大数据如果应用不当可能很容易失控,并可能消耗企业资源和预算。在这里将介绍避免混乱的一些大数据的最佳实践。[查看详情]
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本文对2018年大数据的5个发展趋势进行了详细解析,供参考。[查看详情]
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在全球市场竞争日益激烈的今天,只有过程效率极高的公司才能在市场立于不败之地。超高的效率不仅依赖于先进的管理、可靠的控制和完善的通信基础设施,还需要数据、信息和专业知识的支持。[查看详情]
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本文对大数据建模的6个技巧进行了详细介绍,供学习参考。[查看详情]
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笔者结合自己企业的发展和管理,以及大量客户和机构的研究与实践,提出了工业大数据在企业运营管理过程中可落地的八大应用场景。[查看详情]
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具体到工业大数据领域,其可视化又有自己独特的特点,呈现出与互联网大数据可视化不同的难点和方向,本文总结了一下,工业大数据可视化有以下6个特点。[查看详情]
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​“开源”模式带来的好处很多,其中最吸引人的就是可以帮助企业降低成本。另外,开源模式消除了供应商的限制和壁垒,并且可让技术变得更加协作,合作者会不断更新开源软件,使技术得到持续的完善和发展。云计算和大数据目前都是热门话题,两者的发展与开源技术的结合,及如何在云上实现大数据项目,都是新的实践领域。[查看详情]
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大数据的4个V说法在业界已经尽人皆知,这是指的大数据本身的特征。现在我们来考察一下用于处理大数据的技术应该具有的特性。为方便记忆,类似4个V,我们把这些特性总结成4个E,用户在选择大数据技术解决方案时可作为参考。[查看详情]
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我们该如何选择正确的数据集成工具,从而对各类数据加以归纳?本文就此展开探讨。[查看详情]
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大多数机器学习算法对于不平衡数据集的处理不是很好。 以下七种技术可以帮你训练分类器来检测异常类。[查看详情]
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