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  • 某种程度上来说,大数据的真正机遇不一定是预测,而是用来解释。只有在充分调研、了解市场环境后,管理者才能够制定合适的战略,来应对可能出现的各种风险。......
  • 数据可视化无处不在,而且比以前任何时候都重要。无论是在行政演示中为数据点创建一个可视化进程,还是用可视化概念来细分客户,数据可视化都显得尤为重要。以前的工具的基本不能处理大数据。......
  • 系统架构是一个比较大的话题,以一个什么样的思路或是方法进行切入很重要。系统架构的脉络可以让我们很好地了解系统架构的整体概况,也可以帮助我们建立有效的个人架构知识体系。......
  • 物流公司的大数据有两大方面的价值,一方面,优化物流企业本身的运营和决策;另外一方面,物流大数据可用于非物流领域的应用,比如征信和金融应用。......
  • 农业大数据到底是什么鬼?相信许多人都有这个疑问。简而言之,一切与农业相关的数据,包括上游的种子、化肥和农药等农资研发,气象、环境、土地、土壤、作物、农资投入等种植过程数据......
  • 通过对海量数据进行分析,获得巨大价值的产品、服务和见解;名次定义:基于多源异构、跨域关联的海量数据(数据量、数据形态、数据分析处理方式),通过分析所产生的决策流程、商业模式、科学范......
  • 当你在比特币的背景下讨论区块链时,它与大数据的联系似乎有些微不足道。如果,并非是比特币,区块链是其他金融交易,或者是商业合同,或者是股票交易的其中一种分类呢?......
  • 互联网使得十年前甚至还不存在的各种各样的营销成为可能。正确使用它们可以为商家带来最有可能真正购买产品的客户,并成为回头客。商家所需要的只是掌握不同的技术。为此,需要再次确保所使用的......
  • 生存分析在医学、生物学、金融学等领域是都是应用相当广泛的统计学分支。最初是应用于医学研究中,例如病人确诊疾病之后多长时间会死亡,疾病治愈之后多久会复发等等。然而生存分析中的生存并不......
  • 数字化关键绩效指标的最大局限在于缺乏明确定义的数字化野心或战略。清晰地了解数字化野心会给你一些想法,这些想法告诉你,当你要衡量进步时你要衡量什么。在没有指标的情况下你什么也衡量不了......
  • 随着人工智能迅速成为具有战略意义的事物,你就要寻找可以让你快速赢得业务的项目,并帮助你获得更广泛地应用机器学习的技能。机器学习正在迅速成为前瞻性组织的现实。但对于大多数企业而言,利......
  • 对大数据、人工智能、可视化的最新进展和应用案例做个总结,重点讨论大数据平台云部署运维、交互批处理与实时流处理的关系、有监督学习解决的安全问题和大数据可视化这四个细分领域......
  • 一切应该以产品为中心,从数据获取、数据清洗、搭建和管理数据设施、原型开发、产品设计等方面,去实践数据的价值。我在阿里就经历了从“数据产品”到“数据作为产品”的阶段,后者其实才是大数......
  • 尽管您的业务部门需要数据才能制定明智的决策,但业务部门常常会犯一些错误,导致数据收集、数据存储和数据管理成为业务运营的障碍。......
  • 人工智能最终会走到何种高度还不得而知,但有三个影响已经明显可见的:(1)智能设备重组物流生产要素;(2)智能计算重构物流运作流程;(3)区块链技术改变物流契约规则......
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