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  这些最佳实践可以帮助企业将大数据战略放在正确的轨道上，以满足分析需求，并产生预期的业务效益。华体会小金体育

• 大数据与机器学习：它们如何不同和相关

  大数据和机器学习是一个强大的分析组合。下面解释一下它们之间的区别以及如何一起使用。继续阅读

• 8大商业智能挑战以及如何处理它们

  BI团队面临各种技术和项目管理挑战。以下是主要的双重挑战，有关如何解决这些问题的建议。继续阅读

• Python代码格式化:您需要的工具以及它的重要性

  计算机不关心代码的风格，那么您为什么要关心呢?看看Al Sweigart对代码格式有什么看法，并抢先看一下他的新书。继续阅读

• 10 BI仪表板设计原则和最佳实践

  BI仪表板是向业务用户交付分析数据的关键工具。以下是如何设计有效的仪表盘，以帮助推动明智的决策。继续阅读

• 用于BI和分析的DataOps框架的关键元素

  DataOps为BI流程带来了速度和敏捷性，并帮助将数据管理与业务目标保持一致。了解DataOps框架的关键元素。继续阅读

• 顶级数据可视化技术以及如何最好地使用它们

  BI和分析团队以及自助BI用户可以从各种类型的数据可视化中进行选择。下面是12个例子，并给出了如何使用的建议。继续阅读

• 针对大型组织的8个自助BI最佳实践

  自助BI程序可以简化分析过程，但向数千个业务用户扩展需要适当的计划和项目管理。继续阅读

• 创建现代商业智能战略的7个步骤

  商业智能可以提高绩效，为公司创造竞争优势。以下是实现有效BI战略的七个步骤。继续阅读

• 流媒体数据分析的趋势和顶级用例

  随着更多企业采用实时分析，出现了新的基础设施和最佳实践。以下是用于流媒体数据分析平台的一些趋势实践。继续阅读

• 如何应对当今的业务分析治理挑战

  当谈到高级的分析治理时，不要让传统的分析思维诱使你自满。以下是最大的治理障碍以及如何避免它们。继续阅读

• 麦当劳订购客户服务分析，摇动快餐

  这家快餐巨头正在收购大数据分析平台Dynamic Yield，以追求在得来速和数字订单上更个性化的客户体验。继续阅读

• 超越客户情绪：如何将NLP技术投入工作

  自然语言处理工具和应用程序终于到来了，但是组织是如何让NLP发挥作用的呢?以下是一些可能不太明显的可能性。继续阅读

• 如何通过嵌入式报表集成Power BI和SharePoint

  专家布里恩·波西解释了在SharePoint Online的云服务页面上包含Power BI报告的两种方法:发布一个报告链接，或者嵌入一个报告。继续阅读

• 专家敦促数据专业人士磨练数据科学技能

  IT专家William McKnight为希望在变化的企业中取得成功的数据专业人士分享了一些工作小贴士。他的第一条建议是:不断培养数据科学技能。继续阅读

• 在不花太多钱的情况下迁移到云中的BI的5个提示

  将BI和Analytics移动到云需要策略以避免过度成本。从专家获取提示，并在何时备忘录，以涉及到何时何地解决。继续阅读

• 更好的情感分析可以支持客户数据分析

  客户数据分析很容易收集在社交媒体时代 - 但如果基于从自动化社交媒体监测中剔除的情感分析，它们可能会误导。继续阅读

• 如何使自助服务BI工具部署不那么痛苦

  自助式BI对组织中的每个人来说都是一个巨大的变化。专家Rick Sherman提出了三条可以让事情变得简单的原则。继续阅读

• 自助BI策略可以决定数据竖井的生死

  自助服务BI是重塑或可能的数据筒仓的驱动力。但首先需要声音数据治理和企业态度调整。继续阅读

• 自助BI订阅定价模型的规则会发生变化

  由于自助服务BI工具成为常见，请查找订阅定价模型以根据云，组数据使用定价以及人们分享其数据的分类方式。继续阅读

• 部署自助BI工具的10个注意事项

  自助式商业智能不会凭空出现。组织必须确保数据质量并观察分析师如何工作。专家提供了10个让自助服务文化成为可能的技巧。继续阅读

• 大数据可视化工具的10个特点

  如果不能理解大数据，它就毫无意义。专家解释了为什么用户需要具有可嵌入性、可操作性等功能的数据可视化工具。继续阅读

• 6大数据可视化项目思路和工具

  这些数据可视化项目示例和工具说明了企业如何扩大“数据即数据”工具的使用，以更好地了解大数据。继续阅读

• 实现大数据项目可视化的10个技巧

  专家们表示，在启动数据可视化工作时，组织需要将用户和设计置于最前沿。找出为什么颜色和尺寸很重要。继续阅读

• 为大数据分析选择最佳的可视化工具

  数据驱动型企业利用可视化工具讲述隐藏在大数据中的故事——帮助用户将信息转化为利润的故事。以下是如何选择正确的工具。继续阅读

• 让机器学习在商业中更有效的3种方法

  邓白氏(Dun & Bradstreet)分析高管尼帕•巴苏(Nipa Basu)就如何将机器学习工具整合到业务流程中，以帮助推动更好的决策提供了三个建议。继续阅读

• 成功的预测分析模型面临的四个挑战

  分析客户互动以创建一个预测分析模型并不是万无一失的。专家David Loshin分享了四个可能阻碍你努力的因素。继续阅读

• 在当今以数据为中心的环境下建立一个数据科学团队

  寻找和培训数据科学家来建立一个数据科学团队是一项挑战。但在最近的一次网络研讨会上，Gartner的一位分析师就如何做到这一点提供了一些建议。继续阅读

• 7个良好的数据可视化实践以实现可视化完整性

  数据可视化需要视觉完整性，以确保它们所呈现的数据能够被正确解释。遵循这些设计步骤，有助于使可视化更加可信。继续阅读

• 在大数据系统中击败预测分析的挑战

  大数据和预测分析似乎是同义词，但了解每个学科的约束是从组合它们的项目中提取业务价值的关键。继续阅读

• 预测分析技术和流程是如何工作的

  预测分析不再局限于高技能的数据科学家。但其他用户需要在开始构建模型之前了解它所涉及的内容。继续阅读

• 构建更好的预测分析应用程序的五个步骤

  必须对预测性分析计划进行有效的规划和管理，以确保它们不会错过满足业务需求的标记。这里有一个方法可以帮助他们保持正轨。继续阅读

• 招聘和培训数据科学家:每种方法的案例

  招聘数据科学家说起来容易做起来难——所以，你是否应该尝试培训现有员工的数据科学技能?这取决于你公司的需求，一位分析专家写道。继续阅读

• Tableau显示软件订阅模式不仅仅适用于云

  与云相关的基于订阅的软件定价在本地部署中也很有用，Tableau对订阅方法的全面支持就表明了这一点。继续阅读

• 开始有效使用预测分析算法的十个步骤

  成功的预测分析程序涉及超过部署软件和运行算法来分析数据。这组步骤可以帮助您提出实体的分析基础。继续阅读

• 有效地应用数据科学模型，而不仅仅是为了模型本身

  如果模型不能帮助产生商业利益，那么让数据科学家建立分析模型对一个组织没有多大作用。这里有一些方法可以确保他们这样做。继续阅读

• 正确的数据挖掘数据集是正确的预测建模的必要条件

  如果数据科学家和其他分析师在数据集上没有良好的选择，则可以快速追踪轨道，他们无法在他们正在寻找我的数据集和分析的数据集中。继续阅读

• 三个预测建模缺陷削弱了数据科学项目

  如果做得对，数据科学可能具有难以置信的价值，但如果做得不对，同样具有破坏性。在这里，一位数据科学专家讨论了三个常见的预测建模陷阱。继续阅读

• 实时流分析系统需要消息代理的帮助

  实时分析应用程序通常涉及需要适当组织和协调的多个数据流，这需要新的消息队列技术。继续阅读

• BI自助服务需要新的思考，真正为企业用户提供

  为了真正对广泛的业务用户有用，自助式BI工具需要变得更易于使用。加强对元数据和人工智能的关注可以帮助实现这一点。继续阅读

• 利用A/B测试工具的5种方法

  许多企业在对他们的网站进行更改时缺乏一个清晰的a /B测试策略，这意味着他们经常会错过提升网站性能的潜在机会。继续阅读

• 引人注目的数据故事始于数据的有效可视化

  数据可视化可以将分析数据转换为可操作的业务信息。但专家警告说，要记住让事情容易理解，记住你的听众。继续阅读

• 讲述数据故事呼叫分析信息上的常见语法

  专家大卫·a·泰奇解释说，在向人类传授知识的漫长历史中，讲数据只是最新的一个阶段。只是工具改变了。继续阅读

• IBM WATSON计算机争取STARADTICS STARDOM

  后实现危险！在2011年取得成功后，IBM正试图通过收购和构建基于沃森的商业产品，让其沃森认知计算系统重新成为焦点。继续阅读

• 通过艾森豪威尔矩阵提升商业智能的使用

  IT经理必须与业务部门紧密合作，以增加公司中使用BI工具的人数——一个名为Dwight Eisenhower的时间管理框架可以提供帮助。继续阅读

• 构建大数据的技巧，高级分析程序

  TDWI分析师Fern Halper为那些希望超越基本情报实践的组织提供专家建议。继续阅读

• 在决定要分析哪些大数据集时，要考虑业务需求

  多少才够?全套吗?一个的一部分吗?没有一个答案适合每一个组织。BI团队应该从评估业务问题开始。继续阅读

• 在分析模型中避免陷阱的关键是:测试，相关性

  预测建模可能导致某些相当糟糕的见解，但克服了一些常见问题可以帮助用户在预测分析项目上的所有问题。继续阅读

• 社交媒体分析有希望，但也有需要避免的陷阱

  社交媒体分析可以让企业更好地了解客户对他们的看法，但在开始项目之前，需要了解一些共同的挑战。继续阅读

• BI数据叙述被认为是驱动执行行动的关键

  在2014年波士顿TDWI高管峰会上，顾问Tony Bodoh提供了一些技巧，并概述了创建有效的商业智能演示的逐步过程，以激励业务高管采取行动。继续阅读

• 为分析项目经理准备的大数据实施清单

  顾问Rick Sherman详细介绍了一系列步骤，他表示组织应该在正确的路径上设置他们的大数据分析程序。继续阅读

• BI仪表板需要测量的数据可视化方法

  在商业智能仪表板中使用过于花哨的图形会让用户感到困惑，并使数据可视化程序走上错误的道路。继续阅读

• 从划痕构建分析基础设施的提示 - 快速

  凭空创建一个分析架构似乎是一项艰巨的任务，但它可以帮助企业在短时间内更具竞争力。继续阅读

• 数据发现工具为营销人员开辟了新的机会

  大数据正在为营销人员打开一个充满新机遇的世界。数据发现工具可以帮助他们利用这些优势。继续阅读

• 自助分析帮助营销人员克服缺乏数据专家的问题

  所有行业都难以找到足够的熟练数据工作人员，但营销人员将自助分析工具视为潜在的解决方案。继续阅读

• 关于部署BI应用程序和系统的六个误解

  有缺陷的项目管理假设可以限制商业智能工具的有效性。不要让他们降低你的返回BI投资。继续阅读

• 可口可乐克服挑战，抓住BI机遇

  可口可乐公司明白，分析的挑战是可以克服的，团队的方式可以帮助企业利用商业智能的机会。继续阅读

• 协作是商业智能工具实现的关键

  业务单位和IT部门并不总是在同一页面上，但是为了成功地实现业务智能工具，它们需要保持一致。继续阅读

• 重量四种因素规划分析大数据架构

  咨询师lindsay Wise详细介绍了在规划大数据基础设施时需要考虑的四个关键因素，以确保它将支持您的分析需求。继续阅读

• 没有捷径:良好的数据质量战略是BI成功的必要条件

  在过去，公司可能没有将数据质量努力构建到商业智能程序中。现在不太可能了。继续阅读

• 解杂交商业智能仪表板设计的策略

  专家Brian Jordan向业务智能管理人员展示了如何避免开发包含过多信息的指示板。继续阅读

• BI架构师有新的选择来满足不断增长的数据和分析需求

  设计一个能够满足BI用户不断扩大的需求的商业智能体系结构是一项寻找正确工具组合的练习。继续阅读

• 改进客户数据分析:使用指标和技术的技巧

  获取专家提示，以利用客户数据分析，并阅读公司所取得的常见错误的一些例子，包括分析案例研究。继续阅读

• 通过分析挖掘客户数据的价值

  了解客户数据分析如何帮助企业改善客户体验、服务和销售——并了解更多关于客户数据分析的可能性。继续阅读

• 在零售中使用商业智能和分析的趋势和技巧

  阅读零售行业的商业智能趋势，并获得使用BI和分析技术的技巧，以及来自零售商的真实例子。继续阅读

• 有效仪表板设计的现实生活示例

  浏览这些优化仪表板的例子从BITadvisors, Inc.，包括战略，战术和操作仪表板的例子。了解如何鼓励仪表板中的交互性，以及如何设置仪表板。继续阅读

• 有效仪表板设计的十个关键要素

  了解为什么关注业务需求(包括当前数据和关键性能指标)是鼓励仪表板可用性的有效设计策略。继续阅读

• 为BI整合项目制作业务案例

  在关于管理商业智能(BI)整合项目的电子书的这一章中，可以找到获得企业支持和构建BI整合业务案例的技巧。继续阅读

• 如何判断是否到了BI整合的时候

  根据专家的说法，组织考虑整合BI系统是很重要的。获取有关何时考虑业务智能整合以及如何在组织中进行整合的专家建议。继续阅读

• 成功巩固商业智能系统的提示

  总部位于波士顿的弗雷斯特研究公司(Forrester Research)最近的一项研究显示，近80%的受访公司表示，他们使用了三种或三种以上的商业智能(BI)产品。根据专家的说法，组织考虑整合BI系统是很重要的，但是……继续阅读

• 商业智能设备:颠覆性技术还是分散注意力?

  Rick Sherman讨论了商业智能设备的出现以及数据仓库(DW)市场中重新出现的竞争压力。继续阅读

• 商业智能系统：数据影子系统优点和缺点

  Rick Sherman将数据影子系统的优缺点称为业务组/ IT信息差距的解决方案。继续阅读