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  在恰当的地方，使用恰当的数据！

  公司无论所属行业和规模大小，都竭力想要实现招聘自动化，将流程数字化，并且打造出客户和求职者的信息库。企业管理层必须面对的问题不在于收集了多少数据，而在于是否拥有恰当的数据，以及如何解读这些数据。...

  2017-01-29 10:45:34

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  论文 | 情境大数据建模及其在用户行为预测中的应用

  本文主要从两个角度描述情境大数据的建模及其在用户行为预测中的应用。...

  2017-01-29 10:44:03

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  论文 | 基于大数据的移动互联网 主动运维理论和实践进展

  对于非话音的移动互联网业务，即使网络指标是完好的，仍然存在用户感知不佳的现象。基于大数据技术研究用户感知和网络性能指标的关系，提出基于样本空间置换的五元五阶模型实施主动运维，先于用户投诉发现并解决感知不佳问题。...

  2017-01-29 10:43:16

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  关于机器学习的领悟与反思

  通俗地说，机器学习就是从数据中挖掘出有价值的信息。数据本身是无意识的，它不能自动呈现出有用的信息。怎样才能找出有价值的东西呢?...

  2017-01-29 09:53:07

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  运营人必备的7大技能：数据分析能力是未来运营的分水岭

  以流量为中心、野蛮的运营时代已经结束，接下来的时代是以科学的数据作为依据，围绕着用户紧紧做精细化的运营时代。...

  2017-01-29 09:52:00

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  Hadoop创始人寄语2017：五种让开源项目成功的方法

  由于Doug Cutting和Apache软件基金会有多年的合作关系，于是经常被问到“什么是开源技术的未来?”。Doug的回应一般要么是“我不知道”，要么是“有无穷的可能性”。...

  2017-01-29 09:49:56

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  微软建立R工具家族，将大数据带入寻常百姓家

  最近两年来，微软公布了一系列对于其R工具家族的重要更新。R语言已经成为微软数据战略的重要组成部分，在Azure与SQL Server中受到支持，更重要的是立足于Azure机器学习服务将预处理数据交付至机器学习管道。...

  2017-01-29 09:48:56

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  数据服务产业链初现，数据应用机会最大

  随着大数据概念深入人心，越来越多的企业开始认可数据存在价值。挖掘自身数据价值、获取外部数据是企业两大需求。...

  2017-01-29 09:48:01

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  企业实施大数据的三个问题和五大关键

  很多正在实施大数据的企业或机构并不成功，为什么?他们实施大数据都存在共同的问题，最为典型和严重的是三个问题是...

  2017-01-29 09:47:27

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  2017年，你需要GET的9大技术领域

  2016年过去了，然而我一点也不怀念它，因为2017年的技术趋势更加吸引人。回顾一年里业界的发展，2017年的技术趋势初现端倪。根据这一年来大家关注的热门知识图谱，我们来给大家梳理一下2017年值得关注的技术方向。...

  2017-01-29 09:45:53