应用可能会有一些不切实际的期望。行业专家为此分享了企业在投入生产时通常会感受到的5个硬道理。 在商业世界中，机器学习(ML)应用程序的持续宣传和炒作有其合理的原因。机器学习(ML)可能是当今最为普及的人工智能(AI)领域。[详细]
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Qlik Sense与Tableau：自助服务分析工具的对照
所属栏目：[大数据] 日期：2021-06-09 热度：73
自助式商业智能已成为业务决策的首选工具。下面来看看Qlik Sense和Tableau在功能和价格上的比较结果。 商业智能(BI)和分析平台长期以来一直是业务的重要组成部分，但是由于自助式商业智能工具的兴起，在数据科学家和数据库管理员的支持下，分析的责任已从IT[详细]
