數據分析
  • 智能運營是企業在DT時代發展的必然路徑

    互聯網+以及諸多IT新技術的出現,企業逐步開展系統升級和轉型,引入云計算、大數據等新興信息技術,引領了信息化建設的潮流,并迅速向傳統企業擴散。企業信息化向3.0時代迭代,數據價值不斷凸顯,成為當今時代企業信息化建設的核心。隨著人工智能、大數據、云計算技術的蓬勃發展,以及商業市場競爭格局的日益激烈,在這個數據智能的時代,越來越多的企業已經認識到,數據是企業重要的戰略資產,海量的數據能給我們帶來豐富的信息、知識、與智慧,而這些關鍵商業洞察,以及智能化的技術,將幫助我們的企業更好的應對風險與競爭。80%的企業擔

  • 數據分析的六大黃金法則

    為什么你的數據分析成果總是難以落地?數據分析的價值總是遠遠低于預期?相信看完這篇文章,每個人都能找到一個屬于自己的答案。本人先后在電力、軍工、金融等行業擔任數據分析師,有多年行業經驗。從平時的工作中總結出以下六個數據分析時要注意的原則,希望能對大家有所幫助。1、遵循數據分析標準流程數據分析遵循一定的流程,不僅可以保證數據分析每一個階段的工作內容有章可循,而且還可以讓分析最終的結果更加準確,更加有說服力。一般情況下,數據分析分為以下幾個步驟:1)業務理解,確定目標、明確分析需求;2)數據理解,收集原始數

  • 超越基礎BI工具的最優選擇

    隨著企業信息化建設的不斷深入,企業信息化建設迎來新的挑戰與機遇。正如梅宏院士所說:“企業信息化3.0時代,就是數據挖掘分析與業務深度融合”。無論是Gartner所說的“企業數字化轉型”還是信息化3.0,核心都是基于數據可視化、數據挖掘與業務應用的深度融合。但是面對企業的復雜業務需求,如何用數據分析技術解決企業運營、生產、研發、質量……等多種業務分析需求,需要用到數據可視化、統計、機器學習、自然語言處理等多種分析方法。Gartner指出:“鑒于BI實施通常適用于向業務經理通知績效指標,高級分析實施可以提供遠遠超過基礎BI

  • 大數據分析—自助式分析,企業的不二之選

    商業智能(Business Intelligence,簡稱:BI),指用數據倉庫、線上分析處理技術、數據挖掘和數據展現技術進行數據分析,指導企業的商業運轉與經營決策。BI的本質在于“源于數據的商業洞察”,BI對商業活動的支持涵蓋了從運營到戰略的每個層面。在敏捷BI概念尚未興起之前,以Cognos、BIEE等為代表的傳統BI工具占據了企業級BI市場的大壁江山。但隨著DT時代的到來,隨著商業競爭環境的越發激烈,越來越多的企業期望能夠從數據中獲取更加實時、深刻、全面的商業洞察。以往的傳統BI工具的弊端逐步暴露。主要表現在幾個方面:1.報表固化程度較高

  • 強大的算法引擎,助力聯科數據決勝千里

    隨著人工智能技術的逐步普及,越來越多的行業開始擁抱人工智能,用“人工智能+”助力技術和產業的不斷升級和變革,人工智能已經成為我們當前這個時代的標志。對于企業來說,如果想用人工智能來武裝自己,就必須搞清楚人工智能技術的核心。人工智能的概念始于1956年的達特茅斯會議,由于受到數據、計算力、智能算法等多方面因素的影響,人工智能技術和應用發展經歷了多次高潮和低谷。2006年以來,以深度學習為代有的機器學習算法在機器視覺和語音識別等領域取得了極大的成功,識別準確性大幅提升,使人工智能再次受到學術界和產業界的廣泛關

  • 如何做好數據可視化分析?

    數據可視化是利用計算機圖形學和圖像處理技術,將數據轉換成圖形或圖像在屏幕上顯示出來,并進行交互處理的理論、方法和技術。數據可視化的實質是借助圖形化手段,清晰有效的傳達與溝通信息,使通過數據表達的內容更容易被理解。那么,怎樣來分析大量、復雜和多維的數據呢?答案是要提供直觀的、可交互的和反應靈敏的可視化環境。因此,數據可視化的主要特點是:交互性。用戶可以方便的以交互的方式管理和開發數據。多維性。可以看到表示對象或事件的數據的多個屬性或變量,而數據可以按其每一維的值,將其分類、排序、組合和顯示。可視性

  • 簡單八步:幫您打通數據挖掘分析的任督二脈

    大量的數據中隱藏著商業價值,各行各業都在做大數據挖掘分析,尋找數據價值,但是卻很少有人關注數據質量的問題,數據挖掘分析質量高不高,直接影響數據挖掘分析成果的價值,保證數據質量才是數據挖掘分析的關鍵。數據質量體現為數據的正確性、準確性、不矛盾性、一致性、完整性和集成性這六大方面。數據質量在數據挖掘分析的各個環節都應用加以控制和保證,從數據采集、數據處理、數據挖掘分析到最后數據挖掘分析成果展現及應用,其中數據處理環節是提升數據質量的重要環節。《哈佛商業評論》近期的一項研究表明,人們將80%的時間用于數據

  • 淺談大數據時代人工智能AI的未來圖譜

    人工智能來了嗎?人工智能已經來了,而且它就在我們身邊,幾乎無處不在:(1) 新一代的搜索引擎,比如在百度搜索中輸入一個單立人一個可是什么字,它會智能的顯示出和拼音及解釋,以及輸入法的打法等等(2) 新聞推薦,用手機看熱點新聞是許多人每天做的事。像“今日頭條”這樣的新聞類應用之所以火爆,主要是因為它采用了人工智能技術,應用程序可以聰明地歸納每個人看新聞時的不同習慣愛好,給不同用戶推薦不同的新聞內容(3) 機器視覺,人臉識別是目前應用最廣泛的技術,是人工智能大家庭中的重要分支,近年來,隨著深度學習技術的發展,人

  • 信息抽取

    1、信息抽取信息抽取的定義為:從自然語言文本中抽取指定類型的實體、關系、事件等事實信息,并形成結構化數據輸出的文本處理技術。信息抽取有許多不同的用途,一種典型的應用是使用信息抽取面向特定任務的結構化信息,互聯網的快速發展產生了海量的信息,由于文本數據的多樣性和異構性,對這些的信息進行檢索和處理受到很大的限制,而信息抽取則致力于將這些信息轉化成結構化的數據,滿足搜索引擎和數據挖掘等相關應用。另一種典型的應用是特定目標信息的發現和識別(如發現與“人工智能”相關的新聞)。在現在的Web中,相關的信息往往被無關

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