专家们提出警告，机器代替人类劳动或将使人类成为多余。他们担心我们发现了这一强大力量却还不明白如何正确运用。有人担忧人工智能进步可消灭数以百万计就业的人士，对人类造成“终结者”式的威胁。不过这些担忧其实是两百年前机械化和蒸汽机时代的老生常谈。当时人们对机器造成的危险争论不休，名之外“机器问题”，如今一场十分类似的争论正在进行。　　由于所谓的“深度学习”通用技术，人工智能经历大量虚幻的

大数据这几年火得不要不要，如同“站在风口上的猪”，但很多人只是停留在耳闻的阶段，并不知道大数据真正的用途或是实操在哪，这其中也包括从事数据的朋友，无法落地实施，但数据却日益庞大，如何处理数据，如何让数据从零到一成为急需解决的问题。下面，我们大圣众包（www.dashengzb.cn）小编就为大家讲下大数据从零到一的处理过程。　　一般而言，大数据处理流程，我们可分为四步骤：数据采集、

大数据，时下最火热的词之一，覆盖了经济、互联网、物流等各行各业，无论是大公司知名公司还是中小企业都纷纷投入，希望能占得先机，但不是每一个项目都会成功。因此，我们大圣众包（www.dashengzb.cn）盘点了几个大数据失败案例，深究其原因，让我们从中吸取教训　　大数据项目失败案例　　对数据过于相信：2008年，Google第一次开始预测流感就取得了很好的效果，比美国疾病预

聚类分析是我们数据挖掘中常用的算法，常常用于没有分类，但又有相关相似性的样本研究当中，包括了K-Means、K-中心点和系统聚类三种算法，各自有各自的特点和适用环境。今天我们大圣众包根据网络资源详细介绍下K-Means聚类算法。　　首先，先看看K-Means聚类算法是什么？一般来说，K-Means算法是典型的基于距离的非层次聚类算法，在最小化误差函数的基础上将数据划分为预定的类数K，采用距

2017年即将到来，有许多期许和展望，而2016年一年IT行业迅速发展，影响了诸多方面。今天大圣众包分享来自车品觉老师对2017年商业智能的发展趋势的看法。看看哪些趋势会成为2017年商业智能领域的重中之重呢？　　在过去几年里，新趋势已经出现，对企业的运作、互动、交流、协作和安全产生了巨大影响。八大IT“元趋势”影响着企业策略、经营和投资的方方面面。　　·数字化　　·消费化

不得不承认，互联网的确改变了一切，”失控”正在每一个领域发生。顺势而为是每一个做企业的人应该要做的事情。　　十几年前，我们还执迷于IT时代的ERP、OA、CRM这些名词的时候，BI(商业智能)还是一个非常高大上的词汇。每一个软件厂商都会跟你描述一个叫做“驾驶舱”的玩意。似乎在那个“舱”里，老板就可以完全掌握和操纵企业的一切。那个时候，哪一个CIO不希望赶快把这么个好东西呈现给老板，以呈现出

如今是2017年，我们大圣众包的小编经过长期和用户打交道取得不少收获，了解了想入行或转行数据分析的热爱学习朋友们的关心问题，下面一起盘点下问得最多的问题，推荐给大家看看，你有不同的答案看法欢迎留言！　　1.学习统计有没有用？　　肯定是有用的。决策需要数据支撑，而统计学是数据分析的方法论。另一很有用的学科是运筹学，主要做优化方面的东西，但是就LZ经验来看，运用的广度和企业的接

数据分析师对于企业来说是十分重要，技巧娴熟，经验丰富并且能深入挖掘数据、分析数据关联性的数据分析师更是难得！今天，我们大圣众包就为大家推荐miao先生关于数据分析师的该如何成长的文章！　　数据理解　　1、数据采集　　1、了解数据采集的意义在于真正了解数据的原始面貌，包括数据产生的时间、条件、格式、内容、长度、限制条件等。同时，对数据采集逻辑的认识增加了数据分析师对数据的理解

DT时代，数据驱动成为大趋势。所有企业都想把数据变成信息帮助决策，期望由此产生的行动能转换成更高效的业务操作，从而增加企业的竞争优势，赢在开端。此需求正好促进了商业智能BI的高速发展。然而，怎样才能令BI效率max呢？大圣众包威客平台为你支招。一、商业智能BI对企业的意义BI是一个概括性的术语，其包括应用程序、基础架构、工具以及那些能够访问并分析数据以提升和优化性能和决策质

大数据时代，数据挖掘变得越加重要，曾经做了很多，成功有之，失败的却更多，今天我们大圣众包威客平台就举一些例子，探究其失败原因，也许于大家都有启示吧。　　数据缺失总是存在。　　为什么数据挖掘的数据准备工作要这么长时间，可以理解成取数时间很长、转换成所需的数据形式和格式时间很长，毕竟只有这样做，才能给数据挖掘引擎处理。　　但数据准备的真正目的，其实是要从特定业务的角度去获取一个