SEO Bangladesh Forum

您可能在科技圈听说过“工业 four.Zero ”这个流行语它如何有望改变我们的经济并重组我们的生活、工作和娱乐方式。但是工业4.0和大数据分析有什么联系呢？大数据分析在智能技术的发展中发挥着巨大的作用。让我们更详细地探讨工业 four.Zero 与大数据分析之间的联系。 大数据分析和工业 4.Zero 分析通过这些设备的数据流 当我们想到工业 4.Zero 时，我们会想到物联网、智能传感器、云计算和更复杂的技术。通过分析平台进行的大数据分析在有效使用这些技术方面发挥着巨大作用。 工业 four.Zero 的技术会产生大量数据，需要对其进行分析以获得价值。分析平台可以对来自工业 4.0 设备的...

什么是特征缩放？ 特征缩放是一个用于规范化数据的过程它是数据预处理中最重要的步骤之一。特征缩放是在将数据输入机器学习、深度学习和统计算法/模型之前完成的。在大多数情况下，人们注意到，当特征被缩放时，模型的性能会提高，尤其是在基于欧几里得距离的模型中。归一化和标准化是特征缩放的两种主要技术。我将定义和解释我们如何通过使用 SAS 宏工具在 SAS Studio 或 Base SAS 中实施不同的特征缩放技术。 什么是归一化？ 归一化是特征缩放的过程，其中数据值被重新缩放或绑定为两个值，最常见的是在 (zero, 1) 或 (–1, 1) 之间。Min_MaxScaler 和 Mean_Norma...

医疗保健分析正在为更好地治疗癌症铺平道路在澳大利亚有 15 万人被诊断出患有癌症。2019 年，癌症是澳大利亚人的首要死因。幸运的是，由于数据分析，医疗保健提供者可以更有效地抗击癌症。在此博客中，我们将探讨癌症如此难以抗击的一些原因，以及医疗保健分析如何纠正这种情况。 为什么癌症这么难治疗？ 癌症难以抗击的原因之一是它的普遍性。作为澳大利亚的主要死因，它夺去了数千人的生命，并折磨着更多人。即使在美国，癌症也是一种突出的慢性病，​​每 100,000 名男性和女性中就有超过 442.2 人患有癌症。 但是，还有治疗疾病的问题。治疗癌症是一个复杂的过程，需要大量人类医务人员难以处理的数据。 首先癌...

由于大流行公共和私人组织都依赖数据分析软件工具来完成目标一些组织现在正在转向分析工具，以在非常不确定的时期充当灯柱。鉴于其重要性，组织需要确保他们充分利用分析投资。加快发现速度以产生有用的见解 这里有一些技巧可以帮助组织优化发现率。 组织应使分析与业务优先级保持一致 尽管组织已经投资于数据分析软件工具，但他们并未将其与业务目标保持一致。根据麦肯锡的一项调查，30% 的组织通常属于这种情况。花时间有效地将数据分析与更广泛的企业战略结合起来，可以显着改善调查结果。例如，扩展 AI 以满足企业需求的组织实现目标的可能性是那些没有这样做的组织的近四倍。 鼓励跨部门协作 使用数据分析软件工具提高交付率需...

随着组织生成越来越多的数据更加意识到使用大数据分析工具分析物联网数据的缺点变得很重要。我们在行业中看到了一种趋势，即组织正在处理更大的数据体，但需要以比以前更快的速度生成洞察力。然而，管理来自物联网的大数据并不容易，本博客将探讨其中的一些原因。 为什么很难使用物联网设备？ 数据可视化具有挑战性 开发用于收集和分析数据的内聚过程是大数据分析工具面临的最大挑战之一。这是因为数据可视化很难做到，尽管它是数据分析过程的重要组成部分。简而言之，数据可视化是获取原始、复杂数据并将其转换为易于阅读的格式（如图表）的过程。 数据可视化的目标是使复杂的数据源更易于理解。但是，很难用物联网设备生成的数据复制该过程...

人工智能和高级分析可以改善公共服务目前公共服务存在一些问题，例如排长队和提供服务的延迟可能会更有效率一些。然而，尽管效率低下，但由于数据分析，也存在大量机会。如果对数据进行适当分析，大多数政府和非营利组织都可以访问大型数据主体，这有助于提高公共服务的速度和质量。 这就是人工智能和高级分析可以派上用场的地方。通过适当的应用，数据分析师可以帮助转变公共服务，使其更加高效和响应迅速。 公共服务中对高级分析和人工智能的需求 就其核心而言，高级分析指的是一个平台，该平台可以在分析多样化的数据集时以精细的精度分解数据。考虑到大多数公共服务组织都可以访问可以改变服务交付和决策制定的丰富多样的数据集，这是非常...

人工智能和高级分析可以改善公共服务目前公共服务存在一些问题，例如排长队和提供服务的延迟可能会更有效率一些。然而，尽管效率低下，但由于数据分析，也存在大量机会。如果对数据进行适当分析，大多数政府和非营利组织都可以访问大型数据主体，这有助于提高公共服务的速度和质量。 这就是人工智能和高级分析可以派上用场的地方。通过适当的应用，数据分析师可以帮助转变公共服务，使其更加高效和响应迅速。 公共服务中对高级分析和人工智能的需求 就其核心而言，高级分析指的是一个平台，该平台可以在分析多样化的数据集时以精细的精度分解数据。考虑到大多数公共服务组织都可以访问可以改变服务交付和决策制定的丰富多样的数据集，这是非常...

深度学习应用正在成为数据分析的下一个大趋势人工智能和机器学习正在快速发展，并将对整个行业产生影响，而深度学习已经在行业中留下了明显的印记。数据分析师正在使用深度学习来优化数据收集和分析。随着 2020 年接近尾声，值得研究定义未来大数据分析的趋势。 深度学习在数据分析中的应用 首先，值得重新审视什么是深度学习以及它与机器学习的区别。机器学习是一种通过经验学习数据分析的算法。然而，虽然机器学习是线性的，但深度学习使用功能类似于人脑的神经网络。换句话说，深度学习是机器学习的进化。深度学习是一系列非线性处理单元。处理单元从先前的单元获取信息并进一步细化数据分析过程。 这导致令人兴奋的影响这意味着数据...

数据分析解决方案对于提供基于价值的医疗保健至关重要然使用它们有一个混乱：洞察力的质量取决于所分析的数据。 如果数据质量差或有偏差，则数据分析将产生不可靠的结果。因此，数据分析策略应该清理数据并提高其质量。更高质量的数据意味着更准确的读数，从而增加医疗保健的价值。幸运的是，医疗保健组织可以使用多种策略来清理数据并最大化分析价值。 在此博客中，我们探讨了提高医疗保健数据质量的不同策略。 从医疗保健数据分析中最大化价值的策略 以下是我们可以用来最大化医疗保健数据分析的一些策略。 消除医疗保健数据中的偏见 由于医疗机构依赖医疗保健中的数据分析来推动决策制定，因此确保数据不存在偏差非常重要。 然而创建准...

解决方案仍然是大多数主要组织的领先分析平台但其他语言也已开始大举进军市场。然而，不可否认的是，SAS 仍然是大多数组织的首选。在我们最新的博文中，我们探讨了尽管竞争激烈，但SAS 软件为何仍然是分析行业的领先平台之一什么是 SAS 数据分析？ SAS，以前称为统计分析系统，是由 SAS Institute 开发的用于数据管理、高级分析、商业智能和预测分析的平台。 SAS 数据分析解决方案结合使用云计算、人工智能和机器学习，可以收集和分析大量数据以提供可操作的结果，这些结果可用于更好地洞察业务运营并改进战略以实现业务目标。 为什么 SAS 业务解决方案仍然是组织的首选 它不仅仅是一种编程语言 首...