回答:謝謝邀請!數據分析師通常分成兩種,一種是應用級數據分析師,另一種是研發級數據分析師,區別就在于是否具備算法設計及實現的能力。應用級數據分析師通常需要掌握各種數據分析工具,把業務模型映射到數據分析工具上,從而得到數據分析的結果。數據分析工具比較多,比如Excel就是一個傳統的數據分析工具,另外還有Minitab、LINGO、JMP等,要想全面掌握這些工具的使用需要具備一定的數學基礎和統計學基礎。通常...
回答:數據分析是干什么的?在企業里收集數據、計算數據、提供數據給其他部門使用的。數據分析有什么用?從工作流程的角度看,至少有5類分析經常做:工作開始前策劃型分析:要分析一下哪些事情值得的做工作開始前預測型分析:預測一下目前走勢,預計效果工作中的監控型分析:監控指標走勢,發現問題工作中的原因型分析:分析問題原因,找到對策工作后的復盤型分析:積累經驗,總結教訓那數據分析是什么的?數據分析大體上分3步:1:獲...
回答:一名合格的數據分析師應該掌握網頁爬蟲:Python或R數據存儲:Excel或者Tableau、MangoDB等數據清洗:數據缺失處理等數據分析:線性回歸等數據可視化:Python或R的可視化包進階級數據分析師:統計知識運籌學知識機器學習知識掌握以上三個技能點便可稱之為數據科學家至于面試要準備些啥?Simply按照上面技能點一一準備但是今天要說的是一項奇淫技巧那就是--寫一篇數據分析的推文在這篇推文...
... for-direction for循環 需要往正確的方向循環,避免死循環 案例 no-await-in-loop 禁止循環中有 await 案例 no-compare-neg-zero 禁止和 -0 比較 R 案例 no-cond-assign 禁止在條件表達式使用賦值 R 案例 no-console 禁止使用console R 案例 no-cons...
數據分析和數據挖掘,是大數據應用的核心技術,也是大數據應用的關鍵所在。數據分析重要,但是,很多時候卻不知道該如何去做,面對大量的數據,卻無從下手。概括起來,經常面臨的困難有:分析目的不明確分析方法...
摘要 在做數據分析的過程中,經常會想數據分析到底是什么?為什么要做數據數據分析?數據分析到底該怎么做?等這些問題。對于這些問題,一開始也只是有個很籠統的認識。 最近這兩天,讀了一下早就被很多人推薦的《...
摘要 在做數據分析的過程中,經常會想數據分析到底是什么?為什么要做數據數據分析?數據分析到底該怎么做?等這些問題。對于這些問題,一開始也只是有個很籠統的認識。 最近這兩天,讀了一下早就被很多人推薦的《...
...網易技術產品運營經驗。 在回答小企業是否需要數據分析這個問題之前,不妨先想想下面兩個問題: 你在電腦上建過表格嗎? 你基于表格中的數據畫過柱形圖、餅狀圖、折線圖嗎? 可能你沒又意識到,這些操作已經是數...
...實現了最細粒度的行級數據訪問控制。 大數據行業分析案例 Quick BI已經廣泛應用于零售、金融、互聯網、媒體、醫療健康、通訊等行業,并期待著與更多領域的企業開展合作。以兩個行業應用案例為切入點,闡述Quick BI的給企...
ChatGPT和Sora等AI大模型應用,將AI大模型和算力需求的熱度不斷帶上新的臺階。哪里可以獲得...
大模型的訓練用4090是不合適的,但推理(inference/serving)用4090不能說合適,...
圖示為GPU性能排行榜,我們可以看到所有GPU的原始相關性能圖表。同時根據訓練、推理能力由高到低做了...