如何利用 AI 改进数据清理
“借助AI，数据科学家可将80%的数据清理时间缩短一半，释放精力聚焦于价值创造与深度洞察” 为什么需要AI变革 […]
将 RapidMiner 与 KNIME、DataRobot 和 Alteryx 进行比较
主流数据科学平台全面对比 每个平台都提供独特的功能、优势和劣势，针对不同的用户需求和项目范围量身定制。本详细比 […]
如何自动进行数据清理
数据清洗自动化：释放分析师生产力的关键 KNIME平台如何将45%的数据准备时间转化为商业洞察力 45% 数据 […]
预测分析如何帮助企业做出更好的决策
“预测分析正成为企业决策的核心驱动力，全球82%的领先企业已将其纳入战略规划流程” 预测分析：数据驱动的未来决 […]
KNIME 财务版：财务方差分析
低代码财务分析解决方案：KNIME在差异分析中的创新应用 本文展示如何通过KNIME低代码分析平台实现财务规划 […]
浏览数据科学学习曲线：初学者的 6 个基本技巧
数据科学学习指南：六步掌握核心技能 从零开始构建数据科学职业生涯的实用建议 1 从低代码解决方案开始 在深色模 […]
2024gartner数据科学和机器学习平台的魔力象限
全球AI平台魔力象限分析 主要云服务商AI平台能力比较 16 评估厂商 4 领导者象限 5 关键评估维度 领导 […]
数据科学与数据分析
数据科学和数据分析密切相关，但存在关键差异。虽然这两个领域都涉及使用数据来获得见解，但数据科学通常涉及使用数据 […]
数据是放射性的：当它是资产时，当它是负债时
多年来，我一直听到诸如“数据是新石油”或“数据是新黄金”之类的短语。然而，我们越是关注和讨论数据管理和利用，就 […]
使用生成式 AI 进行数据分析和可视化
信不信由你，生成式人工智能不仅仅是盒子里的文本。事实是，它超越了传统创意应用的界限。因此，它的作用是将用户的功 […]