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保护 IBM Cognos 10 BI 环境

tomcat 访问管理数据分析

📷 目的本文介绍了一些在保护 IBM Cognos 10 BI 环境时需要考虑的最佳实践和准则。本文的目标读者是负责设计 IBM Cognos 10 架构和/或开发项目的 IBM Cognos 1

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2018-01-05

2.6K0

成不了AI高手？因为你根本不懂数据！听听这位老教授多年心血练就的最实用统计学

人工智能机器学习数据分析

著名统计学家、中国人民大学统计学院教授吴喜之教授采访 | 胡永波，鸽子导读机器学习是一门在统计学和计算机科学交叉点上茁壮成长起来的学科。关于数据的学问，全在统计学里。在经典统计学中，对于数据性质的研究、误差的分析、数据质量的判断、数据模型的建立，有着非常丰富的思想、理论和经验成果。对于机器学习来说，统计学既是理论基础，又是思想宝库。但是现实世界中，机器学习的实践者大多出身计算机科学，除了本科学的那一点工科概率论与数理统计，对于统计学，基本上是“随用随学，够用为止”，因此统计学当中大量的思想资源实际

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2018-02-26

8650

大咖分享：企业营销过程中的大数据5大途径！

大数据数据分析数字营销机器学习神经网络

本文介绍了大数据在市场营销中的应用，包括大数据如何帮助营销人员制定更有效的策略、提高客户满意度、优化定价策略、提高营销效率以及帮助企业更好地了解客户。同时，文章还探讨了大数据在市场营销中的优势和挑战，以及未来的发展趋势。

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2018-01-05

8380

百年老牌的创新之路：看可口可乐如何用AI、大数据颠覆传统营销

大数据机器人数据分析神经网络深度学习

作者：Smart M 来源：wealth 创立于1886年，可口可乐（Coca-Cola）不仅是耳熟能详的百年老品牌，更在大多数国家的可乐市场处于领导地位。随着优化购物体验成趋势，可口可乐也积极拥抱新科技，导入人工智能 AI、善用数据，打破传统销售模式与营销策略，彻底翻新品牌形象。 1、AI导入自动贩卖机，数字化方式销售产品智能自动贩卖机透过新科技与传统零售结合，为消费者带来全新购物体验。数字化时代来临带动营销思维转变，早已投入人工智能（AI）技术多年的可口可乐也跟上这股趋势，跳脱传统作法，要用新技术

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2018-01-22

2K0

边缘计算会让未来数据中心往哪个方向发展？

云计算存储数据分析大数据

边缘就是非中心、非主流，它会给数据中心带来何种变革？目前，云计算是行业的大势所趋，而对于云计算来说，所有的数据都要汇总到后端的数据中心完成。在“云、管、端”三者的角色中，云计算更侧重于“云”，是实现最终数据分析与应用的场所。在边缘计算中，强调了“边缘”也就是“端”所在的物理区域。在这个区域，如果能够为“端”就近提供网络、计算、存储等资源，显然实时性等业务需求能够容易满足，这是“边缘计算”相比于“云计算”最大的不同。这给数据中心带来的变革将是“革命性”的，尽管大规模数据中心基础设施具有弹性、可扩

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2018-02-02

6460

如何快速高效地学习互联网新技术

数据分析深度学习神经网络人工智能运维

我们生活在一个振奋人心的时代，区块链、人工智能、大数据，现在各种新技术层出不穷，那么如何快速高效地学习互联网新技术呢？我认为首先思想要主动求变，敢于跳出自己的舒适区，对任何技术都抱有开放的心态。贪图安稳是人的本性。而这种本性往往会阻碍你的发展。人所能了解的知识的多少，取决于自己的舒适区有多大，舒适区越大，与外界接壤的范围越大，就越感觉自己的无知。互联网是一个知识更新很快的行业，只有真正有热情并掌握了好的学习方法的人，才能走的长久。我们平常用于学习的时间比较少，提高单位时间价值尤为重要，最简单易行且代价

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2018-02-02

7770

小前端·大后台

企业数据库数据分析 sql 大数据

小前端要足够灵活，大后台则要有足够强的资源整合能力和服务提供能力，这就是未来商业变革的核心。——《商业价值》阿富汗战争启示苏军攻占阿富汗动用10 万以上的军队，战争持续10 年难以取胜，而美英联军在阿富汗战争中仅动用123 人特种部队，用时两个月便大获全胜，推翻了塔利班政权。原因不在于其战略战术的高明，而是由于信息技术的巨大进步改变了战争的模式，使战争效率有了革命性的进步。信息技术让战争前端大幅变小，少量的人员装备往前突击，信息和数据迅速反馈到后台，同时由卫星、雷达、红外线感应及各探测数据组成立体信

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2018-01-24

1.7K0

如何组建一支高效的分析团队

数据分析企业数据库 sql 自动化

导语高效的数据分析可以成为当今的竞争优势，使企业能够深入了解客户偏好、产品开发和使用趋势，以及其他企业无法看到的市场动态。为了从分析工作中获得最大收益，企业需要组建一支高素质的团队，理解来自多个来源的全部数据，并将分析结果转化为企业的实际价值。正确的技能组合、强有力的领导和具有延展性的目标，这只是组建一支能够从您的数据中获取持久价值的顶尖分析团队的几个秘诀。高效的数据分析可以成为当今的竞争优势，使企业能够深入了解客户偏好、产品开发和使用趋势，以及其他企业无法看到的市场动态。为了从分析工作中获得最大收

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2018-01-26

1.3K0

研究一下数据分析与挖掘的关系

数据分析数据挖掘

我就在这里等你关注，不离不弃 ——A·May 数据分析和数据挖掘的区别到底在哪？这个问题还是要想清楚的，最开始，我以为用Python和R这种高级的编程软件做出来数据分析的结果才是数据挖掘的范围，而用excel和SPSS做出的统计结果属于分析。但是，实际上这个标准不是按照使用软件来区分，而通过对数据进行分析的方法和分析的结果来划分。从广义而言，数据分析包括数据挖掘，但是从狭义而言，数据分析与数据挖局又有显著的区别，下面的图很好地表示了两者的关系。 📷 注：图来自于互联网，如果侵权，请联系May删除我们可以

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2018-02-27

8380

如何成为一名数据科学家

大数据数据分析

来源Jack Cook 编译 Mika 本文为 CDA 数据分析师原创作品，转载需授权想从事数据科学领域的初学者总是很困惑：应该学习哪种编程语言？专业重要吗？需要掌握哪些工具和技能？在这篇文章中，你的这些问题都能得到解答。几星期前，我发布了我的第二篇Kaggle Kernel( Kernel: Kaggle中用于探索概念、展示技术或分享解决方案的短脚本)。我对Kaggle最近发布的“机器学习和数据科学现状”调查很感兴趣，并认为我可以从中得出一些有趣的见解。我以为大多数写Kernel的人都已经是

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2018-01-31

6570

地图开发科普篇：浅谈GPS大数据的实时处理和离线处理

大数据数据处理数据分析

2017/12/18 MONDAY 📷 实时处理：Flume+Kafka+Storm+Mongo 数据实时处理是指通过Flume进行数据的的采集，将数据推送给Kafka，kafka作为数据的缓存层。Storm作为kafka的消费者，对采集上来的数据进行实时处理，并通过Web在前端进行展示。与此同时，我们能够实时统计和分析车辆的在线总数，轨迹点总数，对此做一些相关应用。 📷 数据来源主要是通过Nginx 服务器获取GPS数据和MSp数据，数据格式为json 数据采集通过Flume的拦截器对日志进行预处理，

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2018-02-12

2.3K0

关于人工智能的探讨

人工智能机器学习数据分析

提到人工智能，很多媒体、社会大众可能首先想到的是科幻电影中的「人工智能」形象。所以从事人工智能研究的人经常要面对一个很难回答，或是说很悲哀的问题：比人类更聪明的人工智能什么时候能够出现？ 📷 这样的问题，对做人工智能研究的人来说其实非常难回答。为什么呢？因为谈到人工智能，有两种差别非常大的观点。第一种，我们称之为强人工智能，目的是希望研制出和人一样聪明，甚至比人更聪明的机器，这种观点在科幻作品和电影里面出现的比较多。另外一种叫做弱人工智能，是觉得人做事的时候很聪明，能不能向人学习一下，让机器做事的时候也聪明

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2018-02-12

7460

数据分析与挖掘的流程和方法

大数据数据分析数据挖掘

数据分析与挖掘是对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程，整个分析过程会有以下几个步骤： 1. 确定目标首先，要明确目标是什么？比如一个消费品公司有千万级别的会员，那如何对会员的有一个清晰的认识。哪些是活跃的会员？哪些已经流失？会员的消费周期是什么样子？不同的会员偏好的产品特征是什么？流失的会员有没有什么办法唤醒回头再次？通过问问题，确定分析目标，明确大目标，拆解成各个小目标。以上面的例子，其实是想做关于做会员画像，实现精准营销，这个是大目标。活跃会

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2018-02-07

2.6K0

什么是大数据营销？企业为什么要建立自己的数据库？

人工智能数据库数据分析

什么是大数据营销？大数据营销是衍生于互联网行业，又作用于互联网行业。依托多个平台的大数据技术的采集，以及大数据技术的分析与预测能力，能够应用于互联网广告行业的营销方式，就是能够使广告更加精准有效，给品牌企业带来更高的投资回报。 📷 大数据营销的定义大数据营销，随着数字生活空间的普及，全球的信息总量正呈现爆炸式增长。基于这个趋势之上的，是大数据、云计算等新概念和新范式的广泛兴起，它们无疑正引领着新一轮的互联网风潮。在互联网时代，网民消费行为和购买方式极易的在短时间内发生了变化。面对消费者的需求，企业往往

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2018-02-06

1.5K0

react.js 学习笔记

深度学习大数据数据分析

单向数据流驱动，父节点传递到子节点 react最重要是组件 ReactJS官方地址：https://facebook.github.io/react/ GitHub地址：https://github.com/facebook/react 一、开发环境的搭建： 1、在官网安装react.js 2、在官网安装react-dom.js 3、react.createClass 注册一个组件类 4.ReactDOM.render()将模板转成和html语言，并插入指定的DOM节点，说白了可以理解成就是一个渲染到页

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2018-02-06

1.9K0

实战：从Python分析17-18赛季NBA胜率超70％球队数据开始…

python 数据分析

干货观点案例资讯我们 📷 撸主： Casey 岂安业务风险分析师主要负责岂安科技RED.Q的数据分析和运营工作。就在昨天，12月19日，科比再次站在斯台普斯中心球馆中央，见证自己的两件球衣高悬于球馆上空。作为一个正奋战在 Python 之路上的球迷，开始了一次数据分析实战，于是，以分析球赛数据为起点的操作开始了...... 前言 python 作为一个功能强大的编程语言，如今在数据分析、机器学习、人工智能等方面如日中天。如果想做数据分析，那么 python 则为一把利器。初入职场，除了使

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2018-02-05

1.2K0

数据分析师：从事数据分析都需要学习什么？

数据分析数据挖掘编程算法大数据

如今，数据分析师是一个很热门的职业，薪资水平较其他职位普遍偏高。很多人也因为高薪和发展，纷纷转向数据分析师。本文我们将从企业内部数据分析架构和数据分析学习两方面来了解数据分析师是如何成长的？一、企业内部数据分析架构 1.商业数据分析中心的组织架构形式 📷 目前国内商业数据分析中心的架构形式大致分四种，技术型，虚拟型、战略性和分散型。 2.商业数据分析中心岗位角色 📷 业务统计分析人员：理解企业数据，发现业务问题，开发预测模型，帮助企业更好地进行信息决策；数据挖掘人员：知识发掘积累，需要熟悉各种数据挖掘算

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2018-01-31

1.2K0

2017年中国程序员调查分析：大数据就业前景广阔

大数据数据分析

导语 daoyu 在互联网行业，程序员一直是很受关注的人群。特别对准备步入社会的大学生们来说，从事哪方面的职业是一个很重要的问题，而程序员就是一个比较热门的选择。本文根据2017年中国程序员调查的数据，给同学们好好介绍一下程序员的编程语言、薪酬范围等信息，让大家对程序员有个准确的认知，也方便以后的选择。来源：36大数据通过对北京、广东、浙江、上海等全国28个省的优秀开发者的调查信息，本文对程序员的年龄组成、性别比例、擅长的计算机语言、工作时间以及薪资等进行了统计和分析。（一）程序员地理分布 📷 从调查

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2018-01-31

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