如何挖掘數據SEARCH AGGREGATION
回答:這個問題思考了很久，作為過來人談一談，建議在看我這篇回答之前先去了解一下數據挖掘的概念和定義。在學習數據挖掘之前你應該明白幾點：數據挖掘目前在中國的尚未流行開，猶如屠龍之技。數據初期的準備通常占整個數據挖掘項目工作量的70%左右。 數據挖掘本身融合了統計學、數據庫和機器學習等學科，并不是新的技術。數據挖掘技術更適合業務人員學習（相比技術人員學習業務來的更高效）數據挖掘適用于傳統的BI（報表、OLA...
LoftySoul
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回答:其實根本就沒有什么數據分析師，或者說，人人都是數據分析師。懂我這個意思嗎？我的文章里，也寫過很多數據行業的知識，你可以去看看，其實有時候想想，你就不一定非得從事這樣的行業了。就拿數據挖掘來說吧，據我所知，廠商今年都混的不怎么樣，為什么？客戶需求很少，而且都是定制化的，整個項目的周期很長。還有就是一個企業里，互聯網公司可能還好一點，數據分析師根本不需要那么多，你看看ucloud的數據分析報錄比，20...
bingchen
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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...
txgcwm
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回答:目前階段大數據技術及體系已經逐漸趨于成熟，不再是以概念貫穿的模式，大數據越來越多的被使用，伴隨互聯網化的發展更多的企業信息化已經由IT時代轉變為DT時代，以數據為核心，用數據進行決策，基于數據驅動企業的創新與發展，相信在將來大數據也會有更廣泛的應用空間，對于大數據的理解主要分為以下幾個層面。1.數據來源：對于大數據時代而言更多強調基于業務數據的沉淀，在一定規模的數據上進行進一步的分析、處理、轉換，...
arashicage
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...據取樣的樣本,而在這個過程中多多少少還有帶有個人對如何實現數據挖掘目標主觀認識而進行操作的。而當我們拿到了1個樣本時,探索的內容包括: 這個樣本的數據是否能達到我們原先設想的要求 數據間有沒有什么明顯的規律...
...觸 5. TensorFlow 中的多層神經網絡 TensorFlow Rager 教程 一、如何使用 TensorFlow Eager 構建簡單的神經網絡 數據科學和人工智能技術筆記 十八、Keras CNN DLAI 深度學習筆記 第四門課 第一周 卷積神經網絡 DLAI 深度學習筆記 第四門課 第...
...取異常日志是個大難題 面對海量的日志(TB乃至PB級別），如何從日志中挖掘出異常信息對于大部分的開發者而言是一個大難題。例如，判斷機器的延時是否正常，部分request是否正常。通常，我們對于異常的數據，要及時的報警...
摘要： 什么是數據挖掘？什么是機器學習？又如何進行Python數據預處理？本文將帶領大家一同了解數據挖掘和機器學習技術，通過淘寶商品案例進行數據預處理實戰，通過鳶尾花案例介紹各種分類算法。 課程主講簡介：韋瑋...
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...營商會帶來哪些挑戰呢？王思偉指出這個挑戰也是來源于如何更好地應用大數據中發現的，一是希望將數據匯聚形成信息資產，但是海量數據成本太高；二是進行數據挖掘以豐富資產內涵，但是目前數據挖掘的手段很匱乏；三是...
...自己的都江堰，變數據為可用的資源和能量。不過，如何挖掘數據的價值，這條數字化轉型之路充滿了阻力與坎坷。企業首要解決的就是IT基礎設施問題，一個開放、融合、智能的基礎設施平臺為企業構筑數據都江堰提...
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...
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ernest
