慧都学院-IBM大数据公开课第三波：数据建模、分析、挖掘、预测及展现12月震撼来袭！
IBM资深专家全面讲解：全面覆盖数据ETL、建模、分析算法、最后到预测和展现全过程，丰富行业案例，不讲空洞概念，全部是结合讲师实践来讲解，为你在未来工作中指明方向，不再反复走弯路！
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ActiveReports是一款在全球范围内应用非常广泛的报表控件，以提供.NET报表所需的全部报表设计功能领先于同类报表控件，包括对交互式报表的强大支持、丰富的数据可视化方式、与Visual Studio的完美集成、以及对 HTML5 / WinForm / ASP.NET / ASP.NET MVC / Silverlight / WPF 和 Windows Azure 的多平台支持等。
通过ActiveReports报表控件，您除了可以创建常用的子报表、交叉报表、分组报表、分栏报表、主从报表等商业报表外，还可以创建具备数据筛选、数据过滤、数据钻取、报表互链等交互能力的数据分析报表，并把数据以可视化的方式呈现出来，快速为应用程序添加强大的报表功能。
1）创建逻辑数据模型
3）向下钻取数据
5）表格报表过滤
7）创建表格报表
专家预计，机器学习、预测分析、物联网和边缘计算将对2017年及以后的大数据项目产生深远影响。
1.开放源码
Apache Hadoop、Spark等开源应用程序已经在大数据领域占据了主导地位。一项调查发现，预计到今年年底，近60％企业的Hadoop集群将投入生产。佛瑞斯特的研究显示，Hadoop的使用率正以每年32.9％的速度增长。
专家表示，2017年许多企业将继续扩大他们的Hadoop和NoSQL技术应用，并寻找方法来提高处理大数据的速度。
2.内存技术
很多公司正试图加速大数据处理过程，它们采用的一项技术就是内存技术。在传统数据库中，数据存储在配备有硬盘驱动器或固态驱动器（SSD）的存储系统中。而现代内存技术将数据存储在RAM中，这样大大提高了数据存储的速度。佛瑞斯特研究的报告中预测，内存数据架构每年将增长29.2％。
目前，有很多企业提供内存数据库技术，最著名的有SAP、IBM和Pivotal。
3.机器学习
随着大数据分析能力的不断提高，很多企业开始投资机器学习（ML）。机器学习是人工智能的一项分支，允许计算机在没有明确编码的情况下学习新事物。换句话说，就是分析大数据以得出结论。
高德纳咨询公司（Gartner）称，机器学习是2017年十大战略技术趋势之一。它指出，当今最先进的机器学习和人工智能系统正在超越传统的基于规则的算法，创建出能够理解、学习、预测、适应，甚至可以自主操作的系统。
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按钮然后在窗口中选择"New Report Page" 也能够添加新的报表页。
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