大数据和分析

面向架构师和开发人员的工具和技术

  • 在 Python 中按需处理数据

    本教程讲解了一些非常实用的、基于 Python 迭代器协议的功能,通过使用这些功能,有助于读者提升程序的处理效率。

资源集萃

  • 文本分析

    本系列文章探索了如何从各种结构化、非结构化数据中提取价值,并探讨了两种使用监督学习和无监督学习的分类方法 。

  • 数据如何变成知识

    本系列的三篇文章将带您穿越数据的各个方面,包括如何将数据变成知识、数据湖泊和数据沼泽及提取暗数据

  • 几种流行的大数据分析产品模型预测功能介绍

    本文利用产品试用版对几款主流产品进行了介绍。

  • 通过对数据分类进行预测

    预测和分类是机器学习的两个有许多应用的重要方面。在“数据科学简介”系列的第二篇教程中,将了解通过数据分类最充分地利用数据集的两种方法:概率神经网络和基于密度的聚类。

  • 机器学习之手把手实现

    本系列文章详细讲解了 SVM、决策树、CART 等机器学习中常用的几个数据模型,帮助您快速准确的理解每个数据模型使用的场景。

  • Kafka 简介

    本文从基本组件、流行的原因等方面对 Kafka 做了简单的介绍,并提供了一个简单的 Kafka 集群示例。

  • Python 中的元编程

    本文介绍了 Python 中的实例、类以及元类之间的关系,深入讲解了如何在 Python 中使用元编程,以及元编程如何简化某些任务。

  • 神奇的 itertools

    本文深入浅出的讲解了 Python 中的内置功能,并帮助读者试用了 itertools 的功能以及标准库中可用于迭代器的其他工具。

  • 通过为 Python 提速来助力科学研究

    本文从 Python 的并发性、延展性、硬件及量子计算后端等多方面讲解了如何通过优化 Python 来助力科学研究。

  • “IBM dashDB Local 从入门到精通”系列

    本系列全面的介绍了 IBM 混合数据仓库策略、 dashDB Local 的解决方案、优势、 对 R 及 Apache Spark 的支持以及管理、维护等内容。

特色下载

软件试用下载

  • IBM Cognos Business Intelligence

    IBM Cognos BI 在单个面向服务的架构 (SOA) 上提供了丰富的商业智能功能。从自助服务报告、专门分析和数据可视化到仪表板和记分卡,Cognos BI 的用户友好的界面使得客户能够轻松地监视业务绩效、分析趋势和度量结果,获得突破性的性能和决策。

  • IBM Cognos Express

    这是第一个专为满足工作组和中型组织需求而构建的集成的商业智能 (BI) 和规划解决方案。它以组织可承担的价格提供了他们所需的报告、分析、仪表板、记分卡、规划、预算和预测功能。

  • SPSS Text Analytics for Surveys

    IBM® SPSS® Text Analytics for Surveys 使用了专为调查文本而设计的强大的自然语言处理 (NLP) 技术。它在解锁开放式回复以获得更好的洞察和统计分析方面走在了前沿。

  • IBM InfoSphere Data Architect

    这是一个帮助您发现、建模、关联和标准化多样化的分布式数据资产的协作式数据设计解决方案。它支持多维建模。



  • InfoSphere Streams

    这是一个高性能分析平台,使得用户开发的应用程序能够快速获取、分析和关联从数千个实时来源获得的信息。它提供了一个高度可扩展的强大分析平台,可处理难以置信的高数据吞吐量(高达每秒数百万个事件或消息)。

  • IBM InfoSphere Warehouse Enterprise Edition

    IBM® InfoSphere™ Warehouse V10.1 Enterprise Edition 使得发现隐藏的业务机会变得更轻松。它提供了一个设计、优化、发现和发展部门级数据集市和企业数据仓库的综合平台。