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您需要4个数据集以进行更可靠的预测
在大数据时代，长期以来一直将重点放在数据收集和组织上。但是，尽管可以访问的数据比以往任何时候都多，但是今天的公司报告其在分析方面的投资回报很低，某事不起作用，如今，企业陷入了担忧，因为他们没有足够的数据，无法访问或根本不够用。公司应该专注于如何从现有数据中获取更多收益，而不是专注于扩大或改善数据源。2020-09-27 -
在大数据社会中生存建立和维护数据主权
数据驱动流程的业务收益是巨大的。利用大数据技术进行分析和数据管理可带来许多好处，其中包括一些额外的收入流，降低的成本和提高的生产率，尽管如此，大数据生态系统所隐含的数字化也带来了一系列新的风险，这些风险可能会损害通过这种技术投资获得的任何企业价值。网络安全问题的急速发展，随之而来的政治后果，数据安全问题以及法规要求的提高（除了您的平均灾难恢复方案之外），比将信息保存在电子表格中时要紧迫得多。2020-09-25 -
通过数字助理弥合远程工作人员的空白
基于AI的聊天机器人或数字助理可以改变我们与业务应用程序（不仅仅是消费者应用程序）交互的方式。主要优点是能够通过自然的本地语言立即获得对查询的响应，而无需下载应用程序或接受培训，尽管我们可以自由地在用户的个人生活中（例如Alexa和Siri）进行用户友好的体验，但人们在职业生涯中几乎没有选择。但这正在改变。2020-09-24 -
人力资源中人工智能和机器学习的伦理意义
人工智能（AI）和机器学习（ML）现在已嵌入我们的日常生活中，无论是在您的流媒体服务推荐的电影选择中，还是在在线购物车上购买的推荐特色产品列表中。这些功能使用算法根据过去的行为和消费者数据预测您可能消费的东西。2020-09-24 -
在数据科学服务中使用资源主体
在其数据科学工作负载（例如笔记本会话）之外访问资源，以完成模型开发生命周期中的一步，访问数据科学模型目录以保存或加载模型，列出数据科学项目，从对象存储桶访问数据，对数据执行某些操作，然后将修改后的数据写回到对象存储桶，创建并运行数据流应用程序以运行无服务器Spark作业，或者执行大规模ETL，访问您存储在保险柜中的机密，也许可以对数据库进行身份验证。2020-09-24 -
构建和维护弹性应用程序和基础架
结合高低代码以提供有影响力的预测分析，技术合作伙伴关系来有效地插入用户界面（UI）通过创造性地和资源有效地使用高码和低码方法，促进了人工监督机器生成的预测价格，模型使用动态定价API来提供从任何起点到北美任何目的地，基于多种因素来预测车道级成本，包括历史成本和当前市场状况，通过以价格和服务确保货运，从而确保公司程度地提高了客户的供应链效率。2020-09-24