小公司收集大數(shù)據(jù)的5種創(chuàng)新方式

摘要：在嘗試應(yīng)對收集和分析大數(shù)據(jù)的挑戰(zhàn)時，小型企業(yè)可能會覺得自己陷入了困境。即使財富500強的IT預算比小企業(yè)過去的十年的收入還要多，小企業(yè)也不會被這些大公司遠遠地甩在后面。

人們可能會犯的7個數(shù)據(jù)錯誤

摘要：數(shù)據(jù)正在成為現(xiàn)代企業(yè)的一個更重要的工具，幾乎可以作為一種貨幣，它可以從衡量營銷活動的有效性到評估員工績效等方面促進一切。事實上，收集數(shù)據(jù)只是開展業(yè)務(wù)過程的第一步，單憑數(shù)據(jù)就無法對企業(yè)業(yè)務(wù)進行全面準確的描述。

智能傳感器仿真人腦解讀大數(shù)據(jù)

的需要塑造我們的電子大數(shù)據(jù)解決方案。智能傳感器仿真大腦以三個層次進行建模：以腕戴型穿戴裝置實時擷取大數(shù)據(jù)讀數(shù)為代表的感官層次；

物聯(lián)網(wǎng)中分析數(shù)據(jù) 更具有“含金量”

數(shù)據(jù)要化為可行的洞見，必須先經(jīng)過分析，才會發(fā)現(xiàn)模式、趨勢和關(guān)聯(lián)性，讓企業(yè)領(lǐng)袖借此做出明智的決策。數(shù)據(jù)要化為可行的洞見，必須先經(jīng)過分析，才會發(fā)現(xiàn)模式、趨勢和關(guān)聯(lián)性，讓企業(yè)領(lǐng)袖借此做出明智的決策。

大數(shù)據(jù)在金融和貿(mào)易行業(yè)中的作用

如今，很難將大企業(yè)的決策與大數(shù)據(jù)分開，這對于金融和貿(mào)易行業(yè)來說尤其如此。當我們看到大數(shù)據(jù)持續(xù)改變不同行業(yè)的基礎(chǔ)設(shè)施時，金融和貿(mào)易行業(yè)正在實施大數(shù)據(jù)分析，以保持其在貿(mào)易世界的優(yōu)勢。

業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)為企業(yè)帶來主要的優(yōu)化機會

摘要：如今，人們都知道大數(shù)據(jù)和強大的分析正在改變企業(yè)的工作方式。相反，通過查詢數(shù)據(jù)集和創(chuàng)建可操作的指標獲得的商業(yè)智能正在推動更強有力的決策，這將帶來重大的業(yè)務(wù)改進。

為什么智能數(shù)據(jù)是未來貸款行業(yè)的關(guān)鍵？

摘要：智能的數(shù)據(jù)表明，不可靠的大數(shù)據(jù)的可用表現(xiàn)是通過加強隱私使貸款變得更實惠，從而改變了貸款的做法。智能的數(shù)據(jù)表明，不可靠的大數(shù)據(jù)的可用表現(xiàn)是通過加強隱私使貸款變得更實惠，從而改變了貸款的做法。

2017年7個主要的金融行業(yè)數(shù)據(jù)趨勢

摘要：大數(shù)據(jù)預示著金融行業(yè)的一些巨大變化，而新技術(shù)正在推動行業(yè)發(fā)展的新趨勢。大數(shù)據(jù)預示著金融行業(yè)的一些巨大變化，而新技術(shù)正在推動行業(yè)發(fā)展的新趨勢。使用這些趨勢來指導人們投資，作為消費者的選擇，以及組織在金融行業(yè)的整體方向：

數(shù)據(jù)與可視化的完美碰撞，讓你真正欲罷不能

接下來本文就從幾個方面去講解數(shù)據(jù)可視化的一些技巧，順便帶大家領(lǐng)略一下可視化的風采。矩陣圖著眼于由屬于行的要素與屬于列的要素所構(gòu)成之二元素的交點:　　1 從二元的分配中探索問題的所在及問題的型態(tài)。

為什么員工生產(chǎn)力數(shù)據(jù)變得更加關(guān)鍵

摘要：對于企業(yè)管理者來說，采用最簡單的方式來考慮盈利能力是非常誘人的。由于企業(yè)管理者沒有其他方法知道茯員工不在辦公桌前的時候做什么，因此監(jiān)控生產(chǎn)力的新方法隨之出現(xiàn)，使雙方（主管和員工）為此負責。

走進大數(shù)據(jù)之拓撲數(shù)據(jù)分析方法

拓撲數(shù)據(jù)分析(TDA)，顧名思義，就是把拓撲學與數(shù)據(jù)分析結(jié)合的一種分析方法，用于深入研究大數(shù)據(jù)中潛藏的有價值的關(guān)系。拓撲處理的是抽象的形狀，最典型的例子就是用六邊形來表示圓，這只需要用到6個點和6條邊。

暗數(shù)據(jù)：隱藏的商機

摘要：Gartner公司將暗數(shù)據(jù)描述為“組織在其常規(guī)業(yè)務(wù)活動過程中收集，處理和存儲但未能用于其他目的的信息資產(chǎn)”。

5個大數(shù)據(jù)的創(chuàng)新和多樣性使用實踐

摘要：在現(xiàn)實生活中，人們希望了解大數(shù)據(jù)是什么，通過不同的方式了解實時使用這些技術(shù)的企業(yè)的運作情況?！ね扑]引擎，根據(jù)用戶行為數(shù)據(jù)和配置文件提供個性化的產(chǎn)品建議（如Netflix公司，亞馬遜公司，F(xiàn)acebook公司，以及LinkedIn公司都是這樣做的）

美媒：美大選民調(diào)出錯給“大數(shù)據(jù)”敲警鐘

報道稱，技術(shù)以眾包、數(shù)據(jù)推動或以其他方式得來的指導性標準充斥著人們生活的各個方面，并讓許多人對它們的正確性深信不疑。如此多的人把民調(diào)預測的結(jié)果當作真理，而且這些民調(diào)預測希拉里·克林頓贏得總統(tǒng)大選的可能性為99%。

舍恩伯格： 大數(shù)據(jù)要開放共享才能受益于整個世界

8月25日，2016 IEBE(上海)國際電子商務(wù)博覽會暨互聯(lián)網(wǎng)+科創(chuàng)應(yīng)用展“智享生態(tài) 聯(lián)接未來”高峰論壇在上海舉行。我們使用人工智能

大數(shù)據(jù)真的能幫助你預測消費者的購買意圖嗎?

如今，大多數(shù)營銷人員都說，他們的挑戰(zhàn)不是缺少數(shù)據(jù)，而是數(shù)據(jù)太多，無法有效地加以利用或者辨別哪些是真正重要的數(shù)據(jù)。任何向消費者提供產(chǎn)品的公司都知道，就像購買歷程會分為幾個階段一樣，消費者轉(zhuǎn)化為客戶的過程也會分為幾個階段，通常為：

釀葡萄酒需要大數(shù)據(jù)?這些應(yīng)用也許你真的不懂

現(xiàn)在有很多人都在談?wù)摯髷?shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)在很多行業(yè)也正在進行著豐富的應(yīng)用，舉個例子，十幾年前，用最新型的望遠鏡觀察星空，投入使用的頭一年能觀察到的信息數(shù)量比之前天文學家所觀察到的信息總量還要大。

盤點：10款最受歡迎數(shù)據(jù)可視化工具

在數(shù)字經(jīng)濟時代，人們需要對大量的數(shù)字進行分析，幫助用戶更直觀的察覺差異，做出判斷，減少時間成本。FusionCharts支持基于Flash JavaScript的3D圖表，提供服務(wù)器端APIs，支持成千上萬的數(shù)據(jù)點，并在幾分鐘內(nèi)完成向下鉆取　

如何利用機器學習進行海量數(shù)據(jù)挖掘

互聯(lián)網(wǎng)的海量數(shù)據(jù)不可能靠人工一個個處理，只能依靠計算機批量處理。圖 6 過擬合　　過擬合主要源于我們采集的訓練樣本帶有噪聲，有部分樣本嚴重偏離其正常位置，統(tǒng)計學上稱之為outlier。

做好數(shù)據(jù)科學，離不開這7步

有時候，你會發(fā)現(xiàn)你的數(shù)據(jù)中沒有任何變量或變量的組合能夠幫你預測目標，這可能意味著你需要測量一些其他變量。如果這些辦法對你都不適用，也許意味著你需要收集更多的數(shù)據(jù)，或者重新思考一下你測量的數(shù)據(jù)。