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  • 主要是针对电商中的常见指标进行归类介绍,包括推荐系统中需要关注的指标。
  • 数据作为新型生产要素,只有流动、分享、加工处理才能创造价值。如今数据治理成为数字经济必经之路,怎么实现一个数据治理项目成为大家最关心的问题。
  • 为什么大多数公司在招聘数据人才的时候,还有着较高的专业技能要求呢,无论是数据分析师、数据工程师、算法工程师还是数据科学家。
  • 业务监控,主要侧重对业务状态数据的实时监控,收集数据后对业务数据进行深入的统计分析,帮助业务方发现问题,定位问题根源.这其中数据分为:业务自身输出的业务日志(比如:提单,推单,接单等状态数据
  • “大数据”已经成了我们经常挂在嘴边的词。随着大数据时代的来临,数据无疑是企业和用户最为重要和宝贵的数字资产,那么安全体系的建设尤为重要和关键
  • 使用元数据,能够对工业数据进行目录化管理,实现数据服务,这类技术能够弥补传统数据集中中的缺陷,特别是数据集成不完善问题。从而能使工业大数据能得到更好的存储和共享。
  • 指标体系可以建立业务量化衡量的标准,数据分析的目的就是说明、衡量、预测业务的发展。
  • 数据的本质是利用数学观察、记录、理解世界;数据分析的过程就是人类从定性到定量、模糊到精准过程;
  • 要建设数据中台,我们首先需要明确什么是数据中台,以及数据中台能为企业带来什么价值。
  • 从一开始的Google搜索,到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统,无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。本文以通俗易懂的方式来讲解知识
  • 未来的数据和数据平台就如同业务系统一样,都会在云端(可能是公有云,也可能是专有云)。随需随用,所以基于云的数据平台解决方案势必会成为主流。
  • 商业银行数据标准体系的建立过程一般有两种路径。一种选择借助新一代信息系统建设的契机,统一规划、统一实施。