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本文主要介绍在Microsoft SQL Server中的Python如何增强机器学习以及它的优点和受益人群

2019-01-30 11:34:50.000

文章主要介绍机器学习的生命周期和参与角色的相关概念，以及SQL Server如何支持机器学习的介绍

2018-12-27 16:53:43.000

数据挖掘中的十大实用分析方法

2017-10-13 09:43:33.000

从数字时代到认知时代，大数据是永远的焦点。大数据项目雨后春笋般层出不穷，利用数据分析进行商业决策的公司也越来越多，然而当下关注的焦点正在发生转变，渐渐从数据分析迈向数据集成。例如在前几期的系列文章中，小编多次向大家安利的IBM IIG（数据集成与监管）解决方案就是集成领域当之无愧的“大明星”。

2017-06-16 11:12:12.000

在企业“数字化转型”的浪潮中，数据就像血液一样流淌在不同的业务载体中，时刻牵动着企业决策和业务发展方向。随着数据的爆炸式增长和企业转型进程的推进，企业对数据质量有了更高的要求。想要撬动“大数据”这座金山，“可信任数据”将成为下一步企业必争之地。

2017-05-22 10:03:49.000

数据挖掘涉及到公司运营的方方面面，这包括对企业部门经营情况的评估、内部员工的管理、生产流程的监管、产品结构优化与新产品开发、财务成本优化、市场结构的分析和客户关系的管理。

2017-01-03 10:22:24.000

在大数据领域里，经常会看到例如数据挖掘、OLAP、数据分析、数据可视化等等的专业词汇。如果仅仅从字面上，我们很难说清楚每个词汇的意义和区别。今天，我们就来通过一些大数据在高校应用的例子，来为大家说明白—数据挖掘、大数据、OLAP、数据可视化的区别。

2016-12-16 09:54:59.000

硬要去区分Data Mining和Statistics的差异其实是没有太大意义的。一般将之定义为Data Mining技术的CART、CHAID或模糊计算等等理论方法，也都是由统计学者根据统计理论所发展衍生，换另一个角度看，Data Mining有相当大的比重是由高等统计学中的多变量分析所支撑。但是为什么Data Mining的出现会引发各领域的广泛注意呢？

2016-10-12 09:50:15.000

从分析的目的来看，数据分析一般是对历史数据进行统计学上的一些分析，数据挖掘更侧重于机器对未来的预测，一般应用于分类、聚类、推荐、关联规则等。

2016-09-13 09:20:01.000

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2016-09-07 09:56:02.000