技巧
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数据质量的好坏决定数据挖掘项目的成败
2014-06-30David Nettleton是《商业数据挖掘：为预测分析项目处理，分析和建模》一书的作者，他还是一位在数据分析处理方面有丰富经验的顾问和学术研究者。
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专家：R语言处理大数据分析具有天然优势
2014-06-26R语言是开源免费的，它已经应用了15年了，这意味着你需要的大部分功能，它都已经具备了。
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社交媒体监测与分析工具大合集
2014-06-25社交媒体正在成为企业争相“抢滩”的新领域，这场战役当然少不了社交媒体分析工具这个利器。
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技巧：如何处理分析传感器数据
2014-06-23通过四个传感器产生的数据，一般可以分为两类：一类是温度和声响，它们一般是一个常量数据流;一类是运动和触控传感器，它们通常不会按照特定的频率发生
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经验贴：如何选择数字资产管理（DAM）产品
2014-06-19最大的问题则是缺少全能型的DAM应用程序，即它既拥有可以匹配每家公司需求的所有特性和功能，又可以完成上述所有工作。
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四条经验避免让信息治理技术误入歧途
2014-06-17现在，新技术层出不穷，为了追求新技术，企业大多摒弃了上个世纪的记录管理技术。旧的应用实践固然有不足之处，但仍然能够发挥作用。
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人类情感数据分析走上舞台 不受语种限制全球通用
2014-06-17数据正越来越多地获得企业的关注，正如戴尔CIO Adriana Karaboutis所言，数据就是企业的新货币。
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使用Amazon Elastic MapReduce进行大数据分析
2014-06-11EMR是一个实用的应用程序开发工具，它包含日志分析、财务分析、市场分析和其他复杂分析功能。它使用开源框架Hadoop，并将数据分散到一组Amazon EC2实例上。
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从日志数据创建实时仪表板
2014-05-25在你的系统中，日志包含着有价值的数据。在你从应用程序添加任何日志事件之前，系统组件都会产生有关性能，响应时间，谁在访问你的系统及从哪里访问等一些包含有价值信息的日志数据。
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一个人的社交媒体营销神话
2014-05-12社交媒体和大数据、云计算、移动化一起，被称为企业级IT四大发展趋势。社会化营销与管理将成为下一个强有力的增长点。
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。
电子杂志 >更多
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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。