Публикации по теме 'business-intelligence'
Как освоить бизнес-аналитику с помощью R и RMarkdown
Вы хотите вывести свои навыки анализа данных на новый уровень? Вы хотите создавать красивые и интерактивные визуализации данных, информационные панели и отчеты, которые произведут впечатление на ваших заинтересованных лиц? Тогда вы пришли в нужное место!
Мы рады представить наше новое руководство по бизнес-аналитике с помощью R и RMarkdown. В этом подробном руководстве вы узнаете, как использовать R и RMarkdown для импорта, очистки, преобразования, визуализации и обмена данными..
Как ИИ может преобразовать бизнес-аналитику
ИИ и машинное обучение позволяют компаниям извлекать ценную информацию, которая позволяет компаниям прогнозировать отраслевые тенденции и поведение пользователей. Вот почему предприятия стремятся нанять разработчиков ИИ для обновления решений. Более или менее использование ИИ в бизнес-аналитике может предоставить предприятиям информацию на миллиарды долларов.
Хотите знать, как можно использовать ИИ в бизнес-аналитике? Давайте разберемся с неоспоримым потенциалом ИИ в бизнес-аналитике...
Вот как ученые данных меняют индустрию бизнес-аналитики?
Планета регулярно производит примерно 2,5 квинтиллиона байтов данных. Самая большая проблема, с которой сталкиваются организации, — это обработка огромных объемов данных. Поэтому мы постоянно ищем профессионалов в области данных, обладающих общим опытом в области сбора, хранения, сортировки, анализа, создания бизнес-аналитики и предоставления комплексных, основанных на фактах и действенных решений. Фразы «исследователь рынка», «рыночные аналитики» и «специалисты по данным» в прошлом..
Что нужно знать о науке о данных
Область науки о данных обширна и быстро расширяется. Неудивительно, что так много людей хотят узнать об этом больше! Но что такое наука о данных и что вам нужно знать, если вы хотите работать в этой области?
Одна из самых важных вещей, которые нужно понять о науке о данных, заключается в том, что это очень практическая и постоянно меняющаяся дисциплина. Крайне важно постоянно узнавать что-то новое, чтобы быть в курсе последних тенденций и практик в этой области. Итак, мы обсудим..
Начиная с науки о данных
Наука о данных. Разве это не тема десятилетия? Все об этом говорят, все хотят участвовать, никто не знает, с чего начать. С вопросами вроде того, какая должность, какая зарплата, интересна работа или нет, это превратилось в черную дыру нового века, и Рик Санчес нам не помог. Вы хотите быть аналитиком данных? Возможно, бизнес-аналитик. Или, может быть, известный специалист по данным! Но если вы немного запутались (более чем немного работает), тогда этот пост для вас. Возможно, это..
Тенденции разговорного ИИ 2020: дорожная карта и стратегия
Искусственный интеллект (ИИ) становится более человечным с когнитивными разговорными способностями. То, что начиналось как онлайн-чат-боты, превратилось в незаменимых помощников на базе искусственного интеллекта для предприятий, домашних хозяйств и пользователей по всему миру. Услуги по разработке диалогового ИИ и чат-ботов должны стать более гибкими, а ожидаемый объем рынка к 2024 году составит 15,7 млрд долларов США. От решений для предметной области до интеллектуальных розничных..
Почему вы не должны использовать машинное обучение
Два правила, которым следует руководствоваться при рассмотрении вопроса об использовании машинного обучения.
Машинное обучение. Да, это модное слово, которое все любят бросать. Это ярко, это «сексуально», это по-прежнему ново и захватывающе. Каждая компания думает, что это панацея, которая решит все их проблемы и предскажет будущее, решив все их проблемы навсегда. Так почему бы вам не использовать его? Это обетованная земля науки о данных, верно? Это все, о чем вы мечтали, когда..
