數(shù)據(jù)分析核心

       行業(yè)分析是指運用經(jīng)濟學原理，運用統(tǒng)計、計量等方法，對產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟運行狀態(tài)，產(chǎn)品生產(chǎn)、銷售，深入分析消費、技術、產(chǎn)業(yè)競爭力、市場競爭模式、產(chǎn)業(yè)政策等行業(yè)因素

       輿情分析實際上是一個收集、整理、匯總、篩選信息、深加工分析輿情信息的過程，而這一過程所產(chǎn)生的最終結果往往以輿論分析報告的形式呈現(xiàn)

       食品安全是我們不能忽視的一個問題，只有吃的安全，才能夠生活的安全，才能保證我們的健康

      中國人在餐桌上浪費的糧食每年高達2000億元，被扔掉的食物相當于2億多人一年的糧食

       公司的業(yè)務人員需要從不同的角度來審視業(yè)務，幫助他們分析業(yè)務，比如分析銷售數(shù)據(jù)，可以綜合考慮時間周期、產(chǎn)品種類、地域分布、客戶群等多個因素

數(shù)據(jù)湖是組織可以存儲結構化和非結構化數(shù)據(jù)的集中位置

   在工業(yè)自動化領域，大家經(jīng)常會接觸到主機軟件，比如我們常用的WinCC,IFix,FactoryTalkView,WiSCADA，這些軟件都會涉及歷史數(shù)據(jù)的存儲，用于歷史趨勢，歷史警報

，在數(shù)據(jù)庫市場上占有一席之地

線性回歸是應對回歸問題最常用的方法，其是一種線性的數(shù)據(jù)建模方法，可以通過凸優(yōu)化的方法進行求解。

| 企服解答   數(shù)據(jù)庫有：1、Access數(shù)據(jù)庫；2、SqlServer數(shù)據(jù)庫；3、MySQL數(shù)據(jù)庫；4、Oracle數(shù)據(jù)庫；5、SQLite數(shù)據(jù)庫等

| 企服解答 大數(shù)據(jù)的起源是“互聯(lián)網(wǎng)”

數(shù)據(jù)庫就是儲存數(shù)據(jù)的地方

        直到大數(shù)據(jù)時代的到來，企業(yè)營銷才能充分利用傳統(tǒng)營銷數(shù)據(jù)，包括 SCRM 系統(tǒng)中的客戶信息、廣告效果、展會等線下活動的效果

       成立于2015年6月的數(shù)美科技，致力于利用人工智能技術解決在線業(yè)務中廣泛存在的風險，是一家專業(yè)的 在線大數(shù)據(jù)風控 業(yè)務方案提供商，目前已成功地為游戲

Tempo Talents大數(shù)據(jù)實驗實訓平臺是美林數(shù)據(jù)自主研發(fā)的面向高校大數(shù)據(jù)與人工智能領域“教學實踐、集中實訓與科研創(chuàng)新應用的一體化實驗平臺”。

PLM產(chǎn)品研發(fā)管理系統(tǒng)的架構模式分析分享

數(shù)環(huán)通，一款能夠讓企業(yè)低成本實現(xiàn)跨應用連接與超自動化IPAAS的產(chǎn)品。有以下優(yōu)勢：方便、簡單、好用

搭貝助力山太鑄造打破企業(yè)信息孤島，實現(xiàn)業(yè)務數(shù)字化升級

是的，SaaS BI（Software-as-a-Service Business Intelligence）支持自定義數(shù)據(jù)提取和數(shù)據(jù)匯總

在電商行業(yè)競爭日益激烈的當下，企業(yè)面臨著多渠道銷售、復雜供應鏈管理和客戶體驗優(yōu)化等多重挑戰(zhàn)。然而，技術的革新總能為困境帶來曙光。

核心問題匯總！從監(jiān)管案例看上市公司印章管理——制度篇

從零次運營到三次運營的轉變，其核心是車企要具備很強的私域運營的能力，而這個能力的核心關鍵點，是要能夠持續(xù)地高頻次（或較高頻次）地與海量消費者接觸與互動。

在當今數(shù)字化時代，數(shù)據(jù)已成為企業(yè)的重要資產(chǎn)。然而，許多企業(yè)仍面臨如何將海量數(shù)據(jù)轉化為實際價值的挑戰(zhàn)。

數(shù)據(jù)可視化，是關于數(shù)據(jù)視覺表現(xiàn)形式的科學技術研究。其中，這種數(shù)據(jù)的視覺表現(xiàn)形式被定義為，一種以某種概

| 企服解答 CRM軟件系統(tǒng)通過數(shù)據(jù)保存、數(shù)據(jù)分類、需求分析幫助企業(yè)分析客戶資料、通過CRM建立數(shù)據(jù)管理

隨機森林回歸算法是決策樹回歸的組合算法，將許多回歸決策樹組合到一起，以降低過擬合的風險。隨機森林可以處理名詞型特征，不需要進行特征縮放處理。隨機森林并行訓練許多決策樹模型，對每個決策樹的預測結果進行合并可以降低預測的變化范圍