特性

特性

• Qlik分析，datarbot建模燃料医疗保健变化

  使用Qlik的商业智能功能和datarbot的预测建模，一家位于英国的医疗保健组织正在彻底改变其处理病人护理的方式。继续阅读

• 为什么企业外包分析？

  随着业务数据复杂性的增加，企业正转向第三方来满足他们的分析需求。以下是公司选择外包分析的10个原因。继续阅读

• ag亚博集团

  Qlik高级总监兼市场情报主管Dan Sommer表示，越来越多的企业使用SaaS以及对实时数据的需求是分析领域的主要趋势。ag亚博集团

• 6企业的大数据福利

  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

• 数据科学家在大流行世界中的工作前景

  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。继续阅读

• agent yabovip168

  在一次采访中，Qlik Ceo Mike Capone讨论了供应商对主动情报的关注，这意味着在工作流程中实时向用户提供可操作的见解。agent yabovip168

• Gartner：数据驱动的决策永远不会更重要

  Gartner Analyst Gareth Herschel在咨询公司的虚拟会议期间表示，组织必须采取一项协调一致的方法来最有效地利用他们的数据。继续阅读

• 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大数据用例企业和行业示例

  随着对大数据需求的理解增加，大数据用例所以。以下是企业使用大数据的八种方式来改善操作。继续阅读

• 图表分析特别适合打击金融犯罪

  当组织试图阻止金融犯罪时，由于图形技术发现并揭示复杂关系的方式，它可以成为一个重要的工具。继续阅读

• 12必须具有大数据分析工具的功能

  搜索您组织的大数据分析工具吗？以下是在软件评估和选择过程中寻找的12个关键功能。继续阅读

• 首席数据官员角色推动数据驱动决策

  虽然第一个CDO近20年前雇用了近20年前，但许多组织现在才开始实现数据的价值并寻求某人来监督他们的数据行动。继续阅读

• 图表分析被用于儿童癌症研究

  由于关系数据库连接数据点的方式受到限制，TigerGraph的图形数据库工具正在帮助丹麦技术大学的儿童癌症研究。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

• 数据科学家短缺给组织带来了不确定性

  尽管他们希望在决策过程中使用数据科学，但一些组织找不到合格的数据科学家来开发和运行他们的数据科学项目。继续阅读

• 美国空军的数据改革使分析成为优先事项

  利用其数据锁定在遗留系统中，在2017年，空军开始大修其BI堆栈以实现数据驱动的决策。继续阅读

• 您可能需要数据科学作为服务的6个理由

  有很多理由将数据科学项目的全部或部分外包给服务。了解企业如何在其分析管道中使用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

• 网球伟大的金星威廉姆斯是分析的奉献者

  Tannis Great Venus Williams，七次大满贯单打冠军，当她在球场上时，将数据视为差异化因素 - 有时候将赢得胜利的东西。继续阅读

• 企业的前4名自助服务BI福利

  自助服务BI采用是趋势，因为它已有国家访问和分析。探索这些平台提供企业的好处。继续阅读

• 查看DataOps工程师的角色和职责

  Dataops工程师和数据工程师通常会混淆，但它们具有分开，独特的责任。看看有什么区分新兴的作用。继续阅读

• 协作分析有利于企业数据分析

  有时候，有更多的眼睛对问题有助于解决它一点。专家讨论实施协作分析的企业福利。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

  随着自助BI在企业中继续采用，确保您有一个好的策略是很重要的。以下是关于成功自助部署的主要提示。继续阅读

• Gartner预测，到2025年，数据叙述将主导BI

  通过分析仍然是数据专家的领域，Gartner预测数据叙述将是BI的能力，使广泛的受众能够获得分析。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

• 您需要一个商业智能数据仓库吗？

  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

• TSA跟踪PPES MicroStategy的PPE供应数据

  TSA利用与MicroStrategy的长期合作关系，开发工具来监督个人防护用品的供应，并在大流行期间尽可能保证员工的安全。继续阅读

• 决策情报软件由Analytics提升，AI

  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

  汽车行业和分析一直都是合作的，现在由于市场变化和经济衰退，焦点从产品转移到消费者。继续阅读

• 用于自助分析的数据治理最佳实践

  建立强大的数据治理策略，将通过组织过程中的这些最佳实践包括这些最佳实践来支持您的自助分析环境。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

• 数据治理框架关键分析成功

  成功的数据驱动决策依赖于良好的核心数据，这是确保组织数据质量的强有力的治理计划。继续阅读

• DataOps和DevOps使用的关键区别

  与Devops一样，Dataops铰接团队之间的合作，并在一个组织内击败孤岛，具有实现和维护数据架构的焦点。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

• 数据科学与机器学习与ai：它们如何一起工作

  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

• 数据ops工程师是分析领域的新兴角色

  随着组织积累更多的数据并意识到实施数据操作策略的需要，他们现在正在寻找数据操作专家来帮助实施和监督数据管理。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持续增长，但这份工作需要技术和软技能的结合。以下是有效数据科学家需要具备的14项关键技能。继续阅读

• 未来一年值得关注的分析趋势

  工艺自动化和连续情报是2021年在2021年观看的BI趋势之一，因为组织使用分析比以往任何时候都更有效和敏捷。继续阅读

• 房地产分析在商业市场中蓬勃发展

  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

• 应对COVID-19大流行所需的数据素养

  在医疗机构、政府和企业难以应对COVID-19影响的今天，数据素养可能比以往任何时候都更加重要。继续阅读

• 了解和使用15种常用的数据科学技术

  数据科学家使用各种统计和分析技术来分析数据集。下面是15种流行的分类、回归和聚类方法。继续阅读

• 数据科学流程:分析应用程序的6个关键步骤

  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。继续阅读

• 前5个企业高级分析用例

  各行各业对高级分析的采用一直在增长。该技术在企业中有许多不断增长的用例，但这是前五名。继续阅读

• 冠状病毒迅速扩大了分析在企业中的作用

  虽然预计NLP和嵌入式BI将成为关键的分析趋势，但大流行对企业使用分析的影响却是2020年最大的发展。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

• 数据素养框架是企业必备的

  随着数据对企业越来越重要，数据团队之外的员工需要了解数据。数据读写程序需要某些组件才能成功。继续阅读

• 数据成为社会正义争夺的关键驱动因素

  分析可以是社会正义运动中的一个关键工具，但文化和后勤障碍可能会阻止非营利组织充分利用分析的潜力。继续阅读

• 为什么道德使用数据对企业如此重要

  今年发生了各种各样的事情，数据隐私已经成为许多消费者首要考虑的问题，与他们的数据如何收集和使用相关的道德规范也随之而来。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

• 数据分析中的8种偏见以及如何避免它们

  分析可以显示出影响底线的偏见，或者通过歧视煽动社会愤怒。在问题出现之前解决这些偏见很重要。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

• 数据素养技能是节约成本、增加收入的关键

  随着企业发展数据驱动的文化，他们需要实施项目，教员工如何使用高质量的数据并根据数据做出决策。继续阅读

• 开发数据驱动的文化始于实现

  在一次采访中，思科首席数据和分析专员詹妮弗·雷德蒙(Jennifer Redmon)谈到了她是如何帮助企业员工处理数据的。继续阅读

• 企业分析自然语言处理的益处

  随着更多分析供应商采用自然语言工具，企业可能希望考虑技术为其分析能力提供的福利。继续阅读

• 情绪分析帮助Hotels.com与客户建立联系

  虽然对我们大多数人来说，旅行已经停止，但酒店业的营销努力仍在继续，而强化这些努力的一个方法就是用数据建立情感联系。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

• 建筑分析有拯救生命的潜力

  尽管建筑行业的轻伤人数在下降，但死亡人数却保持不变，BI可能是降低这些数字的一种方法。继续阅读

• 2016年的误造会通知2020年的总统投票数据

  在未能准确预测2016年大选结果后，2020年的民意调查和预测分析模型将得到改进，但意外仍可能出现。继续阅读

• 企业中的前5个预测分析用例

  从市场营销到医疗保健，查看过去的数据有助于预测未来的趋势。继续读下去，了解当今最流行的预测分析用例。继续阅读

• 数据驱动的故障素对所有人打开了分析

  数据讲故事，因为它解释并解释了数据，将商业智能扩展到业务用户，而不仅仅是在数据分析中培训的商业智能。继续阅读

• 一个强大的数据科学团队是由什么组成的?

  企业依靠强大的数据科学团队从数据中获得最大收益。继续读下去，找出你需要雇佣哪些人才来支持你的组织的数据。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

• 使用数据争夺种族股权的利益

  尽管最近一些数据驱动的方法在实践中因存在偏见而受到公开审查，但数据也有很多方式可以帮助争取种族平等。继续阅读

• Baseball的Twins使用数据砖块来提高分析能力

  随着棒球比赛中用来做出球员人事决定的数据量呈指数级增长，明尼苏达双城队开始使用Databricks来提高他们的建模能力。继续阅读

• 为什么越来越多的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

  为了帮助您购买适合您的数据分析需求的BI工具，这里介绍20种领先的技术、不同类型的BI软件和需要寻找的关键特性。继续阅读

• Python探索性数据分析及其重要性

  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

• Alteryx ADAPT是一个针对下岗工人，应届毕业生的项目

  Alteryx正在提供一个免费的数据科学培训项目，以帮助那些工作受到COVID-19大流行影响的人，以及刚刚进入职场的毕业生。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

• 医疗保健中的规范性分析在流行病中得到应用

  规范性分析可以根据所收集的数据为组织提供可执行的计划，并在大流行期间以及大流行后的世界提供帮助。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

• Howard Dresner在分析中谈论当前的趋势

  在一次有关商业智能现状的采访中，资深分析师霍华德•德雷斯纳表示，云迁移和自然语言处理等人工智能功能仍是主要趋势。继续阅读

• 数据科学家教育中的重要资源

  从进入这个领域的人到管理者，都有大量的数据科学学习资源。请继续阅读关键资源和一本关于数据科学技能的新书的节选。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

• 克服前3大分析采用挑战

  分析是许多企业中日益增长的一部分。专家们谈到了企业在实施新的分析策略时可能面临的一些最紧迫的挑战。继续阅读

• 更多的人工智能、易用性将塑造喜信分析平台

  在Alteryx工作了三年之后，Ashley Kramer现在是Sisense的新首席产品官。在一次采访中，她谈到了自己对供应商平台的看法。继续阅读

• 商业智能分析师做了什么？

  商业智能分析师是分析数据，创建仪表板和处理其他职责的BI团队的主要成员。这是看工作和它所需的技能。继续阅读

• Salesforce对于Tableau的AI特性意味着什么?

  Tableau和Salesforce都为他们的分析工具提供了人工智能功能。专家们讨论了各个平台的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进决策、战略规划和其他业务功能。以下是对组织的5个顶级BI用例的介绍。继续阅读

• SAS分析平台用于对抗阿片类药物流行

  随着阿片类药物泛滥，SAS开发了工具，帮助参与打击阿片类药物成瘾的医疗保健和执法机构。继续阅读

• 数据驱动着电影制作的决策

  从脚本提交到电影被发布的时间，分析驱动器就在制作一个特征电影期间的决定。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

• 2020年人口普查数据受2019冠状病毒病影响

  COVID-19危机可能会使人口普查局无法通过挨家挨户收集数据，从而损害2020年人口普查。继续阅读

• 学生订婚数据可以帮助教育者与远程学习

  在COVID-19大流行期间，对大多数机构来说，远程学习是必要的。看看机构是如何利用分析来衡量他们在这一转变中的成功。继续阅读

• 分析对如何重返工作岗位的决策至关重要

  当组织让员工重返工作岗位时，数据在他们做出的决策中扮演着关键的角色，既可以提高产量，也可以管理他们的物理空间。继续阅读

• 数据科学面试准备:如何回答重要问题

  一个成功的数据科学家职位的面试取决于有效沟通和展示你的综合经验和技能的能力。继续阅读

• Sisense帮助Soft Stuff在大流行期间扭转业务

  得益于Sisense的分析平台，美食批发分销商Soft Stuff在COVID-19危机期间得以改变其商业战略。继续阅读

• 伟大的数据可视化和故事叙述的4个特点

  在解释数据时，数据可视化和讲故事携手并进。以下是要确保为您的受众构建和讲述强大数据故事的四种方法。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

• 克利夫兰诊所的Covid-19由数据建模驱动的策略

  克利夫兰诊所正在使用与分析软件供应商SAS合作开发的数据模型，为COVID-19大流行可能导致的患者激增做准备。继续阅读

• 这是数据科学家最重要的软技能

  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

• 大流行期间厕纸供应数据显示并不短缺

  在COVID-19危机期间，商店似乎无法保持卫生纸库存，但造纸行业分析系统的数据显示，实际上不存在双层供应问题。继续阅读

• Covid-19对分析专业人士的影响

  全球大流行已经强迫许多企业进行快速变化。Covid-19对分析专业人士的影响使他们必须改变业务目标。继续阅读