工業(yè)大數(shù)據(jù)是未來工業(yè)在全球市場(chǎng)競爭中發(fā)揮優(yōu)勢(shì)的關(guān)鍵。無論是德國工業(yè)4.0、美國工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)還是《中國制造2025》，各國制造業(yè)創(chuàng)新戰(zhàn)略的實(shí)施基礎(chǔ)都是工業(yè)大數(shù)據(jù)的搜集和特征分析，及以此為未來制造系統(tǒng)搭建的無憂環(huán)境。本書基于工業(yè)4.0的時(shí)代背景，通過深入剖析未來工業(yè)的商業(yè)模式和智能服務(wù)體系的創(chuàng)新技術(shù)變革，論述如何通過工業(yè)大數(shù)據(jù)的分析和應(yīng)用去預(yù)測(cè)需求、預(yù)測(cè)制造，整合產(chǎn)業(yè)鏈和價(jià)值鏈，發(fā)現(xiàn)用戶的價(jià)值缺口，發(fā)現(xiàn)和管理不可見的問題，實(shí)現(xiàn)為用戶提供定制化的產(chǎn)品和服務(wù)。 如何以較低成本滿足用戶定制化的需求？ 如何使制造過程的信息透明化、更加高效、提升質(zhì)量、降低成本和資源消耗和更有效的管理？ 如何提供設(shè)備...

介紹大數(shù)據(jù)技術(shù)相關(guān)基礎(chǔ)知識(shí)，包括大數(shù)據(jù)概述、大數(shù)據(jù)處理模型、大數(shù)據(jù)關(guān)鍵技術(shù)、大數(shù)據(jù)時(shí)代面臨的新挑戰(zhàn)、NoSQL數(shù)據(jù)庫、云數(shù)據(jù)庫、Google Spanner、Hadoop、HDFS、HBase、MapReduce、Zookeeper、流計(jì)算、圖計(jì)算和Google Dremel等。 互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代已經(jīng)到了數(shù)據(jù)分析并且決定發(fā)展走向，所以關(guān)于互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析以及大數(shù)據(jù)的收集整理，以及之后針對(duì)數(shù)據(jù)做出的人工智能反映！ 資料顯示，未來3到5年，國內(nèi)數(shù)據(jù)分析師、數(shù)據(jù)架構(gòu)師、大數(shù)據(jù)開發(fā)工程師等人才缺口將達(dá)到級(jí)別。在大數(shù)據(jù)人才緊缺的情況下，想要快速學(xué)習(xí)，抓住大數(shù)據(jù)風(fēng)口，大數(shù)據(jù)培訓(xùn)課程班成為熱門的選擇之一...

2017年被稱為外貿(mào)的豐收之年,因?yàn)閷?duì)于中國眾多外貿(mào)企業(yè)來說,他們?cè)谀瓿醯娜蚓W(wǎng)購熱潮中都賺得缽滿盆滿,尤其是來自俄羅斯、巴西等小語種國家的需求,讓他們的外貿(mào)訂單出現(xiàn)了暴漲。 不過,也有企業(yè)透露,盡管小語種市場(chǎng)的網(wǎng)購需求急劇增長,但由于語言的障礙,中國的外貿(mào)企業(yè)要從中獲得訂單并不容易。那么,到底有什么辦法能夠低成本、快速地覆蓋小語種市場(chǎng),低成本走向國際化呢? 小語種市場(chǎng)的網(wǎng)購訂單暴漲 根據(jù)目前最新的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)來看,小語種市場(chǎng)目前非?；馃?特別是俄羅斯和巴西兩大市場(chǎng)?；馃岬氖袌?chǎng)背后是中國外貿(mào)企業(yè)的訂單暴漲。在2017年終購物季上,其公司訂單暴增,主要訂單集中在俄羅斯、巴西、烏克蘭...