數據分析和分析SEARCH AGGREGATION
回答:工具方面，seaborn是matplotlib的擴展和二次封裝，個人認為日常數據分析matplotlib完夠用了。一般臟數據分析可以分為以下幾個步驟：一．數據讀取：根據數據源文件的文件類型，可以使用pandas的read_csv、read_table、read_excel、read_sql、read_json、read_html、DataFrame來讀取。 二．查看數據信息：主要使用describ...
tomlingtm
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回答:作為一個數據分析師來回答一下：我做這行兩年多了，剛開始的時候用的多是MySQL數據庫，當然，Oracle數據庫也會用到，尤其是在金融行業或者國企都用Oracle，一般的公司使用MySQL數據庫，可能是因為MySQL數據庫免費吧。另外，在一家互聯網公司，我遇到了mongodb，目前一些新興的互聯網公司使用nosql的也比較多，這個當時是現學現賣的。作為一個數據分析師，可能對數據庫的使用一般是存取數據...
陳江龍
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回答:1、您問的這兩點問題有點歧義，Python是編程軟件，而SQL是數據庫軟件，任何編程都需要用到編程軟件和數據庫軟件，所以兩者都要學；2、主流的編程軟件有以下幾種，最知名的是Java，其次還有Python，還有開源的PHP，還有微軟的.net，你說的Python一般用于人工智能，功能最強大的還是Java，基本上可以通吃各種平臺，強烈建議是先學Java，學會了Java，其他的也都很容易學了，不過Jav...
lscho
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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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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...
...行業分析專家，來看看他們列出的幾大趨勢吧。 1.云端大數據分析 Hadoop是一組有一定框架結構的工具，用來處理大型數據組。它原本用于機器群，但現在情況有所變化。Forrester Research一位分析師BrianHopkins表示，現在有越來越多...
...更多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...
...改變業務形態，企業將越來越依賴于BI系統強大的自動化數據分析功能。就業務分析和商業智能而言，人工智能的研究已經達到了某種程度的成熟，大規模的機器學習（ML）應用和小規模的深度學習（DL）應用已經開始進入市場。...
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...
zhigoo
