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零售行业商业智能和数据科学的发展趋向
所属栏目：[大数据] 日期：2021-11-04 热度：163
零售商要想获得成功并不容易。不断变化的客户需求、市场需求缩小的风险以及实体店的客流量减少等只是零售商在运营时可能面临的一些挑战。许多企业依靠数据科学和商业智能工具超越竞争对手，并在充满挑战的市场中保持优势。 以下是零售行业采用商业智能和数[详细]
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大数据以后发展的6个趋势
所属栏目：[大数据] 日期：2021-11-04 热度：187
专家对大数据发展趋势的一些预测是值得企业关注的。 很多人都认为大数据是一种流行技术，并将会继续存在。对于一些人来说，有些事情并不那么明确，这关系到大数据分析的未来发展趋势。很多新兴技术正在迅速发展。对于现在或即将使用它们的企业意味着什么?[详细]
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凭借大数据技术实现全方位的建筑性能提升
所属栏目：[大数据] 日期：2021-11-04 热度：83
气候变化是历史上比较大的环境危机。对自然世界的选择是我们自己创造的问题，已经影响了数百万人。这个问题很可能在未来几十年内作为人道主义危机而出现，我们必须立即采取行动。 英国已经在法律中提出了到2050年实现碳中立(是指中立总碳量释放,通过排放多[详细]
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数据库有哪些分类？应该怎样选择？终于有人讲了解了
所属栏目：[大数据] 日期：2021-11-04 热度：113
通常，只需要使用主键甚至是部分键来检索应用程序的数据。键/值数据库可以被看作一个非常大的哈希表，该表在唯一的键下存储了一些值。存储的值可以通过键或者部分键高效地检索到。因为该值对于数据库是不透明的，所以如果需要按值来查找一条记录的话就需要[详细]
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以前很多人说大数据就是未来，这句话错了吗？
所属栏目：[大数据] 日期：2021-11-04 热度：195
大数据对我的吸引力已经大不如前了。 回想当年，在我刚开始攻读数据科学硕士学位的天真岁月里，任何与大数据相关的主题都会让我兴奋不已。我试图挖掘每一组数据中属于3V的一部分。我想要从无穷的数据流中提炼出可分析的数据，然后建模、可视化、进行数据转[详细]
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百度搜索大数据：地摊经济火了
所属栏目：[大数据] 日期：2021-11-04 热度：180
为应对新冠疫情冲击下的就业危机，我国多个城市放宽了对地摊经济的管制。李克强总理提出：地摊经济、小店经济是就业岗位的重要来源，是人间的烟火，和高大上一样，是中国的生机。百度搜索大数据显示，近7天摆摊技巧相关内容搜索热度同比暴涨655%，达到10年[详细]
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浅谈数据挖掘的基本概念及其最常用算法
所属栏目：[大数据] 日期：2021-11-04 热度：171
当前，大数据的理论和应用正在国民经济和生活的各个领域如火如荼的进行。很多人对大数据的基本概念和特点已经有所了解，那么我们仅仅将大数据进行获[详细]
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大数据和物联网如何相互关联?
所属栏目：[大数据] 日期：2021-11-04 热度：154
在组织和个人之间，物联网(IoT)和大数据技术已得到快速发展。据《福布斯》预测，到2025年，生成的数据量将增加到175 ZB。这将对收集、分析和报告数据的方式产生巨大的影响。 考虑到每秒从IoT传感器收集的数据量，必须配备先进的分析系统来有效地收集和利用[详细]
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数据分析、人工智能和物联网将如何塑造疫情之后的新常态
所属栏目：[大数据] 日期：2021-11-04 热度：122
冠状病毒疫情如今正在全球各地持续蔓延，为有效应对病毒，需要共享一些公共卫生信息资源。公共卫生基础设施可以通过采用人工智能、云计算、流媒体、物联网等新兴技术有效汇集、整理和处理各种信息和数据。 冠状病毒疫情给世界各国的经济和社会运行带来严重[详细]
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大数据和5G：这个交叉路口指向何方？
所属栏目：[大数据] 日期：2021-11-04 热度：76
大数据及其对我们隐私的影响是21世纪比较大的挑战之一。 随着5G的出现及其令人印象深刻的功能，让我们来探讨下一代网络将对大数据、智能城市的发展，尤其是我们的在线安全产生什么影响。 5G这是什么? 有人称5G是癌症的病因或传播冠状病毒的工具。幸运的是[详细]
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Hadoop VS Spark 性能原理分析
所属栏目：[大数据] 日期：2021-11-04 热度：154
面对Hadoop与Spark孰优孰劣这个问题，最准确的观点就是，设计人员旨在让Hadoop和Spark在同一个团队里面协同运行。 直接比较Hadoop和Spark有难度，因为它们处理的许多任务都一样，但是在一些方面又并不相互重叠。 比如说，Spark没有文件管理功能，因而必须依[详细]
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2020年的顶级数据分析趋势
所属栏目：[大数据] 日期：2021-11-04 热度：75
除了人工智能技术得到广泛应用之外，在过去几年中，大数据也取得了更具意义的发展。调查表明，2020年全球大数据行业的市场规模为1,890亿美元。考虑到市场增长，可以预计到2022年将达到2470亿美元。 迪斯尼公司董事长表示：技术正在提升创造力，并改变了娱乐[详细]
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大数据在金融业中的重要作用，以客户为中心的特权增强产品多样性
所属栏目：[大数据] 日期：2021-11-04 热度：185
金融业一直是竞争激烈的行业。考虑到像大数据这样的破坏性技术如何成熟，大数据可以成为金融业的有益组成部分。企业可以收集大数据来进行安全性，个性化和投资决策。 大数据正在推出新的数据集，这些数据集可帮助理解客户行为并扩大预测分析的范围。通过这[详细]
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彰显自然语言处理商业价值的5个成功案例
所属栏目：[大数据] 日期：2021-11-04 热度：132
这五个组织使用了自然语言处理(NLP)来更好地服务他们的客户，自动化重复的任务，并简化运营。 数据是现在最有价值的企业商品之一。根据IDG的2020年CIO报告，37%的IT领导者表示，数据分析将推动他们组织今年最大的IT投资。 虽然数据有多种形式，但最大的未[详细]
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企业能利用大数据算法建立有效链接吗?
所属栏目：[大数据] 日期：2021-11-04 热度：92
大数据对于人们来说似乎是一个巨大的概念。但是，很多企业已经在其业务中使用大数据，这可能会让人感到惊讶。分析工具和软件实际上使用大数据来收集编译的统计数据和分析的指标。而且，如果企业想很大限度地扩大品牌影响力，那么实际上可以定制大数据算法来[详细]
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对于人工智能的恐惧及其5个解决办法
所属栏目：[大数据] 日期：2021-11-04 热度：162
实施人工智能技术的IT领导人可能会感到一些恐惧，这有着充分的理由。 人工智能在拥有数十年发展和应用历史的同时却有着奇怪的定位，但对于许多人来说，人工智能仍然是一种未来主义的感觉。实际上人工智能并不是新事物，但它始终是一个永恒的新领域。没有人[详细]
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AI核心难点之一：情感分析的常见类型和挑战
所属栏目：[大数据] 日期：2021-11-04 热度：109
情感分析或情感人工智能，在商业应用中通常被称为意见挖掘，是自然语言处理(NLP)的一个非常流行的应用。文本处理是该技术最大的分支，但并不是唯一的分支。情绪AI有三种类型及其组合。它们都面临着各自的挑战，目前都处于不同的发展阶段。在本文中，笔者将[详细]
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商业智能停车的三大好处
所属栏目：[大数据] 日期：2021-11-04 热度：61
随着每年超过8800万辆汽车和轻型车辆的销售，商业部门和大型企业正面临着越来越多的停车问题。确保顾客、员工和访客有足够的停车位是零售商、酒店、医院和企业的首要任务。 随着白天停车需求的增加，停车管理不协调、效率低下会损害企业的利润和绩效。例如[详细]
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人工智能的到来对教育产生了何样的影响
所属栏目：[大数据] 日期：2021-11-04 热度：197
随着近几年的科技方面在人工智能的的飞速发展，人工智能不仅给我们的日常生活带来了一些新鲜的亮点。在对现在教育培训方面也在慢慢发挥着它的作用。 以前老师们备课主要靠自己经验和一些相关教材进行备课。而现在呢，老师可以利用人工智能设备，可以根据以[详细]
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黑客操纵智能家居的5种邪恶模式
所属栏目：[大数据] 日期：2021-11-04 热度：168
除非您成为数据泄漏的受害者，否则拥有智能家居将是一件无比美妙的事。 然而，这并不妨碍物联网在家中的实现。物联网市场一直在增长，正因为如此，就连我们家也变得智能了。我们不必再为洗衣服或手工煮咖啡操心，只需一个指令，我们就可以做这些事情，并且[详细]
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数据分析如何彻底改变电子商务的未来
所属栏目：[大数据] 日期：2021-11-04 热度：158
Forrester估计，到2023年，美国的B2B电子商务将达到1.8万亿美元，占所有B2B销售额的17%。今年，B2B电子商务有望使B2C电子商务的价值翻一番。有如此多的风险，令人惊讶的是，许多B2B卖家在增加在线销售渠道方面进展缓慢。进入的障碍之一是最常见的B2C电子商[详细]
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两种最为常用的数据挖掘方法论
所属栏目：[大数据] 日期：2021-11-04 热度：197
CRISP-DM方法论由NCR、Clementine、OHRA和Daimler-Benz的数据挖掘项目总结而来，并被SPSS公司大力推广。CRISP-DM方法论将数据挖掘项目的生命周期分为6个阶段，分别是商业理解、数据理解、数据准备、建模、评估和准备工作，如图1所示。在实际项目进行过程中[详细]
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最大化数据分析价值的五种方法
所属栏目：[大数据] 日期：2021-11-04 热度：186
数字时代使大多数企业追求数据驱动战略的成果，但确保获得回报比大多数人想象的要微妙得多。许多企业都在收集大量数据并对其进行分析，而通过分析这些数据获得最佳商业价值完全是另一回事。在分析工具上投入巨资的企业可能没有找到方法来确保其努力带来的实[详细]
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数据分析，如何挖掘业务机会
所属栏目：[大数据] 日期：2021-11-04 热度：96
从数据中，挖掘出业务机会点，是很多公司对数据分析师的要求。然而到底啥是机会点?到底要怎么挖?很少有人详细讲解过，也让很多同学困扰。今天结合一个具体问题讲解一下。问题场景：某电商平台，运营部门要求数据分析师挖掘用户运营机会点。数据分析师开心地[详细]
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一篇文章搞懂数据分析中的矩阵分析法
所属栏目：[大数据] 日期：2021-11-04 热度：158
矩阵分析法，顾名思义，就是用矩阵的方式来分析数据，其中，最有名的就是波士顿矩阵(BCG Matrix，Matrix: Boston Consulting Group)。波士顿矩阵是以市场增长率和市场占有率作为坐标轴，将企业产品分为四类，如下图所示。一篇文章搞懂数据分析中的矩阵分析[详细]
