188 историй об аналитике, которые стоит узнать
6 января 2024 г.Давайте узнаем о Аналитике из этих 188 бесплатных историй. Они упорядочены по времени чтения, созданного на HackerNoon. Посетите /Learn Repo, чтобы найти самые читаемые истории о любой технологии.
Ах, аналитика. Спасательный круг любого бизнеса.
1. «Наука о данных — это не математический навык, а жизненный навык»: номинант от Noonies Кирк Борн
От астрофизики до науки о данных — вот история жизненного пути, связанного с моделированием Вселенной и других динамических объектов, движущихся в пространстве и времени.
2. Платформа данных клиентов (CDP) или хранилище данных, CRM и платформа управления данными
В этом посте мы выделяем некоторые ключевые различия между платформой данных клиентов (CDP) и другими инструментами, обычно используемыми в стеке маркетинговых технологий. Мы также отвечаем на важнейший вопрос, который волнует многие компании: «Создать или купить CDP?»
3. Лучшее руководство по сборке расширенного набора Apache из исходного кода
В этой статье мы подробно рассмотрим, как собрать Apache Superset из исходного кода. Официальная документация слишком сложна для нового участника, поэтому я пытаюсь ее упростить.
4. Все, что вам нужно знать о стартапах YCombinator S19
Ни для кого не секрет, что YCombinator — самый успешный акселератор в мире. Они сделали более 2538 инвестиций.
5. Как создать простую панель мониторинга с помощью Google Forms и Google Data Studio
6. 16 методов SQL, которые должен знать каждый новичок
В этом сообщении блога подробно описаны самые сложные методы SQL для хранилища данных.
7. Озера данных имеют решающее значение для бизнес-аналитики и обработки больших данных
Большие данные — это своего рода дополнение данных, которое содержит большее разнообразие, поступает в возрастающих объемах и с большей скоростью, что также называется тремя V. Можно было бы объяснить в нескольких словах несколькими словами, но на самом деле, что за этим стоит.
8. Тепловые карты мобильных приложений: мощное оружие (и как его использовать)
9. Улучшите качество уведомлений с помощью многоканальной аналитики
В этой статье мы говорим об омниканальной аналитике, о том, почему аналитика сложна для уведомлений и что, по нашему мнению, необходимо для расширения возможностей менеджеров по проектам.
10. 10 финансовых прогнозов на 2021 год, которые помогут защитить ваше богатство
Банки такие облажавшиеся. Их вот-вот атакуют центральные банки, финтех- и криптокомпании.
11. Covid-19: анализ распространения среди населения
12. Краткое руководство по аналитике бизнес-данных
Для многих предприятий отсутствие данных не является проблемой. На самом деле, наоборот, обычно доступно слишком много данных, чтобы принять очевидное решение. При таком большом количестве данных для сортировки вам нужна дополнительная информация из ваших данных.
13. Взгляд в историю и будущее веб-аналитики
Сегодня веб-аналитика является важной частью работы миллионов предприятий. Компании всех размеров и направлений полагаются на такие сервисы, как Google Analytics, которые помогают им понять потребности потребителей и оптимизировать для них работу в Интернете. Аналитика данных также является быстрорастущей областью. Ожидается, что к 2028 году ее стоимость составит 550 миллиардов долларов.
14. Как перенести приложение Android из Google Analytics в Firebase
Добавление Firebase в проект
15. Извините, вас не стоит отслеживать
Я не отслеживаю тебя. Мне это не нужно, и мне это не интересно.
16. Насколько велики на самом деле БОЛЬШИЕ ДАННЫЕ?
Если у вас есть ответ, мы будем рады услышать ваше мнение.
17. Не бойтесь неопределенности
Здравствуйте, люди! Я ИТ-аналитик из России и хочу сделать мир вокруг себя лучше. В прошлый раз я работал в крупнейшей российской энергетической компании бизнес-аналитиком и за время работы заметил, что необязательно хорошо добиваться конечного результата, даже если ты действительно хороший профессионал своего дела.
18. Добро пожаловать в новую реальность: инженерные метрики — это бизнес-метрики
Согласно исследованию McKinsey, в котором приняли участие более 400 крупных предприятий в 12 отраслях, компании с высокопроизводительными инженерными командами превосходят конкурентов во всех областях, включая рост доходов, удовлетворенность клиентов и восприятие бренда. Доказательства настолько очевидны, что само исследование называется «Как совершенство программного обеспечения способствует эффективности бизнеса», и в нем делается вывод, что разработка программного обеспечения является неотъемлемой частью успеха бизнеса во всех отраслях — розничной торговле, финансовых услугах, производстве и, конечно же, компаниях-разработчиках программного обеспечения. для достижения успеха всем необходим сильный инженерный отдел.
Однако многие руководители рассматривают свои инженерные отделы как «черный ящик». В то время как другие отделы сообщают о своем успехе с помощью таких показателей, как доход, уровень удержания клиентов или стоимость привлечения новых клиентов, инженерные показатели не часто попадают в доску объявлений. Но инженерные показатели необходимы для понимания того, как работает ваша компания. Они передают важную информацию о способности вашей компании приносить пользу вашим клиентам и потенциале вашей компании для будущего успеха.
Кроме того, разработка стоит дорого — важно знать, правильно ли потрачены деньги.
Чтобы получить целостное представление о том, как работает ваш инженерный отдел и ваш бизнес, вам необходимо начать отслеживать инженерные показатели.
19. Какова связь между ссылкой Instagram в биографии и вовлеченностью?
Как размещение «ссылки в биографии» в подписях Instagram влияет на вовлеченность? Прочтите эту статью, чтобы узнать, что говорят данные о ссылке Instagram в биографии.
20. Почему искусственный интеллект — это будущее ресторанных продаж
Подумайте обо всем, что вы могли бы сделать, имея неограниченные данные и информацию о ваших продажах. Теперь подумайте обо всем, что вы могли бы сделать с будущими данными и информацией о ваших продажах?
21. Можем ли мы быть честными в вопросах этики?
«Манифест практики обработки данных» (datapractices.org) был подготовлен организацией Data for Good Exchange, спонсируемой Data for Democracy и Bloomberg, и продвигаемой бывшим главным специалистом по данным США DJ Патилом. Создатели документа не рисковали, создавая и продвигая его, поэтому неудивительно, что продукт не соответствует собственным этическим стандартам. Мы не исправим этику, исправив эти инструменты. Создатели этих инструментов систематически встраивали в свои продукты предвзятость перед их внедрением.
22. Искусство рассказывания историй о данных: как сделать ваши данные эффективными
23. Важность спортивной аналитики
24. 20 слайдов, которые собрали 7 миллионов долларов
Сбор средств — забавное искусство.
25. 4 шага по созданию плана измерения веб-аналитики
Если вы уже давно используете веб-аналитику, то знаете, что она может существенно повлиять на то, как вы ведете цифровой маркетинг.
26. Ответ на знаменитую головоломку Монти Холла с помощью техники Монте-Карло
Монте-Карло — концептуально простой, но мощный метод, который широко используется. Для ответа на вопросы он использует случайность.
27. Как предсказать результаты выборов с помощью Twitter
Выборы играют решающую роль во всех демократических странах, и социальные сети являются важным аспектом в этом процессе. В настоящее время политические партии все чаще полагаются на платформы социальных сетей, такие как Twitter и Facebook, для политической коммуникации. Использование социальных сетей в политических маркетинговых кампаниях резко возросло за последние несколько лет. Ожидается, что он станет еще более важным для будущих политических кампаний, поскольку создает двустороннюю связь и взаимодействие, которые стимулируют и укрепляют отношения кандидатов со своими сторонниками.
28. Автоматизация API Instagram с помощью Python: привлечение активных подписчиков
Привет, разработчики!
29. Pilosa: масштабируемый высокопроизводительный индекс базы данных растровых изображений
Большие данные — большая проблема, по крайней мере, извлечь из них что-то полезное. Каждый день создается около трех квинтиллионов (следующий шаг — секстиллион или один зеттабайт) байт данных, и только около 20% из них структурированы и доступны для легкой обработки. Почти вся полезная обработка опирается на философию, которая мало чем отличается от отчетов с зелеными полосами, которые мы создавали во время ночной смены и раздавали до начала века. Весь процесс сопоставления/сокращения представляет собой ночную пакетную обработку, вы работаете не с реальными данными, а с моментальным снимком, что может быть хорошо для некоторых компаний, но для других они должны иметь возможность принимать решения на высоком уровне. входящие данные о скорости в реальном времени.
30. 👨🔬️ 10 лучших навыков специалиста по данным, которые нужно развивать, чтобы себя нанять
Список 10 лучших навыков Data Scientist, гарантирующих трудоустройство. А также подборка полезных ресурсов для овладения этими навыками
31. Цикл операционной аналитики: от необработанных данных к моделям, приложениям и обратно
В течение следующего десятилетия или около того мы увидим невероятную трансформацию в том, как компании собирают, обрабатывают, преобразовывают и используют данные. Хотя уже надоело повторять цитату Марка Андриссена о том, что «программное обеспечение съест мир», я всегда верил в следующий вывод: «Практика разработки программного обеспечения съест бизнес». Это начинается с практики обработки данных.
32. Почему мы используем шестиугольники, а не квадраты для агрегирования данных о местоположении
Если вы представляете собой торговую площадку с двумя уровнями, такую как Uber, вы обслуживаете миллионы пользователей, заказывающих поездку, через ваших партнеров-водителей, которые принимают и выполняют эти запросы. Для торговой площадки с тремя уровнями, такой как Swiggy, добавляется еще один статический компонент (например, рестораны или магазины), где партнеры по доставке забирают заказы.
33. Искусственный интеллект и машинное обучение в обрабатывающей промышленности: примеры использования
Искусственный интеллект (ИИ) уже доказал свою способность решать некоторые сложные проблемы в широком спектре отраслей, таких как автомобилестроение, образование, здравоохранение, электронная коммерция, сельское хозяйство и т. д., а также обеспечивать более высокую производительность, интеллектуальные решения, улучшенную безопасность и уход, бизнес-аналитику. с помощью прогнозной, предписывающей и описательной аналитики. Так что же может сделать ИИ для обрабатывающей промышленности?
34. Как уровень безубыточности майнинга позволяет определить точку разворота BTC
35. API простыми словами
Я почти уверен, что вы слышали термин API, и если вам интересно, что это такое, то эта статья для вас.
36. Как настроить отслеживание событий с помощью Velo от Wix
Добавление кода отслеживания на ваш сайт позволяет отслеживать, как пользователи взаимодействуют с вашим сайтом. Сбор данных отслеживания дает вам представление об их поведении в Интернете и помогает оптимизировать стратегии онлайн-маркетинга.
37. COVID-19: «Мы верим в Бога, все остальные должны предоставлять [ЧИСТЫЕ] данные»
В эти трудные для всех нас дни я слышал всякое. От фейковых новостей, отправленных через Whatsapp, о том, что витамин С может спасти вашу жизнь, до задержки дыхания по утрам, чтобы проверить, не заразились ли вы COVID-19. Мантра, которую все повторяют: «Оставайся дома!», хорошо, хорошо, но что именно означает «оставайся дома»? Вопрос кажется смешным, если подумать об относительно коротком периоде, 15 днях? Месяц? Но если критически посмотреть на ситуацию, то мы наверняка понимаем, что это будет не 15 дней и не месяц. Это будет очень-очень долго. Почему я говорю это? Потому что «оставаться дома» не защищает нас от вируса. Оставаться дома – значит защитить наши медицинские учреждения от коллапса. И я не говорю, что это неправильно. Я просто говорю, что если мы хотим защитить систему здравоохранения от коллапса, то мы будем сидеть дома еще очень-очень долго. Но поступая так, мы нанесем непоправимый ущерб экономической системе, глубоко изменив нашу социальную и политическую модель. Это неизбежно. Давайте посмотрим правде в глаза и не будем питать слишком много иллюзий.
38. Лучшие консалтинговые компании Tableau на рынке в 2020 году
39. Как большие данные и искусственный интеллект будут идти рука об руку?
Появление технологий играет неизбежную роль в бизнесе. Это радикально меняет способы совместной работы людей в организации. Обе эти технологии произвели революцию во всех аспектах нашей жизни. Эти технологии создают культуру, в которой сотрудничество ИТ-руководителей и предприятий приводит к реализации преимуществ всех сгенерированных данных.
40. Графики в 2020-е годы: базы данных, платформы и эволюция знаний
Графы и графы знаний — ключевые концепции и технологии 2020-х годов. Как они будут выглядеть и что дадут в будущем?
41. Когда хороший трафик становится плохим: как измерить качество трафика
Будьте осторожны: не весь трафик создается одинаково. Если вы владелец веб-сайта, проводящего рекламные и SEO-кампании, скорее всего, трафик для вас важен. Эффективная кампания может привести к здоровому увеличению количества посетителей, но будьте осторожны: по статистике, большинство браузеров, которые переходят на ваши страницы, не только не будут заинтересованы в вашем продукте, но и вообще не будут людьми.
42. Использование искусственного интеллекта для повышения эффективности организации на основе аналитических данных
Поскольку современная работа в основном сосредоточена на цифровых платформах, автоматизация обработки больших данных стала более важной, чем когда-либо. Именно здесь на помощь приходит искусственный интеллект (ИИ) — более эффективное выполнение задач, имитируя наши способности учиться и решать проблемы. Поскольку технологии развиваются с головокружительной скоростью, подпитываемые средой Интернета вещей, они проложили путь к синергетическому взаимодействию между искусственным интеллектом и большими данными.
43. Бесплатные лайфхаки, которые помогут шпионить за рекламой конкурентов
Если вы хотите научиться следить за рекламой своих основных прямых конкурентов – это руководство для вас.
44. Графовые алгоритмы, нейронные сети и графовые базы данных
Информационный бюллетень «Год графика», сентябрь 2019 г.
45. Подход, основанный на данных, в разработке программного обеспечения: как избежать распространенных проблем
46. [Обновление для разработчиков] Hacker Noon + Google Analytics = счастливые авторы
Здесь Остин, ваш дружелюбный инженер-программист из Hacker Noon, с интересными новостями! Мы рады сообщить, что авторы теперь могут видеть просмотры страниц и общее время чтения для всех историй, опубликованных с помощью Hacker Noon с момента нашего основания в 2016 году. Насколько это круто? Раньше наша страница статистики была доступна только для недавних историй.
47. Измерение и атрибуция действительно важны в 2021 году: самая горячая тенденция на рынке рекламы на подключенных ТВ
Как измерение CTV/OTT влияет на результаты и помогает в оптимизации.
48. Будьте умны: финансовая аналитика важна для малого и среднего бизнеса
Хотя каждый мечтает иметь процветающий бизнес, успешное его ведение — непростая задача. Независимо от масштаба бизнеса, малого или большого, поддержание прибыльности требует затрат. Согласно статистике, опубликованной Бюро статистики труда, около 20 процентов малых предприятий терпят неудачу в течение первого года открытия. Более того, примерно на пятый год почти половина из них проигрывает гонку.
49. Взлом микросервисной архитектуры
С появлением новых структур организаций, использующих среду DevOps, внедрение микросервисной архитектуры постепенно завоевывает заслуженное уважение.
50. Какую пользу команды обработки данных могут получить от работы как продуктовая команда
У продуктовых команд есть множество отличных практик, которые было бы полезно перенять командам по работе с данными. А именно: ориентированность на пользователя и проактивность.
51. Переосмысление важности криптотрекеров
Децентрализация стала неизбежным процессом не только в криптоиндустрии, но и далеко за ее пределами. Это легко понять, поскольку пользователи предпочитают полное владение активами и свободу действий повсеместному вмешательству третьих лиц. Похоже, ФБР понимает сложившуюся тенденцию и готово принять превентивные меры.
52. Анализ футбольных данных с использованием моделей машинного обучения потенциально может повысить количество вбрасываний!
«Могут ли модели машинного обучения помочь улучшить точность, точность и удержание мяча, что приведет к увеличению количества забитых мячей после вбрасываний?»
53. Пять популярных библиотек визуализации React
Работая над Cube.js, мы встречаем множество различных библиотек визуализации. Учитывая, что Cube.js предоставляет уровень API для аналитики поверх базы данных SQL и не влияет на поле визуализации, для создания с ее помощью информационных панелей можно использовать любую библиотеку диаграмм. Вот почему мы всегда ищем красивую и удобную для разработчиков библиотеку визуализации.
54. Использование пользовательских данных после блокировки сторонних файлов cookie
Google объявил, что запретит использование сторонних файлов cookie; это заставило многих издателей опасаться, что они не смогут использовать пользовательские данные.
55. Как определить возможности анализа данных
Отказ от ответственности: многие моменты, изложенные в этом посте, были получены в результате обсуждений с различными сторонами, но не представляют каких-либо отдельных лиц или организаций.
56. 13 показателей API, которые должна отслеживать каждая команда платформы
Список наиболее важных показателей API, которые должен знать каждый менеджер по продукту API и инженер, особенно если вы изучаете аналитику и отчетность API.
57. Какие инструменты наиболее важны для начинающих технологических предпринимателей?
Эта ветка Slogging, созданная Ювраджем Маликом, Акшаем М. Бхарадваджем, Уиллом Фангом, Цзяни Вэй, Эваном Леонгом и Ансли Миллером, появилась на официальном канале #06_product_tools школы продуктов и была отредактирована для удобства чтения.
58. Как объединить аналитику в реальном времени из нескольких баз данных
59. 3 вопроса о реальном SQL, которые задают во время технических собеседований
60. Использование MILP и Python для оптимальной бизнес-аналитики
Оптимизация бизнес-решений с помощью MILP (смешанное целочисленное линейное программирование) и Python: идеальное решение для бизнес-аналитики
61. Самый простой способ проанализировать график перехода
Что такое график перехода?
62 . Колеса Python против яиц (и как решения, основанные на данных, должны стать нормой в open-source)
Что дискуссия сообщества Python об отказе от колес может рассказать нам о принятии решений на основе данных в открытом исходном коде
63. Каждый QR-код — это возможность
Раскройте потенциал каждого QR-кода! Генератор отслеживаемых ссылок и QR-кодов Autonix позволяет компаниям собирать и анализировать данные о посетителях для принятия обоснованных решений.
64. Дополненная аналитика и amp; Рассказ о данных: Covid повышает спрос и поддержку
Компаниям нужны гибкие инструменты, позволяющие быстро находить и передавать полезную информацию для принятия более обоснованных решений.
65. Технологии меняют индустрию автострахования быстрее, чем мы думаем
Страхование автомобиля — это настолько скучно, насколько это возможно, не так ли? НЕПРАВИЛЬНЫЙ. На заре искусственного интеллекта, машинного обучения и робототехники практически каждая отрасль претерпевает огромные преобразования, и страховая отрасль не является исключением. Например, теперь существуют автоматические напоминания, чтобы клиенты могли быть спокойны — один из многих способов, с помощью которых технологии предоставляют нам больше удобства.
66. 6 лучших инструментов мобильной аналитики 2020 года
Данные становятся все более важным фактором, когда речь идет о работоспособности любого приложения или веб-сайта. Наличие всех важных показателей, таких как количество загрузок, сумма денег, полученных от загрузок, и даже самые последние отзывы, является ключом к дальнейшему успеху.
67. Синхронизация метаданных: проектирование, реализация и оптимизация
В этой статье описывается дизайн и реализация в Alluxio синхронизации метаданных.
68. Почему я решил вывести на рынок новое облачное хранилище данных
Итак, мы все слишком много раз слышали, что «данные — это новая нефть». Это говорилось так часто, что лично меня слегка тошнит каждый раз, когда кто-то это говорит (извините).
69. Понимание технологии IPO Snowflake и будущих событий
К настоящему моменту вы, должно быть, прочитали немало статей о совершенно умопомрачительном и рекордном IPO Snowflake. Эта статья не предназначена для размышлений о том, имеет ли оценка смысл или нет, а скорее поможет вам понять технологические концепции, которые делают Snowflake настолько уникальным, и почему она оказалась настолько разрушительной для пространства данных в целом и пространства хранилищ данных. в частности.
70 . Десять причин, по которым вам следует удалить Google Analytics со своего сайта, и я создаю конкурента
Я работаю над более компактной и прозрачной альтернативой Google Analytics без всякого багажа конфиденциальности. Это называется Plausible Analytics, и вы можете увидеть демо-версию здесь.
71. Что такое сбор данных и какие события наиболее важно отслеживать
Когда ваша компания ориентирована на клиента, одной из ваших приоритетных задач является понимание проблем клиентов и сбор данных о том, как люди используют ваш продукт и когда именно они получают от него выгоду.
72. Списки – простой, но эффективный метод проверки спроса
Я считаю, что списки имеют огромный потенциал для проверки гипотез спроса. Пробовали ли вы использовать списки для проверки спроса?
73. Копирайтинг: клей современного маркетинга
Краткое руководство по цифровому копирайтингу.
74. Руководство для начинающих по алгоритму градиентного спуска
Алгоритм градиентного спуска — это подход к поиску минимальной точки или оптимального решения для данного набора данных. Он следует методу наискорейшего спуска. То есть он движется в направлении отрицательного градиента, чтобы найти локальный или глобальный минимум, начиная со случайной точки. Мы используем градиентный спуск, чтобы достичь нижней точки функции стоимости.
75. 7 ошибок(!), на которые нужно обратить внимание инженерам по работе с данными в проекте машинного обучения
В этой статье рассматриваются семь ошибок при разработке данных в проекте машинного обучения. Список отсортирован по убыванию в зависимости от того, сколько раз я встречал каждый из них.
76. Боритесь с COVID-19 с помощью бесплатной, полностью управляемой облачной базы данных
Несколько недель назад MariaDB запустила свою новую базу данных как услугу (DBaaS), SkySQL, на фоне пандемии коронавируса. Хотя они также предложили кредит в размере 500 долларов США для начала работы, на прошлой неделе они объявили о программе бесплатного предложения полностью управляемой аналитической службы (хранилище на основе столбцов) для помощи в борьбе с COVID-19.
77. Экономичное хранение данных: дельта-представление и секционированная необработанная таблица
Худший кошмар менеджеров по аналитике — это случайное завышение стоимости хранилища данных. Как избежать получения неожиданно дорогих счетов?
78. Рекомендации по авторизации на основе Apache Ranger для вашей платформы данных
Унифицируйте хранилища данных локально и в облачных средах, чтобы обеспечить локальность, доступность и эластичность данных.
79. Plausible прокладывает путь к этической аналитике
Одна из самых сложных задач для компаний или вообще для любого человека, управляющего веб-сайтом, – это выяснить, насколько успешен их сайт, сколько посещений они получают и как они их получили, и в то же время уважать конфиденциальность своих посетителей.
80. Создание стартапа в области психического здоровья: советы основателя
У людей есть широкий спектр различных «инструментов», которые могут дешево и быстро облегчить им тревогу или другие психологические состояния.
81. ChatGPT 4.0 наконец-то стал шуткой
Аргументация: ChatGPT4.0 понял шутку, а ChatGPT3.5 — нет.
Креативность: ChatGPT4.0 справляется со своей задачей лучше.
Аналитика: ChatGPT4.0 программирует лучше, чем ChatGPT3.5
82. Как диалоговая ИИ-аналитика изменит бизнес?
83. Встречайте Assisterr.xyz: веб-аналитику на базе ChatGPT
Assisterr — это инструмент веб3 и криптоаналитики, который сочетает в себе ChatGPT и динамические информационные панели с данными внутри и вне цепочки.
84. Сортировать и усилить; Ограничение предстоящих NFT-дропов с данными: как я разработал сортировщик NFT
История о том, как я создал NFT Sorter — инструмент, в котором перечислено более 150 проектов, отсортированных по подписчикам в Твиттере, количеству твитов, среднему числу лайков, ответов и ретвитов.
85. Как настроить выделенный сервер базы данных для аналитики
У вас есть старый ноутбук, который лежит в глубине вашего шкафа? Придумайте, как дать ему новую жизнь!
86. Взлом вашей аналитики: основные препятствия на пути к использованию возможностей данных
Инфографика, рассказывающая о том, как использовать больше данных вашей организации с помощью Google Analytics 360 для активного принятия надежных бизнес-решений на основе данных.
87. Небольшая обработка и анализ журналов
Иногда вам необходимо обработать некоторые журналы HTTP-сервера и извлечь из них аналитические данные.
88. Руководство по самостоятельному размещению аналитики вашего веб-сайта с помощью Umami
Разместите собственную аналитику веб-сайта с помощью Umami.
89. Как избежать подсознательного манипулирования данными: история взлома
Значение P — это вероятность того, что результаты, которые мы видим, реальны, а не случайны. P-Hacking — это термин, используемый для описания научных манипуляций с данными для получения желаемого значения P. Все мы делаем то же самое в своих экспериментах, сознательно или нет.
90. Как выбрать правильный интеллектуальный инструмент для бизнеса
В этом блоге мы рассмотрим стратегии выбора правильного инструмента бизнес-аналитики, а также некоторые важные моменты, которые следует учитывать на протяжении всего процесса.
91. Кто вообще читает HackerNoon?
Ты, очевидно. И миллионы людей со всего мира. На какую аудиторию вы размещаете рекламу? Для кого вы пишете? Узнайте больше о наших читателях здесь.
92. Данные никогда не будут чистыми, но вы можете сделать их полезными
Понимание того, как очищать данные, необходимо для того, чтобы ваши данные рассказывали точную историю.
93. Пусть данные прольют свет в разгар COVID-19
Бремя, которое новый коронавирус Covid-19 возложил на мир, огромно. Существует огромная жажда информации и ясности. Итак, мы в Logz.io решили предложить проект информационной панели сообщества по COVID-19, чтобы каждый мог лучше понять, как вспышка влияет на мир и его регион. Мы рассматриваем это как усилия сообщества. Мы приглашаем глобальное сообщество инженеров и специалистов по обработке данных добавить на эту общедоступную информационную панель данные, которые будут охватывать не только прямое влияние коронавируса на общественное здравоохранение, но и другие аспекты жизни общества. Мы хотим помочь всем лучше понять последствия COVID-19 в любой точке мира.
94. Дорогой маркетолог: за каждой средней ложью нужно копать глубже
«Основная истина человеческого существования заключается в том, что все лгут. Единственная переменная — это то, что…»
«Истина начинается со лжи…»
95. Повысьте качество обслуживания клиентов с помощью прогнозной аналитики
В мире, где различия между продуктами минимальны, качество обслуживания клиентов становится решающим фактором. В отчете PwC 73% респондентов назвали качество обслуживания клиентов важным, однако компании по-прежнему недостаточно используют эту возможность. Организациям также следует учитывать, что 42% тех же респондентов заявили, что готовы платить больше, если это гарантирует лучший опыт.
96. Преодоление проблем при использовании стека дезагрегированной аналитики в K8s
Alluxio возвращает локальность данных для стека дезагрегированной аналитики в K8s.
97. Spotify Audio поддерживает временные ряды в аддитивном анализаторе Spotify
Есть много статей по анализу данных Spotify, а также многих приложений. Некоторые из них представляют собой однократный анализ музыкальной библиотеки человека, а некоторые представляют собой приложения для определенной цели. Это приложение отличается тем, что оно не делает ничего. Он предназначен для роста и предоставления места для дополнительного анализа. В этой статье рассказывается о том, как создавался временной ряд аудиофункций.
98. [Технические решения на каждый день] Превращаем данные обратной связи в действенные советы
Если вы работаете над чем-то, что на самом деле используют пользователи, то, скорее всего, вы также собираете данные в массовом порядке. Когда дело доходит до бесплатных текстовых отзывов, эти данные могут потеряться или остаться в руках некоторых аналитиков. Как сделать несколько простых шагов и превратить эти данные в практические действия.
99. Малоизвестные истины об искусственном интеллекте в онлайн-кредитовании и почему они важны
Технологии в настоящее время являются одним из важнейших элементов роста и развития многих предприятий. Искусственный интеллект (ИИ) является примером того, как такая технология становится популярной среди бизнеса, как онлайн-кредитование.
100. 5 шагов по созданию системы динамического ценообразования
С появлением онлайн-платформ предприятиям B2B пришлось пересмотреть свою ценовую стратегию. Но эти же технологии помогают организациям создавать динамичные модели ценообразования B2B, которые при правильной реализации приносят существенную прибыль. Например, интегрированное программное обеспечение для продаж и ценообразования B2B может помочь торговым представителям вести переговоры с клиентами и сократить период обработки.
101. Как COVID-19 повлиял на медиапотребление по поколениям
102. Как Piwik создал альтернативу Google Analytics на основе проекта с открытым исходным кодом
Мы обсуждаем Piwik, аналитическое программное обеспечение с открытым исходным кодом, и почему маркетинговые команды выбирают ориентированные на конфиденциальность альтернативы Google Analytics.
103. Представляем Handoff: платформу оркестрации бессерверных конвейеров данных
104. API для загрузки ваших заданий Flink уже доступен
Apache Flink — одно из наиболее универсальных существующих решений для потоковой передачи данных с открытым исходным кодом. Он поддерживает все основные функции типичной системы пакетной обработки, такие как SQL, соединители с Hive, группирование по и т. д., обеспечивая при этом отказоустойчивость и семантику «точно один раз». Следовательно, с его помощью вы можете создавать множество push-приложений.
105. Почему синдром выгорания чаще встречается среди разработчиков программного обеспечения
Показатели риска выгорания разработчиков программного обеспечения можно измерить на ранней стадии с помощью аналитических программных методов и обеспечить своевременные контрмеры.
106. Объяснение ключевых аспектов операций машинного обучения
Если вы когда-либо работали или работаете в сфере ИТ, то вы наверняка сталкивались с распространённым термином «машинное обучение».
107. Получите максимальную отдачу от своего портфеля с рейтингом Q DeFi
Фермерство прибыли и инвестиции в криптовалюту прибыльны, если вы понимаете риски и точно их оцениваете. Риски спрятаны повсюду: смарт-контракты, непостоянные потери, выдергивания ковров, ликвидация, волатильность токенов, жадность людей. Зачем соглашаться на меньшее, если некоторые проекты обещают более 10 000% годовых? В такой ситуации стремление к доходности в 150% похоже на потерю денег. Но правильно ли это?
108. Глубокий анализ экономики киберпространства
Экономика блокчейна существует в киберпространстве, а обычная экономика существует в географическом пространстве. Киберпространство по своей сути отличается от географического пространства. Тем не менее, мы считаем, что не будет преувеличением утверждать, что блокчейн соответствует определению экономики.
109. Как искусственный интеллект способствует устойчивому росту организаций
Распространение искусственного интеллекта (ИИ) оказывает значительное влияние на общество, меняя то, как мы работаем, живем и общаемся. Сегодня ИИ позволяет миру диагностировать заболевания и разрабатывать клинические пути. Он также используется для сопоставления навыков людей с вакансиями и создания умного трафика, который приводит к снижению загрязнения. Существует множество примеров применения технологий искусственного интеллекта для устойчивого роста планеты и организаций.
110. Автоматизированные каталоги данных помогут управлять данными в 2022 году
Данные все чаще играют доминирующую роль в бизнесе. Узнайте, как автоматизация каталога данных может помочь эффективно управлять данными в 2022 году.
111. Собственная аналитика в Elasticsearch с Knowi
Оглавление
112. Как спроектировать сбор данных API Analytics для API большого объема
API Analytics является ключевым моментом для любой платформенной компании, которая хочет получить представление об использовании своего API и платформы. Эта информация может быть использована владельцами продуктов, командами роста, связями с разработчиками и многими другими для принятия более стратегических решений, основанных на состоянии вашего платформенного бизнеса, а не на интуиции. Однако многие платформы API имеют очень большой объем вызовов API в день. Этот том создает ряд уникальных задач при разработке аналитической системы, которая масштабируется, не нанося вреда платформе и не вызывая шока при взгляде на счет поставщика облачных услуг. В этом посте рассказывается о том, как мы разрабатываем аналитическую платформу API Moesif для компаний с миллиардами вызовов API в день.
113. Почему вам следует прекратить занятия по чтению
Изображение: Goodreads.com
114. Руководство для начинающих по Google HEART Framework
В этой статье мы подробно рассмотрим структуру Google HEART: простой способ убедиться, что вы учитываете все аспекты пути пользователя.
115. Аналитика данных – это путешествие
На дворе 2020 год, и анализ данных привлек к себе столько внимания даже за пределами технологического сообщества. «Данные — золото», — говорят они, — никто не хочет оставаться в стороне. Однако выбор правильной стратегии не является ни простым, ни статичным процессом.
116. Как определить промежуточное ПО HTTP и лучшие практики
Чтобы перехватывать вызовы API из произвольных сред, нам пришлось создать промежуточное программное обеспечение для многих распространенных платформ веб-API. Вот что мы узнали.
117. Кимбалл и amp; Inmon против розничного магазина
118. Настройка оповещений на основе данных в Google Analytics [Инструкция]
3 года назад случилась катастрофа.
119. Как интегрировать аналитику в вашу маркетинговую стратегию
120. Использование моделирования LTV для быстрой оценки каналов привлечения клиентов
Реальная история из сферы розничных финансов о моделировании LTV с помощью алгоритмов ML для оценки каналов привлечения клиентов.
121. Введение в ИИ-аналитику и 5 лучших вариантов использования для бизнеса
Аналитика работает путем извлечения значимых закономерностей в данных, их интерпретации и передачи.
122. Как собрать полезные данные о клиентах с помощью социальных сетей
Прежде чем вы сможете начать узнавать что-то о своей аудитории, вам необходимо выяснить, чего вы хотите от своей стратегии маркетинга в социальных сетях.
123. 4 причины, по которым вы, вероятно, неправильно проводите аналитику товаров
В статье, которую я недавно прочитал, говорится, что 41% предприятий с трудом превращают данные в решения. Это заставило меня задуматься о собственном опыте продуктовой аналитики.
124. 10 тенденций в сфере финансовых технологий в 2021 году [Часть II]
Первую часть этой статьи вы можете прочитать здесь. Для тех, кто по каким-то причинам не любит ходить по ссылкам, кратко напомню: в первой части мы сделали ретроспективу финтех-трендов 2020 года и углубились в первые 5 трендов 2021 года.
125. Как найти рынок, подходящий для продуктов передачи данных
126. 6 советов по работе с аналитиками и инженерами данных
Какую работу на самом деле выполняет дата-инженер? Позвольте мне сказать вам одну вещь: это не то, что, по вашему мнению, им следует делать, особенно в той части, где они собирают для вас данные или создают еще одну из тех информационных панелей, которые будут использоваться всего несколько недель.
127. Как мы добились миллиона пользователей в KickRef, не вкладывая средств в маркетинг
Написано основателем и генеральным директором Kick Ecosystem и биржи KickEX Анти Данилевским
128. Как запустить новую платформу для разработчиков с программным обеспечением самообслуживания
Компании, занимающиеся корпоративным программным обеспечением, сегодня продают совсем иначе, чем всего десять лет назад. Раньше большая часть программного обеспечения была упакована в термоусадочную упаковку, требовала больших усилий для распространения и внедрения и продавалась руководителю, которому приходилось развертывать его во всем своем отделе или организации. Процесс покупки включал в себя длительный цикл продаж и часто включал пилотные проекты, анализ затрат и выгод, закупки и юридические проверки.
129. Создание платформы оркестрации данных из тысячи узлов для ускорения обучения игровому искусственному интеллекту в Tencent
Tencent внедрила кластер Alluxio на 1000 узлов и разработала масштабируемую, надежную и производительную архитектуру для ускорения обучения игрового ИИ.
130. Я уже знаю, где проблемы в моем коде
Как когнитивные предубеждения заставляют нас игнорировать проблемы в нашем коде и как мы энергично защищаем свое мнение от идей, основанных на данных. И что может помочь против этого.
131. Знакомство с Google Analytics 4: четыре умные функции, о которых вы не знали
Давайте более подробно рассмотрим Google Аналитику 4 и рассмотрим некоторые из ее ключевых функций, о которых вы, возможно, еще не знаете.
132. Как вспышка коронавируса влияет на наше мобильное общество
Фото: Шона Рэй
133. Как отслеживать заполнение форм с помощью Диспетчера тегов Google
В 2020 году настроить веб-сайт относительно легко. Прошли те времена, когда вам приходилось писать весь код в блокноте, а затем подключаться к хосту с помощью дополнительного программного обеспечения FTP.
134. Создание высокопроизводительного озера данных с использованием Apache Hudi и Alluxio
В этом блоге вы увидите, как мы сократили время приема данных вдвое с помощью Hudi и Alluxio.
135. Пространства без автомобилей приносят мне радость с номинантом Noonies Константином Соколовым
Кроме того, я уже год интересуюсь работой нашего мозга и много об этом читаю. Так я столкнулся с когнитивными искажениями.
136. Оптимизация отчетности и проектирования Power BI
В качестве инструмента анализа данных Power BI оснащен множеством функций создания и проектирования отчетов. Однако не полагайтесь на настройки инструмента по умолчанию.
137. Аналитика веб-сайта бесценна для тех, кто знает, как ею правильно пользоваться
Аналитика веб-сайта предоставляет вам достоверные отчеты и анализ поведения посетителей веб-страницы на вашем сайте.
138. Свечной анализ и усиление; Лучшие узоры
Как мы уже выяснили, на всех финансовых рынках цена любого актива отображается в виде графиков, которые постоянно меняются в течение торговой сессии. Свечной анализ валютного рынка остается популярным и по сей день, доказывая свою эффективность и актуальность.
139. Коммерческая интеграция данных и способы ее достижения
Большинству инженеров в своей профессиональной жизни придется иметь дело с интеграцией данных. За последние несколько лет появилось несколько компаний, таких как Fivetran и StitchData, которые занимаются пакетной интеграцией, а Segment — интеграцией на основе событий. Но ни одна из этих компаний не решила проблему интеграции данных, которая становится все более сложной с ростом количества B2B-инструментов, которые используют компании.
140. 6 способов увеличить доход в 2020 году с помощью данных рыночной аналитики
Инструменты анализа данных все чаще используются в бизнесе, но многие люди по-прежнему принимают важные решения, основываясь на предположениях и догадках. Наиболее распространенной причиной этого является отсутствие единого интегрированного источника информации, который предоставляет руководителям точные и согласованные данные при необходимости.
141. Что на самом деле означает ARR
Первоначально ARR расшифровывалось как Annual Recurring Revenue, то есть рассматривалось только повторяющиеся контракты со сроком службы от года и более.
142. Анализ феномена диффузии ответственности: разгадка истины
Анализ данных показывает, что коллективное владение кодом может нанести вред, а затронутые области кода, вероятно, могут стать горячими точками обслуживания.
143. Использование KSQL Stream Processing & Базы данных реального времени для анализа потоковых данных Kafka [Практическое руководство]
Введение
144 . Использование числа воспроизводства Ro для изучения влияния социального дистанцирования на необходимые больничные койки
Целью этой статьи является изучение того, как социальное дистанцирование влияет на распространение вируса короны и, таким образом, влияет на количество необходимых больничных коек. Это исследование основано на изменении базового числа репродукции Ro и моделировании его влияния на распространение вируса с использованием простой эпидемической модели под названием SIR.
145. Как создать настоящий проект по науке о данных для вашего портфолио
Следуйте за мной, чтобы узнать, как я исследовал крупнейший туристический форум Германии Vielfliegertref. Для вдохновляющего специалиста по данным создание интересных проектов портфолио является ключом к демонстрации ваших навыков. Когда я изучал программирование и науку о данных, будучи студентом бизнес-курсов, на онлайн-курсах, мне не нравилось, что наборы данных состояли из поддельных данных или были решены раньше, как цены на жилье в Бостоне или набор данных Титаника на Kaggle.
146. Как получить аналитику в реальном времени путем консолидации баз данных
Сравнительный анализ гибридной транзакционной и аналитической СУБД (Фото: Савитр)
147. Аналитика подкастов: как точно измерить эффективность контента
Индустрия подкастов переживает бум. Каждую неделю количество американцев, слушающих подкасты, превышает количество тех, у кого есть аккаунты Netflix.
148. Геопространственный анализ моделей движения для мобильности и amp; Доставка
149. Как большие данные могут радикально улучшить медицинскую помощь
В сфере здравоохранения как поставщики услуг, так и законодатели сталкиваются с проблемой принятия наилучших решений для пациентов и отрасли в целом. От выбора лучших методов лечения до ответственного использования ресурсов — руководители медицинских учреждений ежедневно принимают решения, которые могут существенно повлиять на результаты и затраты на здоровье.
150. Если вы пытаетесь поговорить со всеми, вы ни с кем не доберетесь
Технологические тенденции для маркетологов на 2019 год: насколько точно настроен ваш таргетинг?
151. 6 мощных инструментов, которые помогут вам отслеживать эффективность вашего сайта
В мире, который продолжает переходить в онлайн, оптимизация веб-сайта вашей компании как никогда важна.
152. Использование анализа данных для повышения приверженности пациентов
Роль фармацевтической аналитики в перечислении факторов, ответственных за снижение приверженности лечению, а также возрастающую роль анализа данных и машинного обучения.
153. Изучите психологические принципы UX-дизайна
UX-аналитика имеет решающее значение для разработки вашего продукта. Он предоставляет необходимую бизнес-информацию о том, как именно ваши клиенты используют выпущенное приложение.
154. 5 вещей, которые вы могли не знать об инструментах Google Page Speed
Хорошая новость в том, что вы знаете о существовании инструментов Google Page Speed и, возможно, задаетесь вопросом, как их использовать для улучшения вашего веб-сайта. Хотя существует много информации об инструментах производительности и аналитике производительности веб-сайтов, она может показаться немного запутанной. Мы собрали самые важные факты, которые помогут вам разобраться в теме и использовать ее в своих интересах. Независимо от того, являетесь ли вы маркетологом или разработчиком, продолжайте читать, поскольку здесь может быть кое-что новое, о чем вы не знали.
155. Графики знаний иллюстрируют акцент на знаниях и связях
На пути к экономике графа знаний. Информационный бюллетень «Год графика», лето 2020 г.
156. 4 распространенных ошибки в маркетинговой аналитике B2B SaaS и как их избежать
Всякий раз, когда мы говорим с потенциальными клиентами о том, что не так в их маркетинговых усилиях, 8 из 10 говорят нам об аналитике и атрибуции. Как исправить 4 распространенные ошибки.
157. Интернет-знакомства с точки зрения анализа данных: глубокий взгляд
Любовь во времена COVID — это… вызов, мягко говоря.
158. Мы как бы обошли платный доступ Firebase: вот как
Некоторое время назад мы с несколькими друзьями решили создать приложение. Мы собрали наш код, запустили первую версию, а затем привлекли несколько пользователей с небольшим маркетинговым бюджетом.
159. Модуль ColorDetection: алгоритмы определения цвета Python
Изображений. Вот и все. Изображений. С практической точки зрения возьмем модельера (как мне в свое время ярко описал один форумчанин). Вам дано изображение или вы имеете в своем распоряжении изображение, которое просто возбуждает ваше любопытство и вы хотите включить его в одну из ваших новых линий. Давайте немного отклонимся в раздел генетики. Например, вам дано изображение чашки Петри с пигментированными бактериями или подобными организмами, и вы хотели бы найти обилие этого организма или организмов на этом конкретном изображении. Уловили суть?
160. Руководство по деревьям решений от А до Я
Поначалу изучение машинного обучения (МО) может показаться пугающим. Такие термины, как «Градиентный спуск», «Скрытое распределение Дирихле» или «Сверточный слой», могут напугать многих людей. Но есть дружественные способы освоить эту дисциплину, и я думаю, что начать с деревьев решений — мудрое решение.
161. Гранты на блокчейн в ЕС: как их получить в 2020 году
Сначала я хочу обратить ваше внимание на то, что Horizon 2020 не только переворачивает блокчейн. Это неправда! Главный девиз «Наука ближе к обществу»!
162. Руководство по созданию панели аналитики своими руками с помощью Node, Express и Cube.js
В следующем уроке я покажу вам, как создать базовую панель аналитики с помощью Node, Express и Cube.js. В качестве базы данных мы будем использовать MongoDB с MongoDB BI Connector. Если вы с ним не знакомы, я настоятельно рекомендую вам пройти руководство по созданию информационной панели MongoDB. В нем описаны основы настройки Mongo и его BI-коннектора.
163. Визуализация гипотезы на метеорологических данных
В этом блоге мы проведем анализ метеорологических данных и докажем гипотезу на основе визуализации.
164. Ваша целевая аудитория работает на вас?
Насколько хорошо вы знаете свою целевую аудиторию? Льюис Кэрролл сказал знаменитую фразу: «Если вы не знаете, куда идете, любая дорога приведет вас туда». Хотя это романтическое высказывание, в наши дни это нереалистичная маркетинговая стратегия.
165. Могут ли решения для больших данных стать более доступными и доступными?
Ниже вы можете найти статью моего коллеги и эксперта по большим данным Бориса Трофимова.
166. Обзор новостей Graph Learning News: актуальные факты весны 2021 года, которые следует принять во внимание
Какое отношение граф имеет к машинному обучению и науке о данных? На самом деле очень много, и это касается обеих сторон.
167. Команда аналитиков Qnum о том, как превратить подработку в полноценный бизнес
Команда Qnum Analytics, инструмента, использующего искусственный интеллект, который помогает компаниям устранять утечки в инвентарных корзинах, делится историей своего происхождения и тем, что делает их команду особенной.
168. Почему представители профессий добавляют аналитику в свои навыки
Существует множество различных форм анализа данных, и они имеют разные применения в бизнесе.
169. 5 репозиториев DBT, которые нужно добавить на GitHub
5 самых популярных репозиториев dbt, которые вам стоит разместить на Github в 2022 году – это мои!
170. Что на самом деле определяет ценность токена Qatar 2022?
Очевидно, что сейчас самое жаркое время для расцвета проектов футбольных токенов, и ценность их фан-токенов будет расти в преддверии мероприятия. Однако
171. Необходимые инструменты персонализации для каждого предприятия
Предприятия, желающие получить конкурентное преимущество, должны иметь определенные инструменты, повышающие их шансы на выживание.
172. Как создать стратегию анализа данных для развития вашего бизнеса
Вы создаете платформу «Программное обеспечение как услуга»? Хотите знать, какие данные необходимы для вашего бизнеса? Пришло время разработать стратегию анализа данных.
173. Как использовать прогнозную аналитику в вашем бизнесе электронной коммерции
Прогнозная аналитика способна предсказать, какие клиенты с наибольшей вероятностью уйдут или какие продукты с наибольшей вероятностью будут возвращены. Вот еще 6 вариантов использования.
174. Как увеличить продажи за счет неактивных клиентов и увеличить электронную коммерцию
Что означает автоматизация маркетинга? Запускаются ли запланированные действия по событиям, созданным пользователем? Просто и понятно.
175. Интуиция, лежащая в основе концепции «LIME» в области искусственного интеллекта и amp; МЛ
Статья-преамбула, описывающая фундаментальные принципы & интуиция, лежащая в основе концепции «LIME» в области искусственного интеллекта и amp; Машинное обучение.
176. Настройка систем уведомлений для наблюдения и анализа вашего приложения
Включив возможности наблюдения и аналитики в свою систему уведомлений, вы сможете выявлять и быстро решать проблемы, отслеживая работу вашего продукта.
177. 9 необходимых инструментов для повышения конверсии в 2022 году
Повышение конверсий – важная часть развития вашего бизнеса, и наличие правильных инструментов для повышения конверсий имеет решающее значение для достижения ваших целей.
178. Чему я научился из своих лучших статей в блоге в 2022 году
Мой обзор блоггерства за 2022 год. В нем представлены мои самые популярные публикации за этот год, самые популярные публикации за все время по посещаемости, а также информация, которую я почерпнул из этих данных.
179. Как отслеживать эффективность электронной почты в Mixpanel Analytics с помощью Latenode.com
Узнайте, как легко внедрить аналитику Mixpanel в вашу электронную переписку, интегрировав ее с Mailgun с помощью платформы автоматизации Latenode.com.
180. Есть ли какие-либо модели манипулирования ценами в токене Qatar 2022?
Сегодня давайте углубимся в еще один важный индикатор, чтобы узнать больше об объеме торгов QATAR 2022 TOKEN.
181. Отслеживание тенденций в здравоохранении при дозировке 1 мг (электронная аптека Unicorn)
Рекомендации в сфере здравоохранения с простой аналитикой, позволяющей отображать на платформе самые популярные продукты.
182. Улучшение общественного здравоохранения в результате использования и анализа данных в здравоохранении
Большие данные медленно превратились из неопределенного буги-мэна в силу глубоких и значимых перемен. Хотя данные еще далеки от полной реализации своего потенциала, они уже оказывают огромное влияние на результаты здравоохранения во всем мире – как на общественном, так и на индивидуальном уровне.
183. Чему работа над аналитическим продуктом может научить нас в отношении данных
Повсеместное распространение аналитики скрывает за собой потенциальную сложность, особенно когда вы начинаете рассматривать продукты, в которых аналитика занимает более важное место.
184. Как найти и использовать самые популярные страницы
Узнайте, как легко находить и использовать самые популярные страницы, чтобы максимально увеличить органический трафик на свой сайт и повысить продажи своего бизнеса.
185. Как протоколы тестирования на пандемию различаются в США
186. Как создать эффективную информационную панель: основное руководство
Эффективный дизайн информационной панели помогает DevOps, SRE и разработчикам легко понять систему и быстро устранять неполадки. Вот как это сделать правильно.
187. Аналитика подписок: построить или купить
Все, что вам нужно учитывать, прежде чем вы будете готовы принять решение о сборке или покупке вашей платформы аналитики подписок.
188. Пятиэтапная модель зрелости для достижения трансформации Индустрии 4.0 в производстве
Используйте эту пятиэтапную систему зрелости, чтобы проверить, сравнить и составить карту прогресса вашей компании на пути к цифровой зрелости и лидерству.
Спасибо, что ознакомились со 188 самыми читаемыми историями об Analytics на HackerNoon.
Посетите репозиторий /Learn, чтобы найти самые читаемые статьи о любой технологии.
Оригинал