文章
通过我们有关分析的博客和讲解，获取最新洞察并丰富您的知识。
了解数据挖掘如何使用统计数据和人工智能来分析大型数据集，以揭示各种模式并发现有用的信息。
了解数据科学和机器学习 (ML) 尽管相关，但彼此之间有何不同。尽管数据科学为大数据提供了架构，但机器学习侧重于从数据本身中学习。
了解数据质量和完整性的细微差别，以及如何利用分析技术制定业务决策，提供自助式数据访问和数据产品，从而成为数据驱动型组织。
深入了解数据科学和数据分析之间的区别。数据科学涉及管理结构化和非结构化数据，而数据分析则是检查数据集以提取洞察分析。
通过了解商业智能如何处理数据，以获得切实可行的洞察分析并为决策提供信息，从而了解如何利用业务数据。
了解探索性数据分析如何有效地分析并汇总数据集，以挖掘不同模式和异常，并生成假设。
利用数据科学，从越来越多的数据中发掘业务洞察分析，并加速数字化转型和数据驱动型决策。
掌握此分析程序，熟练地生成预测，使用易于解释的数学公式，并将其应用于各个领域。
通过掌握逻辑回归方法，并了解应使用的逻辑回归类型，更快地预测结果并制定更优决策。
了解如何运行蒙特卡罗模拟（一种计算算法），通过使用重复随机抽样来估计不确定事件的可能结果。
研究报告
视频
通过我们的系列讲解视频，了解分析的基本知识和最热门的话题
观看 Luv Aggarwal 讲解数据仓库和数据湖演变为湖仓一体并结合二者优势的过程，与食物从农场到餐桌的方式有何相似之处。
聆听 Luv Aggarwal 详细讲解 Data Fabric、其复杂的工作原理及其在打破数据孤岛方面的作用，最终恢复用户的数据访问。
播客
聆听技术领袖的精彩讨论
聆听富有洞见的讨论，了解最新 AI 趋势、创新及其对业务的影响。该播客由 Tim Hwang 担任主播，平衡融合了专业知识与分析，内容涵盖了从突破性研究到实际应用的各个方面。
身处创新前沿的人们彼此展开对话，给人以启迪。聆听世界著名的社会科学思想家兼作家 Malcolm Gladwell 与领导者对话，畅谈可以助力业务转型的技术。
教程
通过实践教程掌握分析
IBM 如何助您一臂之力
通过轻松访问数据，将 AI 驱动的预测转化为行动，充分利用组织的集体智慧。
利用适合特定用途且基于开放式湖仓一体架构所构建的数据存储，它可随时随地为所有数据扩展 AI 工作负载。
掌握最新科技新闻。
《Think Newsletter》每周为您提供 AI、安全、云等领域的深入洞察分析、研究和专家观点。