大信息已改动每一个产业，全部领域都之势在享用汇总和深入分析数据分析带给的优点
价值主张为电信运营商提供如下机会了解客户找出最适当的服务了解客户（业务和消费者）将如何使用网络服务确定当前的网络容量还能够在多长时间内满足现有和新客户的需求发现哪些服务/设备是使用网络的高带宽消费者确定转向新技术（如：LTE)的时间和地点发现新的业务模式来推动收益和网络利润增长定义网络如何在监测和响应（更多）复杂事件/模式时能够更智能商业智能利益/机会区域架构框架业务目标的链接分析分析框架应用场景#1价值驱动网络容量和投资规划应用场景#1价值驱动的网络容量和投资规划应用场景#2(步骤１)将分析技术带入到您的网络管理中探索哪些网络范围和网元在接下来的9个月最有可能发生拥塞了解模式、行为、使用情况和设备、网元、服务级别的分配情况应用场景#2(步骤将分析技术带入到您的网络管理中应用场景#2(步骤将分析技术带入到您的网络管理中。而在农业，数据分析正在帮助该行业解决提高世界粮食60%的挑战，预言家称，由于不断增长的人口，到我们将需要这么多的粮食。通过销售，零售商可以使用数据来确定库存应该显示在哪里，哪些商店某种特定产品卖得最好，并追踪客户的情况。这提高了Oracle和SQLServer数据库的数据混合性能，而无需手写SQL语句。彭丽媛获赠斗篷郭毅可说：我们很努力想出这个点子。在IBM的帮助下，我们面向所有潜在客户群的精准营销均取得了预期成果并且提高了婚恋配对流程的效力。R语言也可以绘图。
数据艺术家和数据科学家们可以将自己建立的模型分享给其他用户，这样如果其他用户遇到了与他人相同的问题时，解决起来就会容易和高效很多。移动数据流量将在未来５年内增加10倍。下图是2月份最活跃的十个账户。例如，去年制药巨头公司Merck使用数据分析大幅减少了废物量，这些废物主要是由于制造环境及条件的差异所造成。制造业、医疗保健业、农业、零售业等，每个活动收集的数据(无论是看似多么微不足道的数据)都意味着更多的机会来调整流程和运营，以尽可能地提高工作效率。下面说一说出版社到底有哪些核心数据呢。可视化输出的工具很多。收集数据主要是通过计算机和网络。该工具为企业提供了一种方法，既可以安排并发工作流，也可以在企业内部安全地发布和共享分析应用。大型供应商进行的这种大的改进将会影响企业供应链，亚马逊允许其他企业授权这种技术来帮助其运作。图2不同机器学习方法在数据集增大时的学习曲线。大型零售商收集的关于客户的PB级数据可以让他们知道哪些人想要购买这些产品，这些客户在哪里。这些可以帮助农民创造庄稼生长的最佳条件，同时让JohnDeere预测对备件的需求。
Alteryx产品优势用拖拽的方式生成工作流，不需要编程无缝融合内部数据、第三方数据以及云端的数据60余种内置的工具，可结合R的强大分析功能实现预测性分析用简单的方式生成报告、数据可视化与数据分析的应用程序数小时内完成工作，如果用传统工具将耗费数天时间Alteryx公司推出的高级分析工具旨在最小化数据分析所需的精力，并简化访问和混合不同来源的数据的过程。该报告强调了不断增长的汽车和行业复杂性是制造商面临的最大挑战，并指出了通过技术和数据分析解决这些挑战的方法。各行各业都正在享受大数据分析带来的好处，我们相信，在可预见的未来，寻找收集、记录和分析数据的创新方法将是企业的重要工作。大致基于四种技术：Flash(Flex)或者JS(HTML或者Java或者ASP.NET(Silverlight)Flash的有Degrafa、BirdEye、Axiis、OpenFlashChartJS的有Ajax.org、SenchaExtJS、Filament、jQchart、Flot、Sparklines、gRaphael、TufteGraph、Exhibit、PlotKit、ExplorerCanvas、MilkChart、GoogleChartAPI、ProtovisJava的有Choosel、google-visualization-java、GWTChronoscope、JFreeChartASP.NET的有TelerikCharts、Visifire、DundasChart目前我比较喜欢d3(Data-DrivenDocuments)，图形种类丰富，有交互能力，你可以去d3js.org看看，有很多种图形的demo。收集到的数据一般要先经过整理，常用的软件：Tableau和Impure是功能比较全面的，Refine和Wrangler是比较纯粹的数据整理工具，Weka用于数据挖掘。对于企业而言，让其生产、库存控制、配送和安全系统完全连接，并让它们互相通信，将意味着更高的效率和更少的浪费。
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