May, 2023

使用数据分析获取商业智能：一个案例研究

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TL;DR本研究利用自由提供的芝加哥自行车共享数据集，采用 RTidyverse 库中的六个数据分析步骤来分析历史数据，从而向公司建议可行的方法来将临时骑行者转化为付费年度会员，为业界实际部署 BIA 技术提供了有价值的案例证明，并展示了数据分析周期的实践过程。
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发现论文，激发创造
  • 基于分类数据的业务智能与数据驱动根本原因分析管道

    本文提出了一种新的聚类 + 关联规则挖掘流程，其结果以包含前因、后果和各种指标的关联规则形式呈现，该结果可以帮助数据科学家更新现有模型或开发新模型，也可帮助数据驱动的根本原因分析。

    Nov, 2022

  • 协作业务智能虚拟助手

    本研究探讨了数据挖掘的应用，并通过用户与 CBI 虚拟助手的交互来建模分布式虚拟团队中的 CBI 流程。该研究的主要贡献包括：1）一个代表协作商业智能的参考模型，受到语言学理论的启发；2）一种将用户查询转化为可执行命令的方法，从而促进其在数据探索软件中的利用；3）为数据分析而设计的对话代理的主要工作流程。

    Dec, 2023

  • UK 中小企业数据驱动决策的趋势和挑战：对 85 家中小企业分析的案例研究和经验教训

    本文介绍了基于英格兰西米德兰兹地区的 85 个中小型企业的案例研究，旨在解决中小企业在数据驱动决策制定方面面临的趋势和挑战，讨论了数字化、人工智能和机器学习等技术带来的机遇和挑战。

    May, 2023

  • 基于统计分析和实践应用的战略规划制定：以金融公司为例

    本文介绍了一个基于统计分析的战略计划，其中探索了可能性采用大数据平台和先进的特征选择能力，包括机器学习等高级分析，以增加公司收入并降低贷款风险，结果表明贷款金额深刻影响了无法偿还贷款的借款人数。

    Jul, 2023

  • 危机分析：以大数据驱动的危机响应

    介绍了大规模危机数据分析的历史、未来及其应用前景，包括帮助有效应对自然灾害等方面的讨论。

    Feb, 2016

  • 在尼日利亚的高等院校中实施大数据和分析来预测学生表现

    本文通过问卷调查的方式，探究了大数据在教育机构中的应用以及采用大数据和分析技术时的制约因素。

    Jul, 2022

  • 利用深度学习和 Apache Spark 进行移动大数据分析

    本文介绍了一种基于 Apache Spark 的分布式深度学习框架，可在移动大数据分析中实现快速学习和活动识别。

    Feb, 2016

  • 大数据系统应对机器学习挑战：向大数据科学服务发展

    介绍大数据科学中使用云计算作为一种实用且成本效益高的解决方案，着重分析软件堆栈的建设模块，为数据科学家提供大数据分析应用的普及服务，为该领域的最新发展和挑战提供各种见解。

    Sep, 2017

  • 机器学习模型分析的改进：可视化分析的视角

    本研究论文系统地总结了交互模型分析的三大类任务：理解、诊断和改进，旨在帮助用户高效解决实际的人工智能和数据挖掘问题，同时探讨了相关未来研究机会。

    Feb, 2017

  • Rafiki：面向分析服务的机器学习系统

    本文介绍了 Rafiki 系统，它是一个能够在大数据分析、机器学习、云平台中为训练和推断提供服务的系统，其提供了分布式超参数调整和在线组合模型的功能，以实现低延迟和高准确度的平衡，在实验结果中表现出了高效、有效、可扩展和易用的特点。

    Apr, 2018