回答:簡單來說就是用用戶id(mac、imei等)按時間分組排序,要是有特殊需求不能滿足,可以用自定義。具體的需求您可以詳細寫出來!
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: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...
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...
回答:大數據的技術大數據技術包括:1)數據采集: ETL工具負責將分布的、異構數據源中的數據如關系數據、平面數據文件等抽取到臨時中間層后進行清洗、轉換、集成,最后加載到數據倉庫或數據集市中,成為聯機分析處理、數據挖掘的基礎。2)數據存取: 關系數據庫、NOSQL、SQL等。3)基礎架構: 云存儲、分布式文件存儲等。4)數據處理: 自然語言處理(NLP,Natural Language Processin...
...責人 本文字數:13479字 閱讀用時:34分鐘 導讀:隨著數據中臺的提出和成功實踐,各企業紛紛在大中臺,小前臺的共識下啟動了自己的中臺化進程,以數據中臺、技術中臺、業務中臺為代表的一系列技術,極大增強了...
摘要:敏捷大數據智能化的主要目標就是,結合敏捷大數據實施理念,研發靈活的、輕量化的智能模型,并在敏捷大數據平臺上對數據流進行實時智能化處理,最終實現一站式的大數據智能分析實踐。 一、前言 人工智能的誕...
數據挖掘的流程與方法 1.任務: 關聯分析 聚類分析 分類分析 異常分析 特異組群分析 演變分析 2.方法: 統計 在線處理分析 情報檢索 機器學習 分類 實際應用: 應用分類/趨勢預測/推薦關聯類商品 回歸分析 實際應用: 預...
...積核的尺寸 K 、通道數 C 、網絡的深度 D 相關。而與輸入數據的大小無關。當我們需要裁剪模型時,由于卷積核的尺寸通常已經很小,而網絡的深度又與模型的能力緊密相關,不宜過多削減,因此模型裁剪通常最先下手的地方就...
...迎訪問網易云社區,了解更多網易技術產品運營經驗。 數據倉庫作為企業提供決策支持而構建的集成化數據環境,本身并不產生或者消費數據,基本架構包含的是數據流入流出的過程,首先放上一張數據倉庫的架構圖。數據倉...
...LSTM的方式。但是兩種方式基于都是大量的基于QA Pair對的數據展開的工作。本文的第一個創新的點是直接依賴于非結構化RawData作為數據源輸入,而不依賴標準的QA Pair對數據,通過非結構化數據中直接計算獲得合適的Response。?框...
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...