回答:根據我們公司的運營數據分析專員的工作,給以下建議:1,你得對互聯網領域有所了解,什么是運營,數據對運營的重要性,這樣才能知道你要分析什么,這些數據有什么用,還有數據的專業用語,如DAU/MAU/PGC/UGC等。2,要有Excel基礎;基本的數據統計功能要會,學會幾個簡單的公式,方便數據統計。3,分析數據好,要有自己的見解;比如對運營的數據,日活量近期下降,要開始判斷為什么會下降,是不是用戶體驗不...
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?。?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...
...。環境空氣監測信息化水平不高,缺少精準和充足的分析數據,無法進行時空動態趨勢分析,對突發性污染事件很難做 出快速響應和提前預判,難以滿足大氣污染治理需求。另一方面,大量建設空氣質量監測中心站,財政無法...
...成像應用(尤其是顯微鏡檢查)每天可以產生數太字節的數據。這些應用可以從近年來的計算機視覺和深度學習發展中受益。在我們與生物學家聯合開展的機器人顯微鏡應用工作(例如,區分細胞表型)中,我們了解到,匯編可...
...1月4日上海如期舉辦。金融智能專場分論壇上,螞蟻金服數據平臺部高級數據技術專家李俊華做了主題為《螞蟻金服數據治理之數據質量治理實踐》的精彩分享。 演講中,李俊華介紹了螞蟻金服數據架構體系的免疫系統——數據...
...總結內容 版本總結中應該包含哪些內容? 有那些量化的數據可以分析? 之前收藏了公眾號:程序員小濠的另外一篇博客,,針對研發及測試階段的分析說明已經很到位。 涉及到開發、測試計劃偏離度的分析,缺陷類型、優先...
...好工具才能使我們的測試如魚得水,快速高效。 msup:大數據技術在質量領域會帶來哪些新的變化? 徐盛:傳統的質量管理一般是以定性分析和質量管理人員的主觀判斷為主,雖然也會在很大程度上依賴于量化管理指標對組織...
原文地址: http://blog.52sox.com/essenti... 在大數據時代下,衍生了一些新的工作職位,比如數據科學家、數據分析師。看著那誘人的薪資,恨不得能早日踏入這個行業。 那么,今天我們來對數據挖掘進行一些基礎性的了解和認識。 在...
...產品自身特點、產品受眾群體以及渠道自身特點,根據各數據指標做出全面細致的評估。那么,在評估渠道投放質量時應當關注哪些數據指標呢? iOS 渠道:把用戶帶到App Store或者越獄渠道(比如pp助手、91助手)去下載 對于iOS...
...以發現錯誤,對軟件質量進行評估; 2、軟件是由文檔、數據、程序組成的,軟件測試應該是對軟件形成過程的文檔、數據以及程序進行測試,而不僅僅是對程序進行測試; 3、軟件質量保證和軟件測試是軟件質量工程的兩個不...
...而已。那么如何構造輸入呢?有兩種方法,一是手工構造數據集,優點是較簡單,可以隨意構造,缺點是無法反應線上的真實情況,會出現大量的漏測場景。還有一種方式是直接使用線上的數據,優點是場景覆蓋全面,缺點是數...
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...
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...