最新动态NEWS
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将用户纳入供应链数据表示中
农业领域的数据丰富和数据密集的平台与我们面临的社会和环境挑战一样复杂和细微，因此他们需要强烈的编辑意识，以使其易于消化，以驱动用户的决定，行动和持久的行为改变，该平台将咖啡，可可和其他农作物的客户与他们的供应链联系起来，这是通过量身定制的数据演示（或个性化的用户体验），响应快速测试并实施的行为科学发现而实现的。2020-12-09 -
不要忘记机器学习过程的后端
不计划将模型投入生产可能会导致项目失败或增加部署模型所需的时间，随着组织进行数字化转型，他们正在寻求更高级的分析，公司不同部门对机器学习的兴趣与日俱增，例如制造运营团队可能使用机器学习来进行与装配线相关的预测性维护，呼叫中心座席可能会使用通过机器学习构建的客户流失模型来为有客户流失风险的客户提供特殊优惠，尽管这些用例可能位于组织的不同部分，但它们都需要将模型部署到生产中。2020-12-09 -
分析的缺点是当今工具的复杂性
您现在是否正在做有趣的事情？如果没有，您的梦想项目是什么？我们创建了个不需要本地设备，不需要任何数据仓库或任何编程的云原生自助服务商务解决方案。它使需要分析的业务专业人员可以自行组织，自定义和查看所需的数据。它甚至允许他们在没有IT帮助的情况下准备和导入数据。2020-12-08 -
大数据科学家需要对各种观点持开放态度
您希望人们知道您的工作是一回事吗？多么有益！预测分析行业提供了各种各样的机会来帮助客户解决核心业务问题并回答复杂的实际问题。这些机会使我们可以与客户讨论他们的业务以及他们拥有（或可以获取）的数据，以帮助他们成为更好的业务。2020-12-08 -
机器学习正在带来更多智能事物
人工智能和新的机器学习技术将推动一类新型的智能应用程序和智能事物-以及所谓的数字孪生兄弟的出现，战略技术趋势的预测中，人工智能（AI）显得尤为重要，市场观察家将AI及其所谓的“高级”机器学习（ML）与智能应用程序，智能事物以及所谓的数字双胞胎一起列为首要战略趋势，无处不在的智能的例子。2020-12-08 -
更简单的分析可以吸引更多用户
非营利组织管理专家讨论了各种规模的非营利组织如何从分析的战略用途中受益，在业务需求的驱动下，易于使用的工具将分析推向企业的更深处。通过强调易用性，供应商努力提供更多见解并吸引更多用户，随着自助数据访问的不断推动，使分析更易于访问，理解和使用的工具越来越受欢迎。2020-12-07