大数据中的算法——促进数据智能化的关键因素
随着科技的迅速发展，大数据已经成为日常生活中不可或缺的一部分。大数据技术能够将各种形式的信息统一起来，进行分析和处理，以实现数据的智能化。在这一过程中，算法尤为重要，是实现数据处理及智能化的关键因素。算法通常是指由程序或其他方法按照一定流程
大数据助力物流智能化
近年来，大数据技术和智能技术正在大量被运用于物流行业，对物流企业来说，大数据在物流管理方面正在发挥着越来越重要的作用。物流上，数据指的是物流活动中产生的、可供分析的、涉及物流过程中所有活动的数据，包括运输、价格、流媒体数据、库存预测、运输表
大数据、开发与算法之结合：实现智能化信息性质
近十来年，随着互联网的不断发展，有大量的数据信息生成，同时催生了大数据的诞生，通过大数据的实现和分析，以及能够从中获取洞见，让众多企业能够从中受益，提高其优势竞争力。同时，随着大数据的发展、算法技术也得到了大量的改进和深化，使得算法辅助决策
阿里云数据分析：助力企业搭建智能化经营模式
随着经济的发展，数据的重要性也越来越明显，数据分析也被越来越多地认可和利用。阿里云数据分析便是为了满足企业提升数据分析能力而推出的一项服务，通过合理利用数据分析让企业搭建智能化经营模式，让企业更加准确合理地对待经营及实现更大的收益。阿里云数
大数据处理–实现智能化与自动化
近几年来，人们对大数据处理有了更高的要求，注重大数据处理能力在不同领域的重要性。随着社会精神文化水平的提高，大数据处理不仅可以用于传统企业，而且也可以用于人工智能、机器学习的发展以及移动互联网的运用。首先，大数据处理能力将有助于企业实现智能
亚马逊推荐算法：智能化提升顾客体验
近年来，互联网电子商务巨头亚马逊（Amazon）一直是电子商务的行业典范，其猎鹰推荐算法（Predictive Recommender）在提高客户体验方面发挥了重要作用。通过利用大数据技术，将全球客户的行为与购物偏好实时记录分析，从而成功实
数据分析和数据挖掘：提升企业竞争力的智能化解决方案
随着互联网、物联网和自动化技术均在朝着智能化方向发展，越来越多的企业已经开始朝着这个方向看待数据，从而迎来数据分析和数据挖掘的 enter 时代。数据分析是对大量数据进行处理，以识别潜在信息等内容，从而提升企业竞争力的技术。数据分析通常包括
自我学习算法：把机器学习智能化
自我学习算法是一类用于让机器自动学习的算法，使机器能够学习和应用经验而不需要人工干预。它具有非常高的学习能力和应用范围，可以将无限复杂的特征数据（如图像、声音、语言、位置）聚合成有价值的信息。两种主要的自我学习算法是监督学习和无监督学习。监
大数据推动产业创新 促进业务智能化发展
随着信息能源的发展，数字化与网络化已经深入到各个产业中来。人们越来越依赖于新兴技术——大数据，以便满足人类的生活和工作需求。大数据是在计算机网络上收集、整理和分析的海量数据，它具有以传统方式难以获取的特点。使用大数据，多媒体公司可以更有效地
数据挖掘预测算法为企业带来智能化商业模式
在近些年，随着人工智能的发展，数据挖掘技术也得到了飞速的提升，特别是在预测算法方面，在市场研究、营销和生产等领域发挥着重要作用。数据挖掘预测算法可以细粒度地分析数据来获取更准确的预测结果。它可以给企业深入理解客户需求、把握行业发展趋势，优化