利用统计学，我们可以更深入、更细致地观察数据是如何进行精确组织的，并且基于这种组织结构确定数据分析的方法，来获取更多的信息。今天给大家介绍数据分析中常用的五个统计基本概念。......

如何能让你的分析报告真正为企业带来价值？如何拉近一套数据与实际生活生产之间距离，做到报告从数据中来、分析到业务中去？......

因为几乎所有数据分析工作都会提“建立数据指标体系”。同学们现实的困惑是：你说报表我就见过，我天天都在更新。可这玩意怎么就体系了呢？做了体系又怎么样呢？......

到2025年，全球联网设备总量将达750亿。从智能的家庭监控摄像头，到智能门锁，智能空调等，对于每天要处理大量IoT数据的智能家居行业来说，边缘计算......

数据科学家要有基于数据指导业务和分析预测的能力。具体来说，需要具备的素质有:大数据平台实战经验、理解企业业务、懂数学软件和编程、掌握分析的理念、熟悉算法跟编程。所以数据科学是对业务......

不同时期企业对数据科学家的要求，与数据产品通才不同，采用一刀切的方法招聘数据科学家是行不通的。......

了解数据工程师和数据科学家之间的差异非常重要。误解或不了解其差异，会导致团队在处理大数据时失败或者表现不及预期。一个核心的误解是每个职位各自的优点和弱点。我认为，其中一些误解来源于......

将知识图谱作为辅助信息引入到推荐系统中可以有效地解决传统推荐系统存在的稀疏性和冷启动问题，近几年有很多研究人员在做相关的工作。目前，将知识图谱特征学习应用到推荐系统中主要通过三种方......

这确实是一个难以回答的问题。考虑到机器学习和统计模型解决问题的相似性，两者的区别似乎仅仅在于数据量和模型建立者的不同。......

数字化和技术创新的步伐在加快，正在改变CIO的角色，由交付高管变成业务高管。要成功地领导数字化转型，CIO必须帮助本组织跨数字化实验和试点阶段，开始扩大数字化最佳实践的应用范围。”这意味......

区块链是一种数字的、去中心化的、分布式账本。对于区块链的重要性，大多数的解释都是从比特币和货币史开始的。但货币只是区块链的第一个应用，而且可能不是最重要的。......

在技术组织内部，技术人员经常会面临技术选型问题，有时候，技术选型还常常牵扯好几波干系人，相互之间还会产生争议，有的甚至还可能发展到派系斗争的地步。......

当我进行以数据科学家进行自我介绍时，经常会被问道：“数据科学和机器学习有什么区别？”或者“这是不是意味着你在研究人工智能？”所以我将通过本文进行回答。......

随着人工智能迅速成为具有战略意义的事物，你就要寻找可以让你快速赢得业务的项目，并帮助你获得更广泛地应用机器学习的技能。机器学习正在迅速成为前瞻性组织的现实。但对于大多数企业而言，利......

通过及时的市场数据采集分析，更精准的预测让工厂生产什么东西，实现弹性生产。同时最大程度的降低信息延迟，失真，降低无效生产，无效的浪费，实现智慧生产，按市场真实需求生产。这是B2B3.0＋......

很多牛逼的公司都宣称在建立数据科学部门，这个部门该如何组建，大家都在摸石头过河.首先，我们的数据显示，数据科学家应该是T形人才，具有多样技能，需要在技能互补的团队中最有效率。......

机器学习作为特别牛的技术，到底能解决什么样的问题？如何去解决这些问题？......

数据中心管理人员需要更多的传感器来监控现代数据中心基础设施，新一代应用程序旨在通过将机器学习应用于物联网传感器网络来来填补这一空白。......

现在让我们看看13个在真实世界情景下的例子，了解现代数据科学家可以帮助我们做些什么。这些例子将有助于你学习如何专注于一个问题和如何形式化一个问题，以及如何仔细评估所有潜在问题......

计算机机房是每个企事业单位重要部门，机房IT系统运行和存储着都是核心数据，由于IT设备及有关的其他设备本身对消防的特殊要求，必须对这些重要设备设计好消防系统，是关系IT设备正常运作及保护......

对于数据科学家这一职业，你了解多少？这是个被大公司追捧的职位，供不应求，待遇特别高。职场里“数据科学家”的招聘相当火爆，各种线上线下的培训课程野蛮生长。这是大多数人对“数据科学家”......

智能有很多种表现，但我们的大脑并不会以同样的方式去响应它们。因此，人工智能的探寻之路面临着诸多挑战，但并不仅仅是我们尚未理解透的人类的智力。......

大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析......

从数据分析的角度来看，数据挖掘与机器学习有很多相似之处，但不同之处也十分明显，例如，数据挖掘并没有机器学习探索人的学习机制这一科学发现任务，数据挖掘中的数据分析是针对海量数据进行的......

不管美国还是中国，SaaS如今都很火。在美国，2016年SaaS收入已突破一千亿美元，预测明年更是拐点，将首次超过软件业，成为SaaS行业的一个历史性事件。......

,多应用的整合不但是跨平台的,而且应该是松耦合的,也就是说,被整合的应用自身仍保持其自主......

一个数据应用从数据里获取价值,同时创造更多的数据作为产出。它不只是带有数据的一个应用,它就是一个数据产品。而数据科学则是能创建这样的数据产品。......

发展基于云的解决方案提供了很多机会，并且这种发展不会逆转。从近年来的趋势看，越来越多的公司增加基于云的解决方案并抓住机会抽取、搜集数据以获得潜在的信息和知识。......

当当个性化推荐开发经理张相於深度分享当当推荐团队的机器学习实践经验。本次分享更侧重“面向过程”——在构建系统时的一些实践，一些坑，以及如何从坑里爬出来，以及“小团队”。......

来自京东DNN实验室的四位专家参加了2015中国人工智能大会，并接受了CSDN记者的采访，介绍了京东对人工智能和深度学习的认识，深度学习技术在京东的最新应用进展，以及京东DNN实验室的未来规划。......

真正从数据挖掘项目实践的角度讲，沟通能力对挖掘的兴趣爱好是最重要的，有了爱好才可以愿意钻研，有了不错的沟通能力，才可以正确理解业务问题，才能正确把业务问题转化成挖掘问题......

在服务器上平淡无奇的陈年旧数一夜之间身价倍增。按照世界经济论坛报告的看法，“大数据为新财富，价值堪比石油”.大数据之父维克托则乐观预测，数据列入企业资产负债表只是时间问题。......

销售是目标、毛利是根本、商品为核心、供应牢把控、行为是金矿、新品是未来、订单是纽带......

要能发挥同理心，是每个人生活中的一门大学问，要在工作上发挥同理心，理解不同职位、不同工作内容同事的想法，更不是件容易的事。......

在大数据云计算的背景下，软件在数据服务和运行模式当中也会有新的机遇。第一个机遇是未来数据的服务和软件的服务将成为主要的软件设计和开发的模式。......

所谓弹性域,就是指在表单中开放更多的字段供用户输入.......

行业的变化与企业的发展都会导致企业更新或扩展其物流系统，一劳永逸的物流解决方案是不存在的。德国物流专家甚至提出了持续物流规划的理论和方法，要求企业系统......

Linux提供了大量的命令，利用它可以有效地完成大量的工作，如磁盘操作、文件存取、目录操作、进程管理、文件权限设定等。所以，在Linux系统上工作离......

ERP进入中国走过了一个从盲目追捧到逐渐理智看待的过程，人们对ERP的认识也在逐渐加深，ERP项目的实施也不再仅被视为一种企业信息化的工具而实施，......

CRM需求收集起来可能有一箩筐。现在项目管理员需要考虑的是，这些都需要或者能够实现吗？如果能的话，该按什么样的顺序来执行呢？如果......

1 引言 20世纪90年代以来，知识经济和经济一体化浪......

随着Linux应用的扩展许多朋友开始接触Linux，根据学习Windwos的经验往往有一些茫然的感觉：不知从何处开始学起。这里介绍学习Linux的一些建议。 <......

SD是Sales and Distribution的简称。. (转载请注明from sap之路： http://www.saproad.netwww.saproad.net/a&am......

一直以来，CRM都是侧重于收集大量信息，加上辅助工具来分析客户行为，支持坐席做出有效决策。时至今日，在CRM系统的数据收集流程上已历经了几代的改......

BPM无论从技术还是方法上都在促进SOA的发展 　　从SOA概念提出以来，越来越多的主流厂商开始了BPM与SOA的应用。近期，BEA收购Fuego......

PL/SQL整理

--获取系统记录行数
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物料清单类型

标准物料清单

标准物料清单是最通用的清单类型，列有必备组件、每个组件的要求数量、在制品控制信息、物料计划......