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移动工作协同的困境与未来伟创软件 -> 办公自动化系统
在组织的日常运营中，能否进行高效的工作协同在很大程度上决定着组织的竞争力。员工沟通、流程审批、项目团队协作等需求组织都无法绕过，但是随着组织规模的扩大与员工的分散，工作协同正在成为组织面临的一个重要挑战。..
协同办公软件需要做好数据挖掘伟创软件 -> 办公自动化系统
计算机网络的搭建、设备和应用软件的选择并不是制约企业信息化建设的瓶颈。如何将分散、孤立的各类信息变成网络化的有效信息资源加以充分利用，将分散的信息系统进行整合，消除信息孤岛，实现信息资源共享才是关键所在。..
微软发布移动办公协同工具伟创软件 -> 办公自动化系统
近日微软宣布推出移动办公协同工具 Microsoft Teams，深度基于微软自家的 Office 和 Skype 软件，也被纳入 Office 365 服务当中。在微软发布的宣传视频中，微软 CEO Satya Nadella 介绍称，Microsoft Teams 是集成聊天、会议、笔记、 Office 办公软件、表格图形展示、规划模型、Power BI(商务分析工具)及大量的扩展应用的办公平..
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数据挖掘的发展现状 |
| 作者：佚名 来源：转载 |
| 导语：数据挖掘与传统的数据分析(如查询、报表、联机应用分析)的本质区别是数据挖掘是在没有明确假设的前提下去挖掘信息、发现知识。数据挖掘所得到的信息应具有先前未知，有效和可实用三个特征。先前未知的信息是指该信息是预先未曾预料到的，既数据挖掘是要发现那些不能靠直觉发现的信息或知识，甚至是违背直觉的信息或知识，挖掘出的信息越是出乎意料，就可能越有价值。 |
浅析数据挖掘发展现状 近年来，随着互联网、物联网、云计算、三网融合等IT与通信技术的迅猛发展，数据的快速增长成了许多行业共同面对的严峻挑战和宝贵机遇，因而信息社会已经进入了大数据时代。大数据的涌现不仅改变着人们的生活与工作方式、企业的运作模式，甚至还引起科学研究模式的根本性改变。 数据是知识的源泉。但是,拥有大量的数据与拥有许多有用的知识完全是两回事。过去几年中,从数据库中发现知识这一领域发展的很快。广阔的市场和研究利益促使这一领域的飞速发展。计算机技术和数据收集技术的进步使人们可以从更加广泛的范围和几年前不可想象的速度收集和存储信息。收集数据是为了得到信息,然而大量的数据本身并不意 more...
数据挖掘在科研领域的发展 大数据在看着你吗？除了安全和商业，大数据和数据挖掘在科研领域也正在风起云涌。越来越多的设备带着更加精密的传感器，传回愈发难以驾驭的数据流，于是人们需要日益强大的分析能力。在气象学、石油勘探和天文学等领域，数据量的井喷式增长对更高层次的分析和洞察提供了支持，甚至提出了要求。2005年6月至2007年12月海洋表面洋流示意图。数据源：海面高度数据来自美国航空航天局（NASA）的Topex/Poseidon卫星、Jason-1卫星，以及海形图任务/Jason-2卫星测高仪；重力数据来自NASA/德国航空航天中心的重力恢复及气候实验任务；表面风压数据来自NASA的 QuikScat任务；海平面温度数据来自NASA/日本宇宙航空研究开发机构的先进微波扫描辐射计——地球观 more...
数据挖掘是金融未来的核心 时下，查询实时交通路况几乎成为我们出行前必不可少的事情，而这些躲避拥堵的方案真的是实时监控反馈的吗?答案当然是否定的，它主要在于数据分析，即通过带GPS功能的手机以及其他移动设备收集位置信息和移动速度信息，并加以计算转换成拥堵信息。事实上，这样的技术在制造业、零售业、信息技术服务业等领域已经逐步显现出重要性。那么，在金融领域，我们正在面临或即将面临怎样的改变呢?企业精准营销、集团业态整合、产品零售、交叉销售等都需要大数据的发挥，大数据不仅成为全球各国争相发展的技术之一，也是我国各行业领域正在加速提升的技术服务。大数据的步伐蔓延开来 &n more...
数据挖掘在企业当中的应用 您的企业适用吗？当今世界，所有行业都面临激烈的竞争环境，及时做出正确决策是企业生存与发展的重要环节。随着竞争越来越激烈，利润的降低使得很多企业必须从粗放经营转变到集约经营。经营决策需要尽可能多的定量分析，而不是似是而非的定性分析；经营决策还需要尽可能快的速度，所有这些都需要技术上的支持。ERP、CRM、OA等信息系统的广泛应用以及互联网的蓬勃发展，使得企业数据量激增，人们希望获得更高层次的数据分析能力。现在，大多数企业并不缺少数据，而是苦恼于海量数据以及数据的不一致性；随着数据量的增加，数据变得越来越难以访问、管理。如何把已有的海量数据转换成更有价值的商用信息，以便用于决策支持呢？数据仓库被 more...
浅析数据挖掘在物流行业中的发展 数据挖掘技术就是利用机器学习统计数学和可视化技术，从大量的数据库中确认出有效的、新颖的、潜在的、有用的以及最终挖掘出可理解模式的高级处理过程，数据挖掘实际上是数据库中的知识发现过程。数据挖掘：过程与方法 数据挖掘是将人工智能技术（神经网络，模糊逻辑，遗传算法等）应用到大规模数据中，从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。数据挖掘作为知识发现的一个特定步骤，是知识发现的核心。它的目标是利用算法 more...
数据挖掘未来发展的核心-互联网金融 大数据的步伐蔓延开来：从信息时代到算法时代，“互联网+”的出现如同催化剂一般发挥着它独有的功效，让信息不对等的状态逐步向市场化、功能化的方向演变，使得大数据能够以数据平台形式，在日益先进的管理技术下，得到越来越高品质的数据仓库，并以各种不同的数据服务模式提供信息服务，为用户带来不断优化的体验。这得益于互联网记录和传播特质所带来的高效信息共享，庞大的数据信息以及各关联信息的挂项整合具有极高的价值，而且大数据本身就能创造巨大的财富。更值得关注的是，大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而是对这些含有意义的数据进行专业化处理，提高对数据的“加工能力”， more...
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