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创建数据驱动的价值生态系统的三个步调
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-18 热度：128
事实证明，管理大量数据和颠覆性技术的关键在于建立一个能力中心。 尽管许多企业在其数据分析项目中使用人工智能和机器语言工具作为核心推动因素，并且全球人工智能支出持续增加，但事实上，大多数数据科学项目注定要失败。 导致这些失败的原因有很多，从人工[详细]
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大数据产业新风口，运营商优势在哪里？
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-18 热度：107
大数据产业是以数据生成、采集、存储、加工、分析、服务为主的战略性新兴产业。工信部近日发布《十四五大数据产业发展规划》(下称《大数据规划》)提出了十四五时期的总体目标，将成为大数据产业未来发展的基[详细]
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手把手教你绘制数据治理实行路线图
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-18 热度：65
数据治理成熟度评估为企业提供了一个数据治理的切入点，通过发现企业数据治理中存在的问题，找到与业界领先企业的差距，绘制出符合企业现状和需求的数据治理路线图。 一数据治理路线图概述 1、数据治理路线图的定义 什么是路线图 路线图是指描述技术变化步骤[详细]
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数据解析 VS 算法模型，如何高效分工合作？
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-18 热度：197
数据分析该如何与算法合作，是个老大难问题。一方面是业务方日益提高的，对模型的幻想。另一方面是大量企业里存在的，数据采集差，缺少足够数据人员，工作目标不清晰等等问题。到底该如何和分析与算法协同增效?今天系统分享一下。 01两种典型的错误做法 狗不[详细]
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如何应对繁杂的数据需求？
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-18 热度：158
大家好，我是一哥，最近有一位数据新人小伙伴私聊我：在平时的工作中会面临着大量的数据需求，不仅多，而且杂，请问如何处理面对这些问题?有没有什么好的提高工作效率的方法? 其实不止是作为数据新人会面临这样的困境，很多数据工程师都有着这样的困惑，干了[详细]
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手把手教你对文本文件实行分词、词频统计和可视化
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-18 热度：200
大家好!我是Python进阶者。 前言 前几天一个在校大学生问了一些关于词频、分词和可视化方面的问题，结合爬虫，确实可以做点东西出来，可以玩玩，还是蛮不错的，这里整理成一篇文章，分享给大家。 本文主要涉及的库有爬虫库requests、词频统计库collections、[详细]
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数据驱动决定的三个层级，你在哪一级？
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-18 热度：103
很多同学总好奇：数据分析要怎么做，才能驱动决策?天天总听人说：数据驱动，可现实中没见过，只见过自己写的报告石沉大海 今天结合一个具体案例讲解一下，到底如何做。话不多说，直接上场景。 问题场景：某二手交易平台，其中旧货回收环节，需要人工话务员进[详细]
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数据匹配在大数据业务战略中的用途
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-18 热度：85
在整合大数据的同时设计业务战略时，数据匹配和质量的作用势在必行。在这篇文章中阅读更多内容。 尽管大数据分析听起来很有希望，但公司对其数据的期望与现实之间仍然存在巨大差距。在公司喜欢大数据但缺乏有效使用大数据的策略的文章中，哈佛商学院分享了他[详细]
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在大数据时代，想成为赢家，关键要认清这八大发展趋向
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-18 热度：89
随着信息技术的发展，人们不仅交流也变得很密切，连日常生活也越来越方便，而促成这一切变化的产物，正是大数据。 大数据可以快速流通，也能对庞大的数据进行处理，并对有价值的数据进行归纳，检索，此外，它的应用范围广泛，在未来，大数据将会对经济发展起[详细]
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需要避开的七个数据治理错误
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-18 热度：95
如今的每个数据交易都是一种商业交易，这是构建一个强大、安全、适应性强且尽可能无错误的数据治理框架至关重要的原因。 大多数首席信息官都知道，处理不当的数据可能会导致财务、声誉、法律和其他问题。这就是企业需要拥有强大的数据治理策略的原因，也就是[详细]
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数据仓库具体介绍之数据质量理论与经验
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-18 热度：199
数据质量管理是对数据从计划、收集、记录、存储、回收、分析和展示生命周期的每个阶段里可能引发的数据质量问题，进行识别、度量、监控、预警等一系列管理活动，并通过改善和提高组织的管理水平使得数据质量获得进一步提高。数据质量管理的终极目标是通过可靠[详细]
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浅析大数据即席搜查工具 Presto
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-18 热度：171
数据业务现状 随着业务数据量越来越大、数据任务越来越多以及数据计算类型越来越丰富，G行的原有以Hadoop、MPP为核心的数据平台现有组件表现出了一定的局限性。例如：大数据平台和数据仓库上任务总量已经达到了3万以上，而且还在急剧增长。由于数据存放在了不[详细]
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数据分析八大模型 细说PEST模型
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-18 热度：174
大家好，我是爱学习的小xiong熊妹。 上一篇为大家分享了行业分析的基本做法(一文看懂：行业分析怎么做?)，很多小伙伴在问：有没有个分析模型可以用?今天介绍一个行业分析的业务模型：PEST模型。 一、什么是PEST PEST是指影响行业发展的四个关键因素： 政策(Po[详细]
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盘查十三种流行的数据处理工具
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-18 热度：65
数据分析是对数据进行摄[详细]
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一文读懂云计算、大数据和AI间的关系和差别
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-18 热度：62
相信大家都听说过云计算、大数据和人工智能，并且它们之间好像互相有关系：一般谈云计算的时候会提到大数据、大数据的时候会提人工智能、谈人工智能的时候会提云计算三者之间相辅相成又不可分割，那么这三者之间到底是怎么一回事呢，今天小编就来讲讲。 云计[详细]
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浅谈区块链与大数据的关系
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-18 热度：105
随着数字经济的发展，区块链的价值逐渐凸显，区块链和大数据确保了数据的安全性，还可以防止数据泄露，一旦信息存储在链上，就需要有多个权限来访问数据。通过可伸缩性，区块链允许以更平静的方式共享数据。 大数据分析对于跟踪交易和让使用区块链的企业作出[详细]
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塑造企业数据资产保护的安全底座
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-17 热度：171
高效的企业数据资产运营管理需要对数据资产进行分类分级，数据安全管理管控的基础也需要围绕数据分类分级来进行，因此数据分类分级的管理难免成了企业数据管理乃至数字化转型过程中非常重要的一环。 随着《中华人民共和国数据安全法》、《中华人民共和国个人[详细]
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大数据包括什么方面
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-17 热度：100
1、数据收集，数据存取 在收集大数据的过程当中，主要有四个来源。可以通过管理信息系统来收集想要的大数据，可以通过科学实验的方式来收集大数据。同时也可以通过物理信息系统，通过web信息系统对数据进行收集。 当我们将需要的信息采集完成之后，就需要对数[详细]
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智慧高速大数据与系统创新应用实验室建成
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-17 热度：140
近日，服务长三角一市三省高速公路智慧发展座谈会在合肥召开，会议期间，交通运输部路网中心、省交通运输厅与安徽交控集团签订了《安徽高速公路智慧发展战略合作备忘录》，三方将联合创建智慧高速大数据与系统创新应用实验室，使安徽高速公路路网智能化在三年[详细]
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机器学习是成功自动化的重点吗？
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-17 热度：135
机器学习 (ML) 是信息技术 (IT) 的支柱之一，可以定义为人工智能的一个子集。它们是一组强大的算法和模型，使计算机无需编程即可学习。机器学习正被广泛应用于各个行业，以获取关键业务洞察来解决业务问题。机器学习并不是一个全新的概念，已经有大约20年的历[详细]
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人工智能写作文案的十一个益处
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-17 热度：66
我们生活在一个技术不断进步的世界。技术的最新进展之一是人工智能 (AI)。AI 已经存在多年，但最近它变得更加流行，因为它为使用它的人提供了许多好处。 越来越多的撰稿人正在转向人工智能 (AI) 以寻求在写作过程中的帮助。人工智能是一种数字技术，可以帮助[详细]
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物联网与人工智能的完美携手
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-17 热度：186
人们可以将工业物联网想象成企业的神经系统：它是一个传感器网络，可以从生产工厂的各个角落收集有价值的信息，并将其存储在数据库中以进行数据分析和利用。工业物联网对于测量和获取数据以做出明智的决定是必要的。但是接下来会发生什么?企业应该如何处理所[详细]
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2021年全球人工智能应用排行
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-17 热度：143
在过去几年中，自动化AI越来越受欢迎。它最近见证了一些重要的研究兴趣。如Google的AutoML或IBM的AutoAI。AutoML旨在简化推理模型的创建和管理。AutoAI是一个有助于数据准备，特征工程和超参数优化的平台。 神经符号AI的演变也是另一个重要方面。神经符号AI是[详细]
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手把手带你学习人工神经网络
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-17 热度：194
今天来跟大家分享一些人工神经网络基础的知识~ 深度学习(DL)在搜索技术，数据挖掘，机器学习，机器翻译，自然语言处理，多媒体学习，语音，推荐和个性化技术，以及其他相关领域都取得了很多成果。使得人工智能相关技术取得了很大进步。要学习深度学习，那么首[详细]
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人工智能十大流行算法，通俗易懂讲清楚
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-17 热度：197
机器学习是该行业的一个创新且重要的领域。我们为机器学习程序选择的算法类型，取决于我们想要实现的目标。 现在，机器学习有很多算法。因此，如此多的算法，可能对于初学者来说，是相当不堪重负的。今天，我们将简要介绍 10 种最流行的机器学习算法，这样你[详细]
