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Detecte eventos complexos em um fluxo de dados em tempo real
Obtenha, execute e amplie um aplicativo Starter do Bluemix, que usa o serviço Streaming Analytics e um aplicativo IBM Streams para detectar eventos complexos de um fluxo de dados em tempo real.
Artigo 01-08-2017
Analise os dados de clima em seu navegador usando Spark no IBM Cloud
O Apache Spark é um mecanismo de processamento de dados distribuídos de última geração que, pela primeira vez, está tornando totalmente disponíveis novos recursos para cientistas de dados, analistas de negócios e desenvolvedores de aplicativos. O Analytics para Apache Spark funciona com ferramentas comumente usadas disponíveis no IBM Cloud, para que seja possível iniciar rapidamente o uso do poder integral do Apache Spark. Este tutorial mostra como usar o iPython Notebook, que usa a API Spark, para analisar dados brutos do clima do mundo real. É possível usar este exemplo facilmente como uma base para mais análise no IBM Cloud.
Artigo 26-04-2016
Extraia insights de big data com o Datameer na IBM SoftLayer
Nós coletamos a analisamos sistematicamente grandes quantidades de dados multiestruturados para extrair insights acionáveis como padrões, riscos, associações e oportunidades. As ferramentas que permitem uma perfeita transformação dos dados em conhecimento prático estão amadurecendo e estabilizando-se. As plataformas e infraestruturas sincronizadas simplificam os processos complicados de virtualização, processamento, mineração, análise e visualização de dados. O Datameer é uma plataforma de ponta a ponta para integração, análise e insights de dados. Neste artigo, aprenda como migrar e configurar o Datameer para ser executado na nuvem IBM SoftLayer e entregar análise de big data como serviço a usuários no mundo todo.
Artigo 26-01-2016
Desenvolva um aplicativo Internet of Things para carro conectado com o Geospatial Analytics
Implemente e estenda um kit iniciante de Veículo Conectado à Internet of Things (IoT) no IBM Cloud com a Internet of Things e Serviços Geo-Espaciais. O kit iniciante permite simular, visualizar e gerenciar veículos dirigindo através de uma cidade e configurar geofences para notificações.
Artigo 22-01-2016
Explorar a Advanced Analytics Platform, Parte 8: O modelo de controle de informações
Big Data lakes (ou "lagos de Big Data") estão ingerindo grandes volumes de dados internos e externos. Sem um controle adequado, eles correm o risco de se tornarem pântanos. Esses pântanos podem conter dados desorganizados e de baixa qualidade capazes de corromper todo o repositório de dados, causando confusão e caos. Este tutorial propõe um conjunto de processos, bem como um conjunto de ferramentas, para estruturar os dados e implementar o controle de informações no Big Data lake. O resultado é maior confiabilidade e organização das informações contidas no data lake. Essa arquitetura subjacente de controle de informações está integrada na Advanced Analytics Platform.
Artigo 22-01-2016
Desenvolver um mecanismo de procura do Twitter com o Insights for Twitter on Bluemix
Neste tutorial, você aprenderá como usar o Insights for Twitter para desenvolver seu próprio mecanismo de procura do Twitter, suportado por uma API RESTful, e uma linguagem de consulta extensiva.
Artigo 22-01-2016
Quatro principais segredos dos projetos de desenvolvimento móvel bem-sucedidos
As equipes de desenvolvimento móvel encontram-se sob tremenda pressão para entregar projetos de sucesso, e o desafio deve aumentar. Uma nova pesquisa do IBM Center for Applied Insights revela quatro principais diferenciadores dos projetos de desenvolvimento de aplicativo móvel bem-sucedidos (versus os menos bem-sucedidos) que os ajudaram a cumprir o orçamento, o planejamento e os objetivos do projeto. Conheça esses quatro segredos e aplique-os em seu próximo projeto móvel.
Artigo 26-11-2015
Mova um carrinho com sua mente
Saiba como extrair dados de onda cerebral do dispositivo usável Muse para executar uma ação no mundo real: neste caso, mover um carrinho. O artigo explica como trabalhar com o Arduino e o controle remoto do carrinho do lado do hardware e do lado do software, como trabalhar com o IBM Cloud para criar um aplicativo da web Node.js para ver a atividade de onda cerebral em tempo real.
Artigo 25-03-2015
Práticas comprovadas do IBM Cognos - Metodologia de gerenciamento do sistema para o IBM Cognos 10: Configurando limites
Este artigo faz parte de um conjunto de documentos e exemplos comumente chamados de System Management Methodology (SMM). A SMM apresenta informações e técnicas como exemplos de como um administrador usa os recursos padrão do IBM Cognos Administration junto com a funcionalidade IBM Cognos Business Intelligence para aumentar a produtividade e gerenciar de maneira proativa os aplicativos, os usuários e os servidores do IBM Cognos BI.
Artigo 16-01-2015
Práticas Comprovadas do IBM Business Analytics: Extensão de Auditoria do IBM Cognos 10
Um aplicativo do SDK do IBM Cognos 10 que fornece recursos adicionais de auditoria, incluindo RoleAuditing, para o IBM Cognos 10 BI. A versão do aplicativo é 1.1.03 e funcionará com IBM Cognos 10 BI versões 10.1 e superiores.
Artigo 16-01-2015
Práticas comprovadas do IBM Cognos - Metodologia de gerenciamento do sistema para o IBM Cognos 10: Installation
Este artigo faz parte de um conjunto de documentos e exemplos comumente chamados de System Management Methodology (SMM). A SMM apresenta informações e técnicas como exemplos de como um administrador usa os recursos padrão do IBM Cognos Administration junto com a funcionalidade IBM Cognos Business Intelligence para aumentar a produtividade e gerenciar de maneira proativa os aplicativos, os usuários e os servidores do IBM Cognos BI.
Artigo 16-01-2015
Descubra e use terminologia do mundo real com o IBM Watson Content Analytics
Use análise linguística no IBM Watson Content Analytics (WCA) para explorar terminologias específicas do domínio e desenvolva dicionários de domínio que reflitam as preferências de vocabulário da "vida real" dos usuários. Use esses dicionários no WCA Studio para desenvolver anotadores de conceito.
Artigo 16-01-2015
Desenvolver um aplicativo de cadeia de suprimento corporativa no Bluemix
Este tutorial mostra como desenvolver um aplicativo Node.js que usa serviços em nuvem no Bluemix e integra com dados e processos corporativos. Nosso aplicativo é um aplicativo de cadeia de suprimento que usa o Business Rules, dashDB e serviços em nuvem customizados no Bluemix, integrado com o IBM Worklight, Business Process Management (BPM), Content Management e API Management para conectividade corporativa com sistemas corporativos de backend.
Tutorial 26-12-2014
Analytics for Hadoop no Bluemix, Parte 3: Analytics for Hadoop no Bluemix: Carregar dados no InfoSphere BigInsights
Carregue dados em seu ambiente InfoSphere BigInsights Hadoop, entenda as opções que disponíveis para você e revise rapidamente os dados em mãos.
Tutorial 05-12-2014
Analytics for Hadoop no Bluemix, Parte 2: Analytics for Hadoop no Bluemix: Navegue no console da Web do BigInsights
Use o console da Web do IBM InfoSphere BigInsights para verificar o status dos serviços, visualizar o funcionamento do seu sistema e monitorar o status do seu ambiente de Big Data.
Tutorial 05-12-2014
Desenvolver um aplicativo de mineração de dados usando Java, Weka e o serviço Analytics Warehouse
O serviço Analytics Warehouse (anterior BLU Acceleration) fornece armazenamento e analítica de dados como um serviço no IBM Cloud. Os desenvolvedores podem desenvolver e implementar um aplicativo analítico robusto usando a tecnologia de banco de dados extremamente rápida IBM BLU oferecida na nuvem. Saiba como desenvolver um aplicativo de mineração de dados usando a ferramenta de análise estatística Weka e aproveitando o banco de dados em colunas IBM BLU.
Artigo 24-10-2014
Práticas Comprovadas do IBM Business Analytics: Como implementar a segurança baseada em elemento ou em cubo para o IBM Cognos TM1
Implementando a segurança baseada em segurança para o IBM Cognos TM1.
Artigo 24-10-2014
Explore a plataforma de analítica avançada, parte 6: Mergulhe na orquestração com uma combinação de SPSS, Operational Decision Management (ODM), e fluxos usando casos de referência e gerenciamento de fraude
A capacidade de analisar grandes volumes de dados em alta velocidade, tendo como resultado etapas acionáveis em tempo real, é um componente essencial de qualquer plataforma de análise. Frequentemente, processos inteligentes requerem atenção e foco em algumas observações "fora do intervalo" dentro de um campo muito mais amplo de observações "normais". A ação em tempo real exige seleção, foco e investigação dessas observações ao lidar com dados em movimento. Ao mesmo tempo, precisamos entender as tendências históricas e nos adaptar à definição de "fora do intervalo", que muda constantemente. Este artigo descreve o padrão D4 (descobrir, detectar, decidir, desempenhar), que permite análise em alta velocidade, com execução rápida, com requisitos extremos de velocidade e volume de dados. Em seguida, apresentamos dois exemplos de casos de uso, identificamos componentes de arquitetura e abordamos questões de projetos de integração que são comuns no padrão D4.
Artigo 24-10-2014
Práticas Comprovadas do IBM Business Analytics: Perguntas frequentes sobre o SPSS Modeler Premium Entity Analytics
Esse documento aborda algumas das perguntas mais frequentes em relação ao IBM SPSS Modeler Premium Entity Analytics (EA), desde o que é o EA até os detalhes técnicos sobre como usar o produto.
Artigo 24-10-2014
Práticas Comprovadas do IBM Business Analytics: Autenticação e Conexão Única do IBM Cognos BI
Implemente autenticação contínua entre sistemas de segurança e o IBM Cognos BI usando estas diretrizes. Este documento contém informações importantes sobre os conceitos e contextos técnicos envolvidos e o projeto da funcionalidade de autenticação e conexão única no IBM Cognos BI. Também discute a definição de expectativas com relação a ambientes com e sem suporte e informações que devem ser coletadas para solucionar problemas usando o IBM Cognos BI. O público-alvo deste documento são administradores e arquitetos de segurança que projetam a autenticação para um sistema que inclua o Cognos BI.
Artigo 24-10-2014
Práticas Comprovadas do IBM Cognos: ALIMENTADORES do IBM Cognos TM1
Um dos conceitos mais avançados no desenvolvimento dos cubos do IBM Cognos TM1 é a implementação adequada de ALIMENTADORES dentro das regras do TM1. Este documento descreve os ALIMENTADORES e como usá-los com eficiência para melhor desempenho ao desenvolver cubos do IBM Cognos TM1.
Artigo 24-10-2014
Use a análise de marketing direto do SPSS Statistics para obter insight
Saiba como usar o processo de análise de RFM do IBM SPSS Statistics. Com esse processo, os usuários não técnicos podem analisar os dados dos clientes.
Artigo 05-09-2014
Mineração de texto de pesquisa com IBM SPSS Text Analytics for Surveys, Parte 1: Explorando dados de pesquisa de amostra
Esta série de artigos em duas partes apresenta o processo de mineração de texto usando o IBM SPSS Text Analytics for Surveys, versão 4.0.1. A Parte 1 descreve os objetivos da mineração de texto e apresenta dados de amostra de uma pesquisa para análise. Em um tour de analítica de pesquisa, explore os recursos do SPSS Text Analytics for Surveys passo a passo. Cada passo mostra um pouco das informações sobre os dados de amostra. Saiba como usar o SPSS Text Analytics for Surveys para decifrar por completo os dados da pesquisa.
Artigo 03-06-2014
Arquitetura e padrões de big data, parte 4: Entendendo padrões atômicos e compostos de soluções de big data
Os padrões abordados neste artigo ajudam a definir os parâmetros de uma solução de big data. O artigo aborda as soluções e problemas de big data mais comuns e recorrentes. Os padrões atômicos descrevem as abordagens típicas para o consumo, processamento, acesso e armazenamento de big data. Os padrões compostos, que são formados por padrões atômicos, são classificados de acordo com o escopo da solução de big data. Pelo fato de cada padrão composto ter várias dimensões, há muitas variações de cada padrão. Os padrões permitem que os usuários técnicos e de negócios apliquem uma abordagem estruturada para estabelecer o escopo e definir a solução de alto nível para um problema de big data.
Artigo 25-04-2014
SPSS Text Analytics for Surveys
Faça o download de uma versão grátis do SPSS Text Analytics for Surveys, que usa tecnologias eficientes de processamento de idioma natural projetadas especificamente para o texto de pesquisas de opinião.
Trial Downloads 28-03-2014
Explore a plataforma de analíticas avançadas, Parte 1: Forneça suporte aos seus requisitos de negócios usando Big Data e analíticas avançadas
As plataformas de analítica estão ficando cada vez mais importantes devido ao desenvolvimento de Big Data. Saiba sobre as principais características das plataformas e dos componentes subjacentes. Esse artigo é o primeiro de uma série que ajudará você a fazer o design e implementar tal plataforma.
Artigo 28-02-2014
Explore a plataforma de analíticas avançadas, Parte 2: Explore casos de uso em vários setores usando a plataforma de analítica avançada
Uma plataforma analítica exige investimento de produtos e busca de dados de várias origens. Em sua essência, o Big Data conduz a requisitos extremos em volumes de dados e velocidade que dificultam a réplica de dados entre silos organizacionais. A plataforma deve suportar vários casos de uso para um grupo de dados organizacionais (um Big Data comum armazena em várias divisões da organização) a fim de justificar tal investimento. Explore vários casos de uso de Big Data de sucesso e o fluxo de um caso de uso a fim de aprender como a arquitetura suporta os casos de uso.
Artigo 28-02-2014
Práticas Comprovadas do IBM Business Analytics: Aplicativo de SDK do IBM Cognos 10 BI para Mesclar Relatórios
Aplicativo de SDK do IBM Cognos 10 que irá mesclar relatórios criados no Report Studio. Ele trabalhará com as versões 10.1.x e 10.2 do IBM Cognos 10 BI.
Artigo 26-11-2013
Práticas Comprovadas do IBM Business Analytics: Guia de Desempenho do SPSS Modeler Entity Analytics
Ajustando a orientação sobre SPSS Modeler Premium Entity Analytics.
Artigo 26-11-2013
Integrar o PureData System for Analytics e o InfoSphere BigInsights para Análise de Email
PureData System for Analytics é a principal plataforma de warehousing da IBM e faz parte da família de produtos PureSystems. Este artigo explica como integrá-lo ao InfoSphere BigInsights, a distribuição Hadoop pronta para empresas da IBM. Vamos discutir os conceitos de integração, assim como um caso de uso primário para essa integração, combinando os recursos avançados de analítica de texto do BigInsights com seu warehouse. Vamos ilustrar como criar um pequeno cenário que enriquece dados de funcionários com informações extraídas por email. Em seguida, vamos demonstrar como extrair essas informações no BigInsights e como fazer upload dos resultados extraídos para o PureData for Analytics. Nós também mostramos como acessar dados armazenados no BigInsights a partir do warehouse para facilitar recursos de drill through.
Artigo 26-11-2013
Segurança e Auditoria de Big Data com o IBM InfoSphere Guardium
Neste artigo, você verá como o InfoSphere Guardium fornece recursos de monitoramento e auditoria da atividade do banco de dados que permitem a integração da proteção de dados do Hadoop à sua estratégia corporativa de segurança de dados. Você aprenderá a configurar o sistema e usar as políticas de segurança e relatórios do InfoSphere Guardium customizados especificamente para ambientes Hadoop, incluindo o IBM InfoSphere BigInsights, Cloudera, Hortonworks Data Platform e Greenplum Hadoop. Você também aprenderá sobre uma implementação de monitoramento de iniciação rápida disponível somente com o IBM InfoSphere BigInsights.
Artigo 01-11-2013
SQL para Hadoop e o inverso, Parte 1: técnicas básicas de intercâmbio de dados
Nesta série de artigos, analisaremos um conjunto de métodos distintos para a integração entre Hadoop e os bancos de dados SQL tradicionais, incluindo métodos de troca de dados simples, compartilhamento e troca de dados ativos entre os dois sistemas e o uso de camadas baseadas em SQL sobre o Apache Hadoop, incluindo HBase e Hive, agindo como o método de integração. Na Parte 1, examinaremos alguns dos aspectos arquitetônicos básicos da troca de informações e as técnicas fundamentais para realizar o intercâmbio de dados.
Artigo 01-11-2013
Derivando Novos Insights Empresariais com o Big Data
Recursos emergentes para processar grandes quantidades de dados estão provocando mudanças nos panoramas tecnológico e empresarial. Este artigo examina os motivadores, o novo panorama e as oportunidades disponíveis para a analítica com o Apache Hadoop.
Artigo 30-08-2013
Práticas Comprovadas do IBM Business Analytics: Melhores práticas para usar Dados IMS nos Relatórios de BI do IBM Cognos
O IBM Cognos BI v10.2 oferece um tipo de conexão de dados para conexões diretas a bancos de dados IMS. Este artigo descreve as melhores práticas para configurar o servidor IBM Cognos BI, preparar o sistema IMS de destino para aplicativos de relatório e criar relatórios.
Artigo 30-08-2013
Desenvolva, Publique e Implemente seu Primeiro Aplicativo Big Data com InfoSphere BigInsights
Desenvolver seu primeiro aplicativo Big Data e implementá-lo em seu ambiente de computação distribuído não precisa ser uma tarefa desencorajadora. Aprenda como é possível usar ferramentas com base em Eclipse para InfoSphere BigInsights para acelerar o desenvolvimento de aplicativo, empacotar seu aplicativo para publicação em um catálogo baseado na web e implementá-lo de modo que a equipe de negócio e outras pessoas possam iniciá-lo facilmente.
Artigo 31-07-2013
Analisar o Texto de Sites de Mídia Social com o InfoSphere BigInsights
Saiba como é possível começar a criar, testar, implementar e usar extratores de texto customizados para analisar dados de mídia social e outras formas de dados de texto usando tecnologias disponíveis na plataforma de big data da IBM.
Artigo 31-07-2013
Uma Introdução ao InfoSphere Streams
Saiba sobre o InfoSphere Streams, parte da plataforma de big data da IBM. O InfoSphere Streams aborda uma necessidade emergente crucial para plataformas e arquiteturas que podem processar vastas quantias de dados de fluxo gerados em tempo real. Descubra o que o produto está projetado para fazer, quando pode ser útil, como funciona e como pode complementar o InfoSphere BigInsights para executar analítica altamente complexa.
Artigo 31-07-2013
Desenvolvendo um Grande Aplicativo de Dados para Exploração e Descoberta de Dados
Explorar big data e dados corporativos tradicionais é um requisito comum de muitas organizações. Neste artigo, descrevemos uma abordagem e diretrizes para indexar big data gerenciados pela plataforma baseada em Hadoop para uso com uma solução de descoberta de dados. Especificamente, descrevemos como dados armazenados no InfoSphere BigInsights da IBM (uma plataforma baseada em Hadoop) podem ter push realizado para o InfoSphere Data Explorer, uma ferramenta sofisticada que permite que usuários corporativos explorem e combinem dados de diversas fontes de dados corporativos e externos.
Artigo 31-07-2013
Big Data na nuvem
Big Data é um recurso inerente da nuvem e fornece oportunidades sem precedentes para usar analítica de negócios e informações de banco de dados estruturadas e tradicionais com rede social, dados de rede do sensor e multimídia muito menos estruturada. Aplicativos de Big Data requerem uma arquitetura centrada, em dados e muitas soluções incluem APIs baseadas na nuvem para fazer interface com pesquisas colunares avançadas, algoritmos de aprendizado de máquina e analítica avançada, como visão de computador, analítica de vídeo e ferramentas de visualização. Este artigo examina o uso da linguagem R e ferramentas similares para análise de Big Data e métodos para dimensionar serviços de Big Data na nuvem. Ele fornece uma visão aprofundada de gerenciamento de foto digital como um serviço de Big Data simples que emprega os principais elementos de pesquisa, analítica e aprendizado de máquina aplicados a dados não estruturados.
Artigo 09-07-2013
Matriz de usabilidade de diagnóstico do Business Analytics
A matriz de diagnóstico que se segue ajudará na escolha de um utilitário de diagnóstico apropriado que auxiliará na resolução geral de um problema.
Artigo 08-07-2013
Práticas Comprovadas do IBM Business Analytics: Localizando dimensões não utilizadas em um servidor TM1
Este documento visa fornecer aos administradores de IBM TM1 uma técnica para reduzir o consumo de memória, identificando rapidamente todas as dimensões não utilizadas em um servidor IBM Cognos TM1.
Artigo 08-07-2013
Mineração de dados em um mundo de documentos
A análise preditiva, business intelligence e mineração de dados, em geral, exigem o armazenamento e processamento de estruturas de dados complexas e muitas vezes totalmente diferentes à medida que as informações são processadas, resolvidas e resumidas. É altamente provável, em especial para informações comerciais e financeiras, que uma quantidade significativa de dados venha de bancos de dados relacionais. Eles seguem uma estrutura rígida e exigem preparação significativa em termos de projeto antecipado do seu esquema e de modelos de dados. A nova geração de NoSQL e bancos de dados baseados em documento simplifica muito desse processamento porque é possível criar e fazer dump de informações em formato flexível. Além disso, você pode trabalhar em métodos para extrair os dados no formato fixo que precisar. Neste artigo, analisarei como usar bancos de dados baseados em documentos para processamento de dados e analítica como parte de sua solução geral de banco de dados.
Artigo 08-07-2013
Práticas Comprovadas do IBM Business Analytics: IBM Cognos BI como fonte de dados para Transformer
O objetivo deste documento é servir de diretriz sobre como usar o IBM Cognos BI como fonte de dados para desenvolver o IBM Cognos Transformer PowerCubes.
Artigo 08-07-2013
Práticas comprovadas do IBM Cognos: IBM Cognos BI – Melhore o Desempenho do Acesso a Dados Relacionais Interativos
Diretrizes e técnicas que podem ajudar a melhorar o desempenho quando os analistas e autores lidam de forma interativa com origem de dados relacionais nos Studios do IBM Cognos BI (Query Studio, Analysis Studio, Report Studio Express).
Artigo 08-07-2013
Práticas Comprovadas do IBM Business Analytics: Relatórios dinâmicos no Cognos usando jQuery
Este documento mostra como um autor pode aproveitar as bibliotecas jQuery para melhorar o design de relatório do IBM Cognos.
Artigo 08-07-2013
Bancos de Dados de Documentos na Modelagem Preditiva
A analítica preditiva depende de processamento, análise de dados de diversas origens diferentes, intercalação e processamento que passa por vários estágios em dados utilizáveis. Saiba como usar o intervalo recente dos bancos de dados NoSQL baseados em documento para ajudar a intercalar as informações em um formato estruturado, ao copiar com a estrutura flexível dos pontos de dados individuais.
Artigo 30-10-2012
Desenvolva Repositórios de Dados de Mídia Social Usando Ferramentas de Mineração de Texto SPSS
O advento da mídia social mudou a forma com a qual grandes marcas fazem negócio. Os clientes estão online, conversando, pedindo orientação, realizando comparações e influenciando outras pessoas. Esses comportamentos no nível individual integrados a dados brutos de mídia social representam a preferência do cliente, o histórico de compras, eventos significativos da vida, humor, personalidade e outros atributos que podem ser obtidos por meio da mineração de texto e armazenados em um repositório de dados de mídia social.
Artigo 23-10-2012
Usando o ponto de extensão do emissor do Projeto BIRT
Desenvolvido sobre a estrutura Eclipse, Business Intelligence and Reporting Tool (BIRT) utiliza a estrutura de plug-in do Eclipse para aprimorar e aumentar seus recursos. Este artigo examina como desenvolver emissores de BIRT para estender sua capacidade de saída.
Artigo 08-10-2012
Usando o Hadoop com Couchbase
Embora o Hadoop seja ideal para processar grandes quantidades de dados e resolver essas informações em um conjunto menor de informações que seja possível consultar, o tempo de processamento pode ser imenso. No entanto, pela integração com o Couchbase Server, é possível fazer consulta em tempo real e relatórios sobre informações, enquanto continua a trabalhar com o Hadoop para o conjunto de dados grande e processamento pesado do conjunto de dados.
Artigo 01-10-2012
Integre a Analítica Preditiva de Segmentação do Cliente em Aplicativos de Negócios
A segmentação do cliente é um excelente primeiro passo para equipes técnicas iniciando a participação na analítica preditiva. Ainda assim, integrar os resultados estatísticos aos processos de negócios pode ser difícil. Este artigo fornece orientação e um procedimento gradual para implementar um modelo de segmentação para os usuários de negócios.
Artigo 17-09-2012
Aplique a Sensibilidade ao Preço para Melhorar o Desempenho no Varejo
Este artigo aborda os principais determinantes das compras dos clientes e os fatores que influenciam a sensibilidade ao preço e a demanda de mercadorias no varejo. Trata de diversas abordagens e variáveis de dados para determinar a sensibilidade ao preço e sugere um método de estimativa dupla para estimar a demanda usando diversas variáveis de sensibilidade ao preço.
Artigo 31-08-2012
O que é PMML?
A Predictive Model Markup Language (PMML) é a linguagem padrão de fato utilizada para representar os modelos de analítica preditiva. Permite que as soluções preditivas sejam compartilhadas com facilidade entre aplicativos compatíveis com PMML. Com a analítica preditiva, os segmentos de mercado de petróleo e produtos químicos criam soluções para prever a quebra de máquinas e garantir a segurança. A PMML é suportada por muitas das principais ferramentas estatísticas. Consequentemente, o processo de por um modelo de analítica preditiva para funcionar é objetivo, já que é possível desenvolvê-lo em uma ferramenta e implementá-lo instantaneamente em outra. Em um mundo no qual os sensores e a coleta de dados estão se tornando cada vez mais difundidos, a analítica preditiva e os padrões como a PMML possibilitam que as pessoas se beneficiem de soluções inteligentes que irão realmente revolucionar a vida delas.
Artigo 31-08-2012
Colaboração Mais Inteligente para o Segmento de Mercado de Educação Usando o Lotus Connections, Parte 3: Use Perfis para compartilhar interesses de pesquisa e concessão de verbas
Saiba mais sobre como aumentar as páginas do IBM Lotus Connections Profiles com informações sobre concessão de verbas de pesquisa e interesses de pesquisa acadêmica. Um exemplo de aplicativo, incluindo amostras de código, mostra como obter dados de origem sobre concessões e publicações e como persisti-los em um ponto de coleta de analítica de texto. O conteúdo é classificado e moldado em uma nuvem de tag de interesse de pesquisa para o usuário de Perfil. Implemente a UI usando os dois widgets personalizados compostos de arquivos XML e JavaScript.
Artigo 31-08-2012
Prevendo o futuro, Parte 3: Crie uma solução preditiva
Coloque em prática as técnicas discutidas na Parte 2 e saiba mais sobre como criar uma solução preditiva.
Artigo 31-08-2012
Onde Iniciar a Mineração de Dados na Distribuição no Atacado
Os grandes distribuidores estão abrindo o caminho na análise preditiva para a distribuição, o que deixa os distribuidores de médio porte em uma situação excelente para aproveitar os sucessos e fracassos das grandes empresas. Neste artigo, veja exemplos de possíveis usos da análise preditiva para melhorar as operações de negócios em vários departamentos de funções diferentes em um distribuidor atacadista e saiba mais sobre o conjunto de produtos da IBM, que trabalha da exploração e das primeiras aplicações até o Big Data, à medida que as suas qualificações e dados aumentarem no futuro.
Artigo 31-08-2012
Analítica Big data para monetização de vídeos, dispositivos remotos e jogos sociais
Aplique as técnicas de analítica big data para capturar dados comportamentais e de jogadores e jogos multiestruturados variados e valiosos. Então, armazene esses dados em bancos de dados no SQL e integre-os com os bancos de dados transacionais relacionais para obter vantagens competitivas fortes através de insights mais profundos e práticos.
Artigo 31-08-2012
Prevendo o futuro, Parte 4: Use uma solução preditiva
Este artigo, último de uma série de quatro artigos sobre aspectos importantes da analítica preditiva, trata da implementação da analítica preditiva, ou o processo de colocar soluções preditivas em prática.
Artigo 31-08-2012
Mapeamento e Conjuntos de Dados Geoespaciais em Data.gov
Saiba mais sobre os conjuntos de dados geoespaciais em Data.gov, incluindo como carregá-los no Google Earth e adaptá-los a outras ferramentas analíticas e gerais.
Artigo 31-08-2012
Prevendo o Futuro, Parte 2: Técnicas de Modelagem Preditiva
Este segundo artigo de uma série de quatro partes tem como principal tópico as técnicas de modelagem preditiva e os algoritmos matemáticos que formam o núcleo da análise preditiva.
Artigo 31-08-2012
Prevendo o futuro, Parte 1: O Que é a Análise Preditiva?
A análise preditiva ajuda a descobrir padrões no passado que podem sinalizar o que está por vir. Compreenda os dados orientados a análise versus as regras de negócio e conhecimentos especializados e aprenda como eles podem melhorar a sua capacidade de tomada de decisão.
Artigo 31-08-2012
Analítica preditiva na assistência médica
À medida que registros digitais e informações se tornam a norma na assistência médica, eles permitem o desenvolvimento de soluções de analítica de prevenção. Esses modelos de prevenção, quando misturados com as operações do dia a dia dos provedores de assistência médica e empresas de seguro, têm o potencial de diminuir custos e melhorar o funcionamento geral da população. Com os modelos de prevenção se tornando mais presentes, aumenta a necessidade de um padrão que possa ser usado por todas as partes envolvidas no processo de modelagem: de desenvolvimento de modelo à implementação operacional. O Predictive Model Markup Language (PMML) é um padrão assim. Permite que soluções de prevenção sejam facilmente comparadas entre aplicativos e sistemas. Este artigo descreve o mais recente release do PMML, Versão 4.1, e várias maneiras em que pode ser usado para acelerar a adoção e uso de soluções de prevenção no segmento de mercado de assistência médica.
Artigo 31-08-2012
Soluções de Microssegmentação para Seguradoras de Assistência Médica
Saiba mais sobre alterações tecnológicas no segmento de mercado de assistência médica, incluindo uma mudança, com foco em membros, em direção à customização das ofertas de saúde para gerar maior satisfação e retenção dos membros. Explore dois estudos de caso baseados em segmentação usando SPSS Statistics Base e árvores de decisão.
Artigo 31-08-2012
Representando soluções preditivas em PMML
PMML, the Predictive Model Markup Language, é o padrão de fato usado para representar uma série de técnicas de modelagem preditiva, como Regras de Associação, Modelos de Cluster, Redes Neurais e Árvores de Decisão. Essas técnicas possibilitam que as empresas ao redor do mundo extraiam padrões ocultos de dados e usem-nos para prever comportamentos. Neste artigo, comece vendo as técnicas de modelagem preditiva que são suportadas diretamente pelo padrão. No entanto, como uma solução preditiva é mais do que as técnicas estatísticas que ela engloba, aprofunde-se ainda mais na linguagem e explore as transformações e funções que são usadas para processamento de dados ao ilustrar o uso de pré-processamento e modelagem de dados em PMML da forma como é usado para representar uma solução preditiva completa.
Artigo 31-08-2012
Colaboração Mais Inteligente para o Segmento de Mercado de Educação Usando o Lotus Connections, Parte 4: Usar o IBM Content Analytics para efetuar crawl, analisar e exibir dados não estruturados
Continuaremos desenvolvendo um aplicativo de exemplo que amplia as páginas do IBM Lotus Connections Profiles com informações sobre concessão de verbas de pesquisa e interesses de pesquisa acadêmica. Dados de origem não estruturados são reunidos e persistidos até um ponto de coleta de analítica de texto. Aprenderemos sobre a implementação do lado do servidor dos widgets personalizados, e como eles empregam a análise do IBM Content Analytics. Desenvolveremos também um crawler personalizado.
Artigo 31-08-2012
IOD '09: Segundo Dia: Ron Ercanbrack fala sobre analítica e otimização de ECM
Ron Ercanbrack, Vice-Presidente e Gerente Geral de Enterprise Content Management da IBM, aborda a função do ECM na estratégia de informação da IBM, incluindo arquivamento inteligente, servidor de conteúdo principal e analítica e otimização -- no Segundo Dia da conferência IOD 2009.
Artigo 21-03-2011
IOD '09: Dia 2: Ambuj Goyal em transformação de informações e um Planeta Mais Inteligente
Ambuj Goyal, gerente geral de IBM Business Analytics e Business Optimization, explica o que a IBM quer dizer com transformação conduzida por informações e como isso está relacionado a um Planeta Mais Inteligente -- do Dia 2 da conferência IOD 2009.
Artigo 21-03-2011
O que é PMML?
A Predictive Model Markup Language (PMML) é a linguagem padrão de fato para representar modelos de analítica preditiva. Possibilita que as soluções preditivas sejam compartilhadas com facilidade entre aplicativos compatíveis com PMML. Com a analítica preditiva, os segmentos de mercado de petróleo e substâncias químicas criam soluções para prever panes na maquinaria e assegurar a segurança. A PMML tem o suporte de várias das principais ferramentas estatísticas. Consequentemente, o processo de pôr um modelo de analítica preditiva para funcionar é objetivo, já que você pode incorporá-lo em uma ferramenta e implementá-lo instantaneamente em outra. Em um mundo no qual os sensores e a coleta de dados estão ficando cada vez mais disseminados, a analítica preditiva e as normas como a PMML possibilitam que as pessoas se beneficiem de soluções inteligentes que farão uma verdadeira revolução em suas vidas.
Artigo 27-08-2010
Análise Preditiva no SAP com SPSS e InfoSphere Warehouse
O software de análise preditiva ajuda a localizar padrões não óbvios ocultos em grandes conjuntos de dados. As ferramentas atuais de análise preditiva, como o SPSS (uma empresa da IBM) e o IBM InfoSphere Warehouse, esperam que os dados sejam representados de maneira apropriada para que a análise possa efetivamente ocorrer. Em certos casos, porém, os dados a serem analisados podem não estar prontamente disponíveis em um formato que essas ferramentas consigam reconhecer. Por exemplo, sistemas SAP são amplamente utilizados por muitas empresas em diferentes segmentos de mercado, mas os dados de sistemas SAP não são diretamente acessíveis a essas ferramentas. Este artigo mostra como usar o IBM InfoSphere Information Server para extrair dados de sistemas SAP para serem analisados no InfoSphere Warehouse e no SPSS PASW Modeler.
Artigo 30-07-2010
Usando DB2 XQuery para Extrair Resultados de Mineração de Dados Armazenados como PMML
Mineração de dados é o processo de localizar regras e padrões em dados estruturados. A mineração de dados do DB2(R) usa o Intelligent Miner, que faz parte do InfoSphere(R) Warehouse. O Intelligent Miner(R) armazena esses resultado no formato Predictive Model Markup Language (PMML), que é baseado em XML. Desde o lançamento do DB2 9, as informações armazenadas em XML podem ser processadas de forma eficiente usando XQuery. Descubra como é fácil usar o DB2 XQuery para criar seus próprios métodos de acesso com base em seu resultados de mineração de dados.
Artigo 21-05-2009
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