技巧
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机器学习如何帮投资者降低英国脱欧事件带来的风险？
2016-08-21英国脱欧投票引起了金融系统的广泛关注，投资者也面临着巨大的经济损失。但数据驱动策略和机器学习工具帮助了他们避免了一些风险。
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选好你的武器：顶级分析策略揭秘
2016-08-18为了利用企业应用中尚未开发的交易数据做有效的企业分析，行业分析师们推荐采用以下分析策略。
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数据工程师和数据科学家 真的是一山不容二虎？
2016-08-18尽管对于分析与数据科学家来说，还有许多待解决的问题，但这并不影响一个新兴职位的出现：数据工程师，并且数据工程的数量正在逐年上升。
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五大技巧帮你更好地利用A/B测试工具
2016-08-17许多企业在对网站进行调整时，缺乏一个明确的A/B测试策略，这样容易错过改善网络性能的潜在机会。
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基于云的分析 在线旅游供应商的不二之选
2016-08-16Steve Strout是Sabre Corp.的公司系统部副总，如今他所做的一切几乎都纳入了云元素，而且基于云的分析只是初露端倪。
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提高数据透明度的Blockchain是怎样一种存在？
2016-08-11提高数据透明度的Blockchain竟然被认为是一项改变人类生活的黑科技，它到底是怎样一种技术，能够成功吸引人们的眼球呢？
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关于Omni-Gen数据治理工具 你需要知道些什么？
2016-08-09Omni-Gen汇集了一些Information Builders以数据为中心的工具，这些工具是用于数据质量，集成，监控和主数据管理的
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大数据和分析技术：说好的信任呢？
2016-08-08今年似乎充满了不可预知性。以此为背景，KPMG的一项研究显示，CEO希望能够提升大数据和分析技术的可信度。
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即用型机器学习算法 让开发聊天机器人更轻松
2016-08-04科技领域一些重量级人物承诺，基于语音的机器学习算法将给企业带来更高的生产力。这些信息的发布是市场竞争激烈的另一种表现，似乎竞争每周都在升温。
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大数据工具 帮你从数据管理中解放出来
2016-08-03数据科学家们通常喜欢把后端技术扔给工程师来处理。当你的主要关注点是提高模型的预测精度或发现一个数据集中的未知相关性时，文件系统和资源管理工具通常情况下并不十分友好。
分析 >更多
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Spark尚未“成熟” 用户仍需“专业”
虽然Spark的应用对企业而言已经并不陌生，但对于一些企业来说，这项技术可能还是比较“前沿”。
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Watson 分析：让我们变得更好还是更懒？
Watson分析在很多领域表现出色，特别是在广告方面，包括Google和Adobe。但是IBM的AI驱动的分析技术还值得细细推敲。
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《数据价值》2017年3月刊·当预测模型失败了
随着大数据环境的不断发展，集成和准备分析数据的工作正在发生显著的变化。
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《数据价值》2016年10月刊·窥探未来的水晶球
企业可以利用Hadoop以及所有与它相关的技术设计大数据环境，以满足其特定的需求。但把所有的技术集成在一起并不是一件容易的事。