尖端

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• 6企业最佳数据最佳实践

  这些最佳实践可以帮助企业将其大数据策略放在正确的轨道上，以满足分析需求并产生预期的业务福利。继续阅读

• 大数据与机器学习：它们如何不同和相关

  大数据和机器学习是一个强大的分析配对。以下是对它们之间的区别的解释以及它们如何一起使用。继续阅读

• 8大商业智能挑战以及如何处理它们

  BI团队面临各种技术和项目管理挑战。以下是主要的双重挑战，有关如何解决这些问题的建议。继续阅读

• Python代码格式化:您需要的工具以及它的重要性

  电脑不关心代码的风格，所以为什么要为什么？看看瑞伊格特有什么代码格式化，并在他的新书中偷偷摸摸。继续阅读

• 10 BI仪表板设计原则和最佳实践

  BI仪表板是用于向业务用户提供分析数据的关键工具。以下是如何设计有效的仪表板，可以帮助推动通知的决策。继续阅读

• BI和Analytics的Dataops框架的关键要素

  DataOps为BI流程带来了速度和敏捷性，并帮助将数据管理与业务目标保持一致。了解DataOps框架的关键元素。继续阅读

• 顶级数据可视化技术以及如何最好地使用它们

  BI和分析团队以及自助BI用户可以从各种类型的数据可视化中进行选择。下面是12个例子，并给出了如何使用的建议。继续阅读

• 针对大型组织的8个自助BI最佳实践

  自助BI程序可以简化分析过程，但向数千个业务用户扩展需要适当的计划和项目管理。继续阅读

• 创建现代商业智能战略的7个步骤

  商业智能可以提高性能并为公司创造竞争优势。以下是实施有效双策略的七个步骤。继续阅读

• 流媒体数据分析的趋势和顶级用例

  随着更多企业采用实时分析，出现了新的基础设施和最佳实践。以下是用于流媒体数据分析平台的一些趋势实践。继续阅读

• 如何浏览今天的业务分析治理挑战

  不要让传统的分析心态引起高级分析治理时对你有自满。以下是最大的治理障碍以及如何避免它们。继续阅读

• 麦当劳订购客户服务分析，摇动快餐

  快餐巨头正在获取动态产量，是一个大数据分析平台，追求更加个性化的客户体验，可在驱动器和数字订单上进行更加个性化的客户体验。继续阅读

• 超越客户情绪：如何将NLP技术投入工作

  自然语言处理工具和应用程序终于到达 - 但是组织如何将NLP工作？以下是一些可能不明显的可能性。继续阅读

• 如何通过嵌入式报表集成Power BI和SharePoint

  专家布里恩·波西解释了在SharePoint Online的云服务页面上包含Power BI报告的两种方法:发布一个报告链接，或者嵌入一个报告。继续阅读

• 专家敦促数据专业人士磨练数据科学技能

  IT专家William McKnight为希望在变化的企业中取得成功的数据专业人士分享了一些工作小贴士。他的第一条建议是:不断培养数据科学技能。继续阅读

• 5次迁移到云中的BI的提示，而无需超额付款

  将BI和Analytics移动到云需要策略以避免过度成本。从专家获取提示，并在何时备忘录，以涉及到何时何地解决。继续阅读

• 更好的情感分析可以支持客户数据分析

  客户数据分析很容易收集在社交媒体时代 - 但如果基于从自动化社交媒体监测中剔除的情感分析，它们可能会误导。继续阅读

• 如何使自助服务BI工具部署不那么痛苦

  自助式BI对组织中的每个人来说都是一个巨大的变化。专家Rick Sherman提出了三条可以让事情变得简单的原则。继续阅读

• 数据孤岛可以通过自助式BI策略生活或死亡

  自助服务BI是重塑或可能的数据筒仓的驱动力。但首先需要声音数据治理和企业态度调整。继续阅读

• 自助BI订阅定价模型的规则会发生变化

  由于自助服务BI工具成为常见，请查找订阅定价模型以根据云，组数据使用定价以及人们分享其数据的分类方式。继续阅读

• 部署自助BI工具的10个注意事项

  自助服务BI不只是发生。组织必须确保数据质量并观察分析师的工作方式。专家提供10个提示，以实现自助文化。继续阅读

• 大数据可视化工具的10个特点

  如果无法理解，大数据毫无意义。专家解释了为什么用户需要提供嵌入性，可操作性和更多的数据可视化工具。继续阅读

• 6大数据可视化项目思路和工具

  这些数据可视化项目示例和工具说明了企业如何扩大“数据即数据”工具的使用，以更好地了解大数据。继续阅读

• 实现大数据项目可视化的10个提示

  专家们表示，在启动数据可视化工作时，组织需要将用户和设计置于最前沿。找出为什么颜色和尺寸很重要。继续阅读

• 选择大数据分析的最佳可视化工具

  数据驱动企业使用可视化工具来告诉隐藏在大数据的故事 - 故事，帮助用户将信息转化为利润。以下是如何选择合适的工具。继续阅读

• 让机器学习在商业中更有效的3种方法

  Dun＆Bradstreet Analytics Exec Nipa Basu提供了三个关于如何将机器学习工具集成到业务流程中的三个提示，以帮助推动更好的决策。继续阅读

• 成功预测分析模型的四个挑战

  分析客户交互以创建预测分析模型并不是万无一失。专家David Loshin分享了四个可能努力的因素。继续阅读

• 在当今以数据为中心的环境下建立一个数据科学团队

  寻找和培训数据科学家来建立一个数据科学团队是一项挑战。但在最近的一次网络研讨会上，Gartner的一位分析师就如何做到这一点提供了一些建议。继续阅读

• 七个良好的数据可视化实践，用于视觉完整性

  数据可视化需要视觉完整性，以确保它们所呈现的数据能够被正确解释。遵循这些设计步骤，有助于使可视化更加可信。继续阅读

• 在大数据系统中击败预测分析的挑战

  大数据和预测分析似乎是同义词，但了解每个学科的约束是从组合它们的项目中提取业务价值的关键。继续阅读

• 预测分析技术和流程是如何工作的

  预测分析不再局限于高技能的数据科学家。但其他用户需要在开始构建模型之前了解它所涉及的内容。继续阅读

• 建立更好的预测分析应用程序的五个步骤

  必须有效地计划和管理预测分析举措，以确保他们不会错过满足业务需求的标志。这是一种帮助将它们放在轨道上的方法。继续阅读

• 招聘与培训数据科学家：每种方法的情况

  招聘数据科学家说说比做得更容易 - 所以你应该试图培训当前员工的数据科学技能吗？这取决于您公司的需求，写了一个分析专家。继续阅读

• Tableau显示软件订阅模型不仅仅是云

  与云相关的基于订阅的软件定价也可以在本地部署中有用，如Tableau完全拥抱订阅方法所示。继续阅读

• 在有效地开始使用预测分析算法的十个步骤

  成功的预测分析程序涉及超过部署软件和运行算法来分析数据。这组步骤可以帮助您提出实体的分析基础。继续阅读

• 有效地应用数据科学模型，而不仅仅是为了自己的缘故

  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。继续阅读

• 正确的数据挖掘数据集是正确的预测建模的必要条件

  如果数据科学家和其他分析师在数据集上没有良好的选择，则可以快速追踪轨道，他们无法在他们正在寻找我的数据集和分析的数据集中。继续阅读

• 跛行数据科学项目的三种预测建模缺陷

  如果做得好，数据科学可能是非常有价值的，但如果做错了，就像损坏一样。在这里，数据科学专家讨论了三种常见的预测模型陷阱。继续阅读

• 实时流分析系统需要消息代理的帮助

  实时分析应用程序通常涉及需要适当组织和协调的多个数据流，这需要新的消息队列技术。继续阅读

• BI自助服务需要新的思考，真正为企业用户提供

  为了真正对广泛的业务用户有用，自助式BI工具需要变得更易于使用。加强对元数据和人工智能的关注可以帮助实现这一点。继续阅读

• 五种如何充分利用A / B测试工具

  许多企业在对他们的网站进行更改时缺乏一个清晰的a /B测试策略，这意味着他们经常会错过提升网站性能的潜在机会。继续阅读

• 引人注目的数据故事始于数据的有效可视化

  数据可视化可以将分析数据转换为可操作的业务信息。但请记住，让事情易于理解并记住您的受众，专家小说。继续阅读

• 讲述数据故事呼叫分析信息上的常见语法

  专家大卫·a·泰奇解释说，在向人类传授知识的漫长历史中，讲数据只是最新的一个阶段。只是工具改变了。继续阅读

• IBM WATSON计算机争取STARADTICS STARDOM

  后实现危险！2011年成功，IBM正在努力通过收购和基于Watson的商业产品恢复其Watson认知计算系统恢复聚光灯。继续阅读

• 通过艾森豪威尔矩阵提升商业智能的使用

  IT经理必须与业务部门紧密合作，以增加公司中使用BI工具的人数——一个名为Dwight Eisenhower的时间管理框架可以提供帮助。继续阅读

• 建立大数据的提示，高级分析程序

  TDWI分析师Fern Halper为那些希望超越基本情报实践的组织提供专家建议。继续阅读

• 在决定分析的大数据集时，寻求业务需求

  多少足够？全套？一部分？没有一个答案将适合每个组织。BI团队应首先评估业务问题。继续阅读

• 避免分析模型陷阱的钥匙：测试，相关性

  预测建模可能导致某些相当糟糕的见解，但克服了一些常见问题可以帮助用户在预测分析项目上的所有问题。继续阅读

• 社交媒体分析有希望，但也有需要避免的陷阱

  社交媒体分析可以让企业更好地了解客户对他们的看法，但在开始项目之前会有一些共同的挑战。继续阅读

• BI数据讲故障作为驾驶执行行动的关键

  顾问Tony Bodoh在波士顿的2014年TDWI行政峰会上提供了提示，并概述了创建有效的商业智能演示的逐步流程，可激励业务管理人员采取行动。继续阅读

• 分析项目经理的大数据实现核对表

  顾问Rick Sherman详细介绍了一系列步骤，他表示组织应该在正确的路径上设置他们的大数据分析程序。继续阅读

• BI仪表板需要测量的数据可视化方法

  在商业智能仪表板中使用过于花哨的图形会让用户感到困惑，并使数据可视化程序走上错误的道路。继续阅读

• 从划痕构建分析基础设施的提示 - 快速

  凭空创建一个分析架构似乎是一项艰巨的任务，但它可以帮助企业在短时间内更具竞争力。继续阅读

• 数据发现工具为营销人员开辟了新的机会

  大数据正在向营销人员开辟一个新的机会世界。数据发现工具可以帮助他们利用。继续阅读

• 自助分析帮助营销人员克服缺乏数据专家的问题

  所有行业都难以找到足够的熟练数据工作人员，但营销人员将自助分析工具视为潜在的解决方案。继续阅读

• 有关部署BI应用程序和系统的六种误解

  有缺陷的项目管理假设可以限制商业智能工具的有效性。不要让他们降低你的返回BI投资。继续阅读

• 可口可乐克服了抓住双人机会的挑战

  可口可乐公司理解，可以克服分析挑战，并且团队方法有助于企业利用BI机会。继续阅读

• 协作是商业智能工具实现的关键

  业务单位和IT部门并不总是在同一页面上，但他们需要才能成功实施商业智能工具。继续阅读

• 重量四种因素规划分析大数据架构

  顾问Lyndsay Wise详细信息四个关键要素在规划大数据基础架构时要考虑，以确保它将支持您的分析需求。继续阅读

• 没有捷径:良好的数据质量战略是BI成功的必要条件

  在过去，公司可能没有将数据质量努力构建到商业智能程序中。现在不太可能了。继续阅读

• 解杂交商业智能仪表板设计的策略

  Expert Brian Jordan显示商业智能经理如何避免开发仪表板，以满足太多信息。继续阅读

• BI Architect有新的选择，以满足日益增长的数据，分析需求

  设计能够满足BI用户扩大需求的商业智能架构是找到合适的工具组合的练习。继续阅读

• 改善客户数据分析：使用指标的提示，技术

  获取专家提示，以利用客户数据分析，并阅读公司所取得的常见错误的一些例子，包括分析案例研究。继续阅读

• 利用分析利用客户数据的价值

  了解客户数据分析如何帮助组织提高客户体验，服务和销售 - 以及今天客户数据分析的更多信息。继续阅读

• 在零售中使用商业智能和分析的趋势和提示

  阅读零售行业的商业智能趋势，并获得使用BI和分析技术的技巧，以及来自零售商的真实例子。继续阅读

• 有效仪表板设计的现实生活示例

  从比特advisors，Inc。浏览这些优化的仪表板示例，包括战略，战术和操作仪表板的示例。了解如何鼓励仪表板中的交互性以及如何设置仪表板。继续阅读

• 有效仪表板设计的十个关键要素

  了解为什么要关注业务需求，包括当前数据和关键性能指标，是一种有效的设计策略，用于鼓励仪表板可用性。继续阅读

• 为BI Consolidation项目制定业务案例

  在关于管理商业智能(BI)整合项目的电子书的这一章中，可以找到获得企业支持和构建BI整合业务案例的技巧。继续阅读

• 如何决定是否是BI合并的时间

  根据专家的说法，组织考虑整合BI系统是很重要的。获取有关何时考虑业务智能整合以及如何在组织中进行整合的专家建议。继续阅读

• 成功巩固商业智能系统的提示

  最近由波士顿的Forrester研究的研究，接近80％的公司被调查说，他们使用三个或更多的商业智能（BI）产品。根据专家，对于组织来考虑合并BI系统，这是重要的，但是......继续阅读

• 商业智能设备:颠覆性技术还是分散注意力?

  Rick Sherman在数据仓库（DW）市场中讨论了商业智能电器的出现和再生竞争压力。继续阅读

• 商业智能系统：数据影子系统优点和缺点

  Rick Sherman将数据影子系统的优缺点称为业务组/ IT信息差距的解决方案。继续阅读