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本文针对 IBM 最新开发的数据分析平台进行概要介绍并对其应用进行指导说明。随着信息技术应用范围的不断扩展,对数据进行挖掘分析的需求日益增加,但是信息量的不断增大及其应用构建的复杂性日益却成为了传统数据分析的一个瓶颈。IBM 构建的数据分析平台针对上述问题,基于 Hadoop 技术,对数据查询语言,数据分析软件,数据库,作业调度模块进行了有效整合,实现了对数据的有效、高效处理,保证了高度的扩展性和兼容性。
IBM SPSS Modeler的分析功能和易用性将与数据库的功能和性能相结合,同时还兼备数据库供应商提供的数据库自有算法。模型在数据库创建,然后可以借助IBM SPSS Modeler界面以正常方式浏览模型并为之评分。
大数据的概念在国内走了将近两年的历史,但更多的还是停留在概念层面,能够将大数据真正“落地”的企业并不多,一方面是自身没有足够的数据量,一方面是因为大数据技术方面的困境,当然,他们希望能够用大数据的概念让他们变得高大上。
数据是非常强大的。当然,如果你能真正理解它想告诉你的内容,那它的强大之处就更能体现出来了,通过观察数字和统计数据的转换以获得清晰的结论并不是一件容易的事。必须用一个合乎逻辑的、易于理解的方式来呈现数据。
考虑到现有技术解决方案的复杂性与多样化,企业往往很难找到适合自己的大数据收集与分析工具。然而,混乱的时局之下已经有多种方案脱颖而出,证明其能够帮助大家切实完成大数据分析类工作。下面我们将整理出一份包含十款工具的清单,从而有效压缩选择范畴。
现在,让我们一起来了解Streams V4.2新特性之一:支持使用 Python 开发 Streams 应用程序。
本文来自于KDnuggets所做的十大算法调查,对于数据工程师常用的算法进行排名,并对其在2011-2016年间的变化进行介绍。
长久以来,作为在信息管理领域服务多年的IBM人,就一直有个梦想:当业务人员需要分析公司的经营状况时,当市场部需要在特定时间做精准营销时,当老总紧急临时需要某条业务线的汇总数据时,我们可以有个系统马上及时、准确提供数据,漂亮美观地满足各种需求,实现数据驱动业务的目标!
Cognos Analytics V11的第4个小版本已经发布了。新版本更加美貌易用。IBM改进了仪表板、报表、Javascript的支持、建模、客户化并增加了Storytelling和生命周期管理。本期文章重点为大家介绍仪表板的新功能。
BI的实施也需要依据企业情况进行“定制”。如何实施BI?实施过程中需要注意什么?这里以帆软商业智能FineBI的项目为例,分享BI 实施的过程经验。
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