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外媒速遞:2018年最新免費(fèi)數(shù)據(jù)分析工具一覽

原創(chuàng)
新聞
數(shù)據(jù)分析的重要意義已經(jīng)得到各類企業(yè)的廣泛認(rèn)可與重視。組織需要利用這些工具對來自多種數(shù)據(jù)源的結(jié)論進(jìn)行組織、分類與統(tǒng)計(jì),進(jìn)而發(fā)現(xiàn)與客戶及業(yè)務(wù)目標(biāo)相關(guān)的重要見解。

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今天給大家推薦的內(nèi)容包括:2018年***免費(fèi)數(shù)據(jù)分析工具一覽、用數(shù)據(jù)指導(dǎo)安全的五項(xiàng)基本原則、物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品設(shè)計(jì)時(shí)需要規(guī)避的十二種錯誤和推動實(shí)時(shí)AI快速發(fā)展的Brainwave項(xiàng)目等。

一、2018年***免費(fèi)數(shù)據(jù)分析工具一覽

原文標(biāo)題:Best free data analytics tools, 2018

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數(shù)據(jù)分析的重要意義已經(jīng)得到各類企業(yè)的廣泛認(rèn)可與重視。組織需要利用這些工具對來自多種數(shù)據(jù)源的結(jié)論進(jìn)行組織、分類與統(tǒng)計(jì),進(jìn)而發(fā)現(xiàn)與客戶及業(yè)務(wù)目標(biāo)相關(guān)的重要見解。在今天的文章中,我們將立足當(dāng)下,聊聊那些不容錯過的免費(fèi)數(shù)據(jù)分析工具。

1. DataMelt

2. KNIME Analytics Platform

3. OpenRefine

4. Orange

5. R

6. Tableau Public

7. Trifacta Wrangler

二、用數(shù)據(jù)指導(dǎo)安全:五項(xiàng)基本原則

原文標(biāo)題:5 Ways to Better Use Data in Security

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數(shù)據(jù)已經(jīng)成為如今最為重要的資源之一,并直接成為我們獲取各類重要見解的基本素材。對于企業(yè)而言,除了傳統(tǒng)的運(yùn)營決策之外,安全考量近年來的重要度也在不斷提升。那么,我們該如何將數(shù)據(jù)資源與安全見解聯(lián)系起來?以下五種方式也許能夠幫助你以戰(zhàn)略性方式實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)。

1. 以整體方式審視數(shù)據(jù)

2. 提供高速數(shù)據(jù)訪問能力

3. 擴(kuò)展數(shù)據(jù)保留能力

4. 將安全性引入默認(rèn)機(jī)制

5. 擁抱現(xiàn)代DevOps實(shí)踐以加快信息安全交付

三、物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品設(shè)計(jì):需要規(guī)避的十二種錯誤

原文標(biāo)題:IoT Product Design: 12 Mistakes To Avoid

雖然我們對于企業(yè)對物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用以及大數(shù)據(jù)分析智能工具需求的不斷增長已經(jīng)無需抱有任何疑問,但對于現(xiàn)有工具的可用性問題,猜測仍然存在。事實(shí)上,目前我們面臨的***挑戰(zhàn)在于產(chǎn)品設(shè)計(jì)中存在的概念不清與過于復(fù)雜等因素。在今天的文章中,我們將立足物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品設(shè)計(jì)層面,聊聊需要規(guī)避的十二種重大錯誤。

1. 未采用“目標(biāo)為先”策略

2. 讓“智能物”變成簡單的功能調(diào)整

3. 不關(guān)注可擴(kuò)展性

4. 致使用戶無法集中注意力

5. 不理解精確的功能定位

6. 忽視物聯(lián)網(wǎng)安全要求

7. 認(rèn)為只有端點(diǎn)值得關(guān)注

8. 方案不夠簡潔,未能建立價(jià)值主張

9. 沒有意識到數(shù)據(jù)通信機(jī)制的實(shí)現(xiàn)方式

10. 不關(guān)注用戶的獨(dú)特要求

11. 未利用測試進(jìn)行質(zhì)量控制

12. 從起步階段強(qiáng)制推行訂閱/登錄機(jī)制

四、Brainwave項(xiàng)目:推動實(shí)時(shí)AI快速發(fā)展

原文標(biāo)題:Real-time AI gets closer with Project Brainwave

[[232144]]

微軟公司擁有Azure ML平臺,它能夠在云環(huán)境中開發(fā)機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用。而Windows ML則允許用戶利用ONNX標(biāo)準(zhǔn)將模型引入臺式PC以及邊緣系統(tǒng)。如今,微軟公司再度發(fā)力,公布了Azure高性能FPGA系統(tǒng),同時(shí)提供與之對應(yīng)的Brainwave項(xiàng)目beta測試版本。Brainwave項(xiàng)目有什么作用?又為何值得重視?下面,我們一起來看。

1. FPGA:面向機(jī)器學(xué)習(xí)的硬件方案

2. Brainwave項(xiàng)目:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器

3. 將Brainwave項(xiàng)目引入您的應(yīng)用程序

4. 邊緣位置上的AI

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責(zé)任編輯:趙寧寧 來源: 51CTO.com
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