中國(guó)人在餐桌上浪費(fèi)的糧食每年高達(dá)2000億元，被扔掉的食物相當(dāng)于2億多人一年的糧食

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

數(shù)據(jù)湖是組織可以存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的集中位置

，報(bào)表顯示，許多公司都推出了自己的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)軟件，如GE的ProficyHistorian,Wonderware的Historian,Honeywell的PHD等等，但這些軟件價(jià)格昂貴，通用性不強(qiáng)，對(duì)IT

，在數(shù)據(jù)庫(kù)市場(chǎng)上占有一席之地

BI (Business Intelligence商業(yè)智能)的概念，是由全球最專業(yè)權(quán)威的IT研究咨詢公司Gartner Group在1996年首次提出，定義為一類由數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)(或數(shù)據(jù)集市)、查詢報(bào)表、 數(shù)據(jù)分析

線性回歸是應(yīng)對(duì)回歸問(wèn)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(guò)凸優(yōu)化的方法進(jìn)行求解。

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

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

數(shù)據(jù)庫(kù)就是儲(chǔ)存數(shù)據(jù)的地方

        直到大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)，企業(yè)營(yíng)銷(xiāo)才能充分利用傳統(tǒng)營(yíng)銷(xiāo)數(shù)據(jù)，包括 SCRM 系統(tǒng)中的客戶信息、廣告效果、展會(huì)等線下活動(dòng)的效果

資料包：常見(jiàn)IT招聘術(shù)語(yǔ)

隨著信息技術(shù)的迅猛發(fā)展，企業(yè)日益依賴計(jì)算機(jī)和網(wǎng)絡(luò)設(shè)備，這也使得企業(yè)IT資產(chǎn)管理變得越來(lái)越重要

Tempo Talents大數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)實(shí)訓(xùn)平臺(tái)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(lǐng)域“教學(xué)實(shí)踐、集中實(shí)訓(xùn)與科研創(chuàng)新應(yīng)用的一體化實(shí)驗(yàn)平臺(tái)”。

PLM產(chǎn)品研發(fā)管理系統(tǒng)的架構(gòu)模式分析分享

數(shù)環(huán)通，一款能夠讓企業(yè)低成本實(shí)現(xiàn)跨應(yīng)用連接與超自動(dòng)化IPAAS的產(chǎn)品。有以下優(yōu)勢(shì)：方便、簡(jiǎn)單、好用

搭貝助力山太鑄造打破企業(yè)信息孤島，實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)數(shù)字化升級(jí)

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

在當(dāng)今數(shù)字化時(shí)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(zhuǎn)化為實(shí)際價(jià)值的挑戰(zhàn)。

數(shù)據(jù)可視化，是關(guān)于數(shù)據(jù)視覺(jué)表現(xiàn)形式的科學(xué)技術(shù)研究。其中，這種數(shù)據(jù)的視覺(jué)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(guò)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(guò)CRM建立數(shù)據(jù)管理

隨機(jī)森林回歸算法是決策樹(shù)回歸的組合算法，將許多回歸決策樹(shù)組合到一起，以降低過(guò)擬合的風(fēng)險(xiǎn)。隨機(jī)森林可以處理名詞型特征，不需要進(jìn)行特征縮放處理。隨機(jī)森林并行訓(xùn)練許多決策樹(shù)模型，對(duì)每個(gè)決策樹(shù)的預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行合并可以降低預(yù)測(cè)的變化范圍

       大數(shù)據(jù)管理和應(yīng)用是屬于大數(shù)據(jù)這個(gè)行業(yè)的，在這個(gè)行業(yè)里，就業(yè)前景和薪水都很好；有個(gè)老生常談的問(wèn)題是，女性在 互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù) 方面沒(méi)有男人好找工作嗎？

接下來(lái)，小編就將介紹一款數(shù)據(jù)庫(kù)：巨杉數(shù)據(jù)庫(kù)，以下就是巨杉數(shù)據(jù)庫(kù)怎么樣，巨杉數(shù)據(jù)庫(kù)公司怎么樣的內(nèi)容，一起來(lái)看看吧

是的，SaaS BI（Software-as-a-Service Business Intelligence）通常具有內(nèi)置的數(shù)據(jù)清洗和數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換功能

     我們平時(shí)在實(shí)際工作的過(guò)程當(dāng)中，直接對(duì)接數(shù)據(jù)庫(kù)中又雜又亂的數(shù)據(jù)會(huì)大幅度增加數(shù)據(jù)分析工作量，但如果利用ETL來(lái)制作數(shù)據(jù)分析報(bào)表，則可在很大程度上減少數(shù)據(jù)分析工作量，提升數(shù)據(jù)分析