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Python实行数据可视化 你会用什么库来做呢
所属栏目：[大数据] 日期：2022-08-26 热度：163
用Python进行数据可视化你会用什么库来做呢？ 今天就来和大家分享Python数据可视化库中的一员猛将Altair！ 借助Altair，我们可以将更多的精力和时间放在理解数据本身及数据意义上，从复杂的数据可视化过程中解脱出来。 简单来说，Altair是一种可视化语法，也[详细]
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一文看清楚 数据指标体系的几大类别
所属栏目：[大数据] 日期：2022-08-26 热度：59
很多同学问：有没有普遍的、一般的指标体系梳理方法？网上常见的指标体系分享，大多是互联网的AARRR一类，现实中情况却很复杂。普遍的方法当然有，就是基于业务逻辑，梳理指标体系。从本质上看，数据指标体系有4大类型，针对四个不同的业务逻辑。今天来系统[详细]
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两种主流大数据系统架构的差异 终于有人讲明白了
所属栏目：[大数据] 日期：2022-08-26 热度：133
同样都可以处理大规模数据的MPP数据库架构与Hadoop体系架构属于不同的技术体系，二者没有直接的相关性，却常常被放在一起进行比较。特别是在企业数据仓库建设中，MPP架构与Hadoop架构代表两类典型的技术路线选型，事实上，在2015年左右甚至有人认为基于Hadoo[详细]
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从0到1创建智能灰度数据体系 以vivo游戏中心为例
所属栏目：[大数据] 日期：2022-08-26 热度：170
本文介绍了vivo游戏中心在灰度数据分析体系上的实践经验，从实验思想-数学方法-数据模型-产品方案四个层面提供了一套较为完整的智能灰度数据解决方案，以保障版本评估的科学性、项目进度以及灰度验证环节的快速闭环。该方案的亮点在于，指标异动根因分析方法[详细]
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几个好使常见的大数据分析模型
所属栏目：[大数据] 日期：2022-08-25 热度：89
互联网打工人来说，数据分析是一项必备技能！花了这么多钱，营销效果到底达到没有？什么样的功能才能真正戳中用户的痛点？ 1. 事件分析 干啥的：研究某行为事件的发生对企业组织价值的影响以及影响程度。 怎么用：追踪或记录的用户行为或业务过程，如用户注[详细]
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大数据项目可能出错的几种方案
所属栏目：[大数据] 日期：2022-08-25 热度：106
大数据项目的低成功率是过去10年中一个持续存在的问题，与之类似的是：人工智能项目中也出现了相同类型的问题。虽然100%的成功率不是一个可以实现的目标，但用户可以进行一些调整以从数据投资中获得更多收益。 一个重要原因是缺乏数据集中化，这抑制了公司从[详细]
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MPP与Hadoop 两种主流大数据系统架构有什么差别
所属栏目：[大数据] 日期：2022-08-25 热度：69
同样都可以处理大规模数据的MPP数据库架构与Hadoop体系架构属于不同的技术体系，二者没有直接的相关性，却常常被放在一起进行比较。 1. 设计思路对比 两类系统运行的硬件架构是相同的，都是普通服务器组成的集群，但从资源管理角度来说，它们并行化软件实现[详细]
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为什么大热的数据可视化行业 我不提议轻易入行
所属栏目：[大数据] 日期：2022-08-25 热度：137
这两年互联网行业在 C 端市场上的增长已经不足以吸引大众和投资者的视线，B 端作为一个新的热点开始被追捧。 各种让人眼花缭乱的图例和技术应用解说，很容易让我们产生未来已经加速向我们走来的 幻觉，此时不抓紧时代的机遇投身数字化界面的设计，更待何时？[详细]
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数据指标 VS 标签体系 到底有啥区别 总算讲清楚了
所属栏目：[大数据] 日期：2022-08-25 热度：115
实际上，标签和指标一样，是数据分析的左膀右臂，两者同样重要。实际上，很多人分析不深入，就是因为缺少对标签的应用。今天系统的讲解下。 那如果做得好的话，标签能发挥啥作用呢？ 一：查询信息。这是最普遍的场景了。大量的一线工作人员会有需求，比如客[详细]
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为什么完善数据供应链是一种责任
所属栏目：[大数据] 日期：2022-08-25 热度：149
如今，企业拥有比以往任何时候都要多的数据，数据架构师、分析师和数据科学家在所有业务职能部门中变得越来越普遍。然而，随着企业招募经验丰富的分析师以利用数据做出更好的决策，他们往往无法改善数据供应链和由此产生的数据质量。如果没有可靠的数据供应[详细]
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2022大数据十大关键词 重磅公布
所属栏目：[大数据] 日期：2022-08-25 热度：156
大数据几大关键词是基于我们长期对于产业的研究观察，以及与一线专家的研讨交流完成。如图所示，本年度十大关键词涉及数据从计算机语言到成为生产要素的全生命周期，包括 【数据资源化】，即数据从计算机语言到成为可被人类识别的信息 【数据治理】，即将散[详细]
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数据解析如何赋能销售
所属栏目：[大数据] 日期：2022-08-25 热度：95
数据助力业务大号口喊了很多年，可一提到数据分析，人们习惯性的依然讲的是：excel，python，sql，依然是数据清洗、数据计算、可视化。到底业务部门需要啥样的数据分析，很少有人认真讨论。今天我们就拿销售举个例子，具体看看到底啥样的数据分析有用。 1.让[详细]
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总做描述性统计 深入的数据分析到底咋办
所属栏目：[大数据] 日期：2022-08-25 热度：131
经常有同学抱怨：感觉平时做的都是描述性统计，同比、环比，深入的数据分析到底怎么做？今天系统地讲解一下。 举个简单的例子，让分析：为啥业绩下降了。很多同学的做法，就是拿本月和上月做对比，然后分产品、地区、分公司等维度做交叉。最后发现：A产品业[详细]
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怎样改善数据供应链的成果
所属栏目：[大数据] 日期：2022-08-25 热度：157
如今，企业拥有比以往任何时候都要多的数据，数据架构师、分析师和数据科学家在所有业务职能部门中变得越来越普遍。然而，随着企业招募经验丰富的分析师以利用数据做出更好的决策，他们往往无法改善数据供应链和由此产生的数据质量。如果没有可靠的数据供应[详细]
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负责任地部署人工智能的四项原则
所属栏目：[大数据] 日期：2022-07-30 热度：68
人工智能 (AI) 正在改变每个行业，超过三分之一的组织现在广泛或有限地生产人工智能。但与任何技术一样，人工智能也伴随着巨大的经济和社会风险，例如不道德偏见的扩散、责任的淡化和数据隐私的侵犯。 为了避免这些风险并负责任地部署人工智能，监管政策和行[详细]
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坚持了16年，这次百度秀了什么？
所属栏目：[大数据] 日期：2022-07-30 热度：95
AI仿佛离我们的生活很远，但它已经在切实地改变那些习以为常的事物。比如，搜索、娱乐、金融、出行等领域都出现了AI的身影。 众所周知，在押注人工智能赛道方面，国内互联网企业中，百度无疑是最高调的。 就在今天上午，百度与央视新闻联合举办了主题为AI深[详细]
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从头开始构建，DeepMind新论文用伪代码详解Transformer
所属栏目：[大数据] 日期：2022-07-30 热度：59
2017 年 Transformer 横空出世，由谷歌在论文《Attention is all you need》中引入。这篇论文抛弃了以往深度学习任务里面使用到的 CNN 和 RNN。这一开创性的研究颠覆了以往序列建模和 RNN 划等号的思路，如今被广泛用于 NLP。大热的 GPT、BERT 等都是基于 Tr[详细]
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如何使用小数据集改进深度学习模型？
所属栏目：[大数据] 日期：2022-07-30 热度：191
众所周知，深度学习模型对数据的需求量很大。为深度学习模型提供的数据越多，它们的表现就越好。遗憾的是，在大多数实际情形下，这是不可能的。您可能没有足够的数据，或者数据过于昂贵而无法收集。 本文将讨论在不用更多数据的情况下改进深度学习模型的四种[详细]
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亚马逊云科技全力支持猎户星空加速创新和拓展海外
所属栏目：[大数据] 日期：2022-07-30 热度：81
近日，亚马逊云科技与猎户星空联合举办了媒体沟通会，会上宣布双方持续深化合作，猎户星空在利用亚马逊云服务将其机器人产品和服务快速拓展至不同的应用场景、不断提升用户体验的基础上，还借助亚马逊云科技覆盖全球的基础架构和安全标准与合规认证，高效拓[详细]
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为什么人工智能是网络安全的关键？
所属栏目：[大数据] 日期：2022-07-30 热度：139
想要了解为什么人工智能(AI)是当今和未来网络安全工具箱中的重要工具，就必须先了解威胁格局如何演变，以及互联网用户每天面临哪些威胁。 不断演变的威胁格局 全球威胁格局正在发生变化。互联网消费者现在面临着截然不同的威胁。一方面，有大量的、高度自动[详细]
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企业人工智能操作的潜力有多大
所属栏目：[大数据] 日期：2022-07-30 热度：109
随着Wi-Fi6、5G技术与物联网技术的不断相结合，预计将在未来几年为网络带来数十亿额外的设备。这将显著影响未来的工作场所，超越远程工作者和混合劳动力的明显趋势。 随着工作场所变得越来越复杂，远程成为常态，世界正在接近这样一个时代，即许多人可以在任[详细]
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2022 年有希望的十大AI发展趋势
所属栏目：[大数据] 日期：2022-07-30 热度：143
调查表明，如今许多企业都大量采用了人工智能解决方案。然而，并不是很多组织完全由人工智能运行，但人工智能应用的数量和水平一直在增加。许多人准备采用人工智能这一事实预示着人工智能的未来以及未来几年可能产生的结果。 人工智能应用采用率增加的原因有[详细]
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机器视觉产业链全景解析
所属栏目：[大数据] 日期：2022-07-30 热度：178
机器视觉（MachineVision）是一种应用于工业和非工业领域的硬件和软件组合，其主要功能为捕获并处理图像，为设备执行提供操作指导，是智能制造的先锋力量，主要应用于制造业的前端环节如电子制造和汽车等领域。 机器视觉 国内机器视觉行业启蒙于20世纪90年代[详细]
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人工智能在制造业成功应用的四个步骤
所属栏目：[大数据] 日期：2022-07-30 热度：168
制造商可以在多种方面受益于人工智能，如提高生产、质量控制和效率。尽管人工智能为制造商提供了几种新的应用，但为了获得最大的价值，企业必须在整个制造过程中使用它。 这意味着制造工程师需要专注于人工智能数据准备、建模、仿真和测试以及部署的四个关键[详细]
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人工智能将改变设计和制造的四种方式
所属栏目：[大数据] 日期：2022-07-30 热度：172
随着企业努力提高产品性能，人工智能和机器学习将很快取代试错法。虽然技术已经占据了我们生活的许多方面，但我们的产品设计和制造过程在很大程度上仍停留在工业时代。企业努力高效地创造性能更好的产品，并保持低成本。经过广泛的试验，他们得出了最好的设[详细]
