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...
回答:數據分析的應用幾乎是無行業和人群限制的。數據分析的魅力體現在數據的價值和創新的能力,運用數據的能力越來越成為基礎的職業技能,因此任何有興趣和需求的人士都可以進入這個領域。涉及到數據分析學習和工具的選擇, 那么久可以從知識和應用的角度入門數據分析的路徑。01SQL數據庫語言作為數據分析師,我們首先要知道如何獲取數據,其中最常用的就是從關系型數據庫中取數。因此,你可以不會R,但不能不會SQL。大數據...
...True,0,1) df.drop([Weekend,Revenue,Month], axis=1, inplace=True) 2、相關性檢測 對df表進行相關性檢測,看每個字段的相關度,刪除相關度高的字段,減少計算量。如果自變量屬于中度以上線性相關的(>0.6)多個變量,只保留一個即可。1...
...分析是否存在關聯,這個過程實際可以轉換為:按行分析相關性。 B,同一類型事件,挖掘構成的因素是否存在關聯關系,如: 上圖所示,全部ERP系統不能訪問的事件中,各個因素間是否存在關聯,這個過程實際可以轉換...
...分析是否存在關聯,這個過程實際可以轉換為:按行分析相關性。 B,同一類型事件,挖掘構成的因素是否存在關聯關系,如: 上圖所示,全部ERP系統不能訪問的事件中,各個因素間是否存在關聯,這個過程實際可以轉換...
...配的場景,主要適用于在茫茫簡歷中找到和企業自身職位相關性最高的簡歷,或者一個應聘者需要快速找到和自己相關度最高的職位,這個時候,為結構化數據準備的傳統的目錄索引的方式就很難滿足需求了。舉個例子,即便都...
社區 在互聯網上,有很多Python科學和數據分析相關的社區(Community),用來解決相關的問題通常是非常有幫助的。下面的列表列出了常用的社區: pydata: pydata是一個關于Python數據分析和pandas相關的谷歌小組列表 pystatsmodels: pystat...
...據的標準需要遵循以下3個原則,而不是全部的企業數據: 相關性 可靠性 有效性 通過對數據樣本的精選,不僅能減少數據處理量,節省系統資源,還可以使我們想要尋找的規律性更加凸顯出來。 而在數據取樣的過程中,一定要嚴格把...
...其直接原因就是因為我們的業務中存在著大量的自然語言數據,如電銷通話數據、客戶分析小結、客服溝通內容、內部交流信息以及其他各種文本報告等等,這些數據都是使用自然語言來進行存儲的;而且用自然語言文本存儲這...
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...