智能分析

基于智能提示，可自动提供字段和表名提示，有效提升查询效率，助力数据库查询分析。

数据湖在商务智能里，可真是个效率神器。它能存结构化、非结构化甚至半结构化的数据，像是你日常用的客户资料、社交评论、还有外部 API 抓来的数据，全都能往里丢。最妙的是，不用非得提前设定格式，想咋存咋存，灵活性真高。 德勤的做法就挺值得参考，他们搞了一个云服务能力框架，啥都有：云迁移、ERP、CRM……还有云平台设计和业务咨询服务。你要是正考虑搞大数据架构，完全可以借鉴他们的全链路思路，效率提升还挺的。 数据湖的技术架构也不复杂。数据从各种渠道来，像用Sqoop抽结构化数据、MapReduce批、PIG做数据清洗，扔到HDFS里。要查数据？用HCatalog。要跑？上PIG和Hive就行，响应也

随着时间的推移，商业智能在企业决策中的角色变得越来越关键。本报告详细分析了2010年商业智能技术的应用和发展趋势，突出了其在数据分析和业务优化中的重要性。技术的进步推动了商业智能工具在各行业的广泛应用，对企业战略制定和执行起到了至关重要的作用。

视频监控的数据太杂，传统的大数据工具一上来就傻眼了。非结构化数据，尤其是视频内容，没法像表格那样直接，起来确实挺麻烦的。不过现在不一样了，有人已经琢磨出一套基于大数据的视频智能系统，专门拿来搞这些‘难啃的骨头’。 系统的核心是把原始视频先结构化，比如识别出人、车、动作之类的元素，再用大数据技术去跑，比如行为识别、事件预警，甚至还能支持平安城市建设这种大场景。 数据结构化之后，你就能把它和其他业务数据打通了，比如监控画面中出现的人员和门禁系统的数据做比对，抓异常就快多了。想象一下，某人进了大楼但没刷卡？这种事，系统能秒级识别。 想深入了解的话，推荐几个蛮实用的资源： 非结构化大数据深度解析

本项目是关于利用 OpenNLP、Neo4j 和 Spark 朴素贝叶斯分类器构建智能问答系统的毕业/课程设计，源码经测试可正常运行。 开始使用前请先查阅 README.md 文件（如有）。

数据挖掘的数据库新玩法，最近用下来感觉还蛮不错的。不是传统意义上的简单查数据，而是能从堆成山的业务数据里挖出点“门道”来。像做运营、用户行为建模这些场景，用得还挺顺手。 数据清理、数据整合这些环节，流程上看着老一套，但现在工具支持比较好，效率上去不少。尤其是数据变换这块，如果你熟悉 Python 或 SQL，配合一些预脚本，用起来事半功倍。 核心的数据挖掘引擎就是灵魂了。像做用户画像、推荐系统、异常检测这些活儿，算法跑起来挺给力的。你甚至可以直接上现成的决策树、聚类模型做初步判断，省时间。 想让结果更靠谱，模式评估一定得认真点，不然容易被无用模式误导。个人建议，多加点领域知识去对照看结果，靠谱

人工智能的图像应用，京东搞得还挺深入的。从 2014 年开始就琢磨怎么把大数据和算法整合，尤其在电商场景下，图像识别用得贼溜。像商品主图怎么抓用户眼球，详情图怎么展现细节，这些背后都靠算法在撑着台面。京东大数据平台围绕机器视觉整了一整套方案，什么特征提取、识别、建模的，流程挺全的。而且优化得也比较到位，不仅识别准，响应也快。你要是搞图像或电商推荐的，这一套思路挺值得参考。相关的资源我帮你扒了几个，像算法优化、机器学习代码、模式识别、Spark 实战这些，点进去看看，内容还挺实用的：最新大数据、人工智能、机器学习资料合集多种 AI 神经网络模型 MATLAB 源码机器视觉系统-色彩识别技术展示基

商业智能 BI 系统的报表总做不出效果？嗯，你还没用好下面这套资源。BI 系统的价值说白了就是三个层次：能出图的报表、能看出问题的数据、能指导优化的模型。前两个好上手，第三个就得配合业务做建模。像ERP、CRM这种系统里的数据，其实不整合起来就散。BI 的核心就是把这些数据都串起来，整合完再通过图表、异常检测、业务建模让你看得明白，用得上。不过，多企业 BI 没搞起来，常常是技术选型没选好，数据不干净，或者报表难用。再一个就是，业务那边没参与进来，BI 团队闭门造车。哦对，还有种情况挺常见的——没人拿 BI 当回事。平时就当出个图用，出不来结果就怪系统。其实问题是你没搞清楚数据文化怎么建立，也

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