Just a sneak preview of new functionalities we are including in Pentaho in order
end user can create their own powerful dashboards in minutes. We call it
STDashboard [http://www.stratebi.com/web/stdashboard], by our colleagues of
Stratebi [http://www.stratebi.com/].
These new functionalities include: new templates, panel
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Hemos hecho una recopilación, para todos los apasionados del Analytics, Machine
Learning y Big Data. Un ranking de las películas y series que, de uno y otro
modo, tocan temas que nos gustan en esta web y esperamos que también os gusten a
vosotros
Es una lista amplia, incluye películas
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DataCleaner [https://datacleaner.org/]es una herramienta que sirve para analizar
la calidad de los datos obtenidos, con capacidad para encontrar patrones y
supervisar los valores de los datos.
Descargar Paper [http://www.stratebi.es/TodoBI/Ago19/DataCleaner.pdf]
Está construida para poder manejar pequeñas y grandes cantidades de datos.
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[http:]
En muchos de los artículos que aquí comentamos aparece el término OLAP. Aunque
otras veces hablemos de multidimensional, de cubos... nos referimos a lo mismo.
Dado que es uno de los temas que más me interesan voy a intentar explicar que
significa, que características tiene y, sobre todo, para
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[https://www.amazon.com/gp/product/1119002257?ie=UTF8&creativeASIN=1119002257&linkCode=xm2&tag=storytellingwithdata-20]
Un libro
[https://www.amazon.com/gp/product/1119002257?ie=UTF8&creativeASIN=1119002257&linkCode=xm2&tag=storytellingwithdata-20]
muy interesante para todos los interesados en Visualización y como 'contar&
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A continuación, os detallamos las principales técnicas y tipos de análisis que
se realizan en Big Data, muchas veces agrupadas bajo nombres como algoritmos,
machine learning, etc.... pero que no siempre se explican correctamente
Aquí os hemos creado algunos ejemplos online [http://bigdata.stratebi.com/]
usando algunas de estas técnicas
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[http://stratebi.es/TodoBi/Jul19/BigData_Quality.pdf]
Las empresas cada vez necesitan almacenar y procesar más datos sobre sus
clientes, proveedores, personal o pedidos.
Sin embargo, a mayor Volumen de datos, mayor es la probabilidad de que existan
datos incorrectos, como las direcciones o teléfonos que afecten de forma
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Muy interesante esta reflexión de Tristan Elosegui
[http://tristanelosegui.com/tristan-elosegui/], de hace ya un par de años, pero
que mantiene toda su vigencia. Abajo os indicamos los puntos principales que
detalla:
En TodoBI [https://www.todobi.com/], hablamos mucho de Dashboards ( ver posts
[https://todobi.com/tag/Dashboards/]), de
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Go!! Time to download this free book
[https://www.datakitchen.io/content/DataKitchen_dataops_cookbook.pdf]!!
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