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大数据世界的数据质量
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-19 热度：178
无论数据是大大小小，是旧数据还是新数据，传统数据还是现代数据，无论是在内部还是在云端，对数据质量的需求都不会改变。处于从大数据和其他新数据资产中获取业务价值的压力下的数据专业人员可以利用现有技能，团队和工具来确保大数据的质量。即便如此，仅仅[详细]
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SPC在企业的有效实施以及如何才能达成有效实施
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-19 热度：166
统计过程控制(简称SPC)已经成为许多国际性企业广泛采用的质量管理和改善的技术和方法，它通过运用控制图对生产过程进行分析评价，根据反馈信息及时发现系统性因素出现的征兆，并采取措施消除其影响，使过程维持在仅受随机性因素影响的受控状态，以达到控制质[详细]
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疫情时代下，您应该知道的有关大数据的一切
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-19 热度：188
当今科技界的主要资产是大数据。当Covid-19大流行袭击经济和工作空间，并迫使每个人都进行远程专业化时，是大数据弥补了这个空缺，大数据铺平了道路，并加速了工作战略的发展。 需要收集，组织和处理的大型数据集在专业上被称为大数据。数据过载的问题并不新[详细]
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工业大数据面临的4大挑战以及发展详解
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-19 热度：170
以数据为关键要素驱动工业转型升级，不仅成为宏观层面的行业共识，也正在微观层面为企业带来实际收益。然而，工业大数据的发展，还面临数据资源不丰富、数据管理滞后、孤岛普遍存在以及应用深度不足等四大挑战。为此，需要在企业层面夯实数据基础，抓住技术[详细]
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畅聊全球工业大数据市场规模和发展前景
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-19 热度：62
工业4.0是最近才推出的新概念，而它其实就是目前正在发生的第四次工业革命。而新型工业体系最核心的就是互联网、大数据与工业的融合发展，工业大数据是工业4.0最核心的支撑之一，工业大数据的应用将带来工业生产与管理环节的极大的升级和优化。 全球大数据储[详细]
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干货|简单实用的设备故障诊断技巧
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-19 热度：136
故障是设备或零部件丧失了规定功能的状态。本文将会介绍一些简单实用的设备故障诊断方法，一起来看看吧！ 一. 了解故障模式与类型 常见的故障模式有以下几类： 属于机械零部件材料性能方面的故障，包括疲劳、断裂、裂纹、蠕变、过度变形、材质劣化等。 属于化[详细]
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设备状态监测与故障诊断什么关系？看完本文就清楚了
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-19 热度：142
设备状态监测与故障诊断的关系：没有监测就没有诊断；诊断是目的，监测是收到；监测是诊断的前提和基础，诊断是监测的结果。 故障诊断的方法 基于解析模型的故障诊断方法：根据组成系统的元件与元件之间的连接，建立待诊断系统模型； 基于信号分析与处理的故[详细]
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提高制造工厂生产效率的8种技巧
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-19 热度：175
无论您制造工厂的大小，与资本投资相关的效率和生产率都是保持竞争优势的关键。但是，在采用任何方法提高生产效率之前，首先必须测量您工厂当前的生产率水平。完成此步骤后，您可以采取措施来改善和评估其效果。至于可以采取的措施，以下是八种行之有效的方法[详细]
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分析关于数据质量的七个误区以及质量提升方法
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-19 热度：177
领先的数据管理工具提供商和数据完整性的先驱Infogix揭穿了七个流行的数据质量流言，这些流言对企业造成的危害大于益处。根据OReilly Radar的最新调查，组织一般都会处理多个同时发生的数据质量问题。它们具有太多不同的数据源和不一致的数据，他们并没有解决[详细]
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设备故障率居高不下？简单一文教你处理这个问题
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-19 热度：88
您是否总有疑问，为何自己的设备频繁故障？为何自己的设备总是寿命不长？但是对于以上难题却没办法解决。本文将会告诉你，设备频繁故障的原因以及如何解决这个难题。 生产部门不够重视 很多公司的生产部门对设备的故障不很关心，认为设备故障是设备部门的责[详细]
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6种能被自己修复的汽车故障技巧送你，让你省下一大笔！
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-19 热度：117
现在汽车已经是家家户户都拥有的一件交通工具，但是在使用过程中由于各种各样的原因，不可避免的会发生故障，这时候大家都会急忙去维修店，但是汽车维修店的费用动辄就是成百上千，而本文就整理了一些汽车故障诊断方法以及汽车常见故障及维修方法，帮助车主[详细]
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Qlik爱好者？绝不容错过的8种Qlik Sense仪表板实践技巧！
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-19 热度：136
除了数据可靠性之外，如果您希望用户充分采用和使用Qlik Sense仪表板，则它必须结构良好。在本文中，我们将讨论使用Qlik Sense构建有效仪表板的8种最佳实践。这些都是很好的构造和设计实践。 除了以下实践方式，这里还为你奉上Qlik教学视频，帮助您更好入门Q[详细]
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如何利用AI应用程序克服大数据挑战？
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-19 热度：63
大数据是公司的机密信息存储。就像航班的黑匣子包含旅途中发生的一切一样，大数据收集有关组织的所有信息并将其存储在一起。 大数据描述了结构化和非结构化的大量数据，这些数据每天都会淹没企业。大数据存储分散在各种计算机上，因为单个系统无法管理如此大[详细]
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针对国家经济转型发展所采取的三项大数据方案
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-19 热度：190
大数据作为新时代的重要生产要素，有助于推动我国经济转型发展、重塑国家竞争优势。虽然党和国家高度重视大数据，但在实际工作中，我们发现依然存在一些问题，如我国大数据应用发展不均衡，行业应用广度和深度明显不足，与金融、实体经济融合不够。 以普惠金[详细]
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企业应考虑并防止的6大数据错误
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-19 热度：53
数据是现代企业中必不可少的资产，无论大型跨国公司还是小型本地拥有的企业。如果组织没有有效的数据战略，他们将错失数据所提供的巨大潜在业务价值。大数据和分析对于企业来说是一项有前途的投资，因为它使企业能够收集和处理大型数据集以获取有价值的见解。[详细]
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什么是设备故障诊断？有哪些诊断技巧？今天统统告诉你！
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-19 热度：153
其实设备故障诊断是一种给设备看病的技术，是了解和掌握设备在使用过程中的状态，确定其整体或局部是正常或异常，早期发现故障及其原因并能预报故障发展趋势的技术。而它的主要任务有：故障检测、故障类型判断、故障定位及故障恢复等。 性能指标 评价故障诊[详细]
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客户数据分析对于基于客户的营销的未来很关键
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-19 热度：155
人们详细讨论了数据分析在营销领域的重要性。数据分析为努力提高市场份额的公司提供了许多有用的见解。 数据分析的最佳应用之一是通过增强的基于帐户的营销。有很多方法可以使用大数据来更好地了解目标客户群，这是任何营销策略的重要组成部分。 将基于客户[详细]
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聊聊为什么 IDL 只能拓展字段而非修改
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-19 热度：157
本文转载自微信公众号「董泽润的技术笔记」，作者董泽润 。转载本文请联系董泽润的技术笔记公众号。 前几年业界流行使用 thrift, 比如滴滴。这几年 grpc 越来越流行，很多开源框架也集成了，我司大部分服务都同时开放 grpc 和 http 接口 相比于传统的 http1[详细]
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数据结构与算法之合并区间，如此贪
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-19 热度：79
合并区间 给出一个区间的集合，请合并所有重叠的区间。 示例 1: 输入: intervals = [[1,3],[2,6],[8,10],[15,18]] 输出: [[1,6],[8,10],[15,18]] 解释: 区间 [1,3] 和 [2,6] 重叠, 将它们合并为 [1,6]. 示例 2: 输入: intervals = [[1,4],[4,5]] 输出: [[1,[详细]
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详解数据治理有关的七个术语和名词
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-19 热度：101
数据元 1. 名词解释 国标[GB/T 18391.12002]对数据元的定义为：用一组属性描述定义、标识、表示和允许值的数据单元。 数据元由三部分组成：对象、特性和表示。数据元是组成实体数据的最小单元，或称原子数据。例如个人信息中，手机号为数据元，135********[详细]
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创建数据驱动的价值生态系统的三个步调
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-19 热度：144
事实证明，管理大量数据和颠覆性技术的关键在于建立一个能力中心。 尽管许多企业在其数据分析项目中使用人工智能和机器语言工具作为核心推动因素，并且全球人工智能支出持续增加，但事实上，大多数数据科学项目注定要失败。 导致这些失败的原因有很多，从人[详细]
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大数据产业新风口，运营商优势在哪里？
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-19 热度：138
大数据产业是以数据生成、采集、存储、加工、分析、服务为主的战略性新兴产业。工信部近日发布《十四五大数据产业发展规划》(下称《大数据规划》)提出了十四五时期的总体目标，将成为大数据产业未来发展的基[详细]
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手把手教你绘制数据治理实行路线图
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-19 热度：159
数据治理成熟度评估为企业提供了一个数据治理的切入点，通过发现企业数据治理中存在的问题，找到与业界领先企业的差距，绘制出符合企业现状和需求的数据治理路线图。 一数据治理路线图概述 1、数据治理路线图的定义 什么是路线图 路线图是指描述技术变化步[详细]
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数据解析 VS 算法模型，如何高效分工合作？
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-19 热度：142
数据分析该如何与算法合作，是个老大难问题。一方面是业务方日益提高的，对模型的幻想。另一方面是大量企业里存在的，数据采集差，缺少足够数据人员，工作目标不清晰等等问题。到底该如何和分析与算法协同增效?今天系统分享一下。 01两种典型的错误做法 狗[详细]
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如何应对繁杂的数据需求？
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-19 热度：199
大家好，我是一哥，最近有一位数据新人小伙伴私聊我：在平时的工作中会面临着大量的数据需求，不仅多，而且杂，请问如何处理面对这些问题?有没有什么好的提高工作效率的方法? 其实不止是作为数据新人会面临这样的困境，很多数据工程师都有着这样的困惑，干[详细]
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