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...
回答:數據分析工具其實有很多種,對應不同類型的使用者也有各自適合的選擇。例如懂數據算法計算機語言的人,可能給他一款,填寫算法代碼流暢的分析軟件就是有效。掌握了數據分析專業技能的人,強大的分析功能能將工作做到事半功倍,不管看著功能多復雜。還有就是我這種非計算機專業出身,非統計學出身,但工作做還需要對大量數據進行分析的人。如果你跟我一樣,那么可以看下我的回答。我總結了下,我以前找分析工具的時候,自己先想了幾...
回答:零基礎數據分析對于這個問題,我將拆分為三個方面,行業前景、必備技能以及工作求職。首先,就行業而言,數據分析崗位是工作中最核心的競爭力之一,在互聯網下半場,各大企業都進行數字化轉型,對數字分析人才的需求也越來越旺,數字分析崗位一般月薪都在10k以上,一線城市在20k-40k左右,其前景還是不可估量的。其次,對于必備技能來說,一般是需要掌握Excel、SPSS,主流SQL語言,能夠使用python、R...
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:基礎的小伙伴應該該怎么自學數據分析呢?我會從學習方式、學習內容、面試準備這三項內容展開介紹,那么廢話不多說,我們直接進入正題。一、學習方式我們可以將學習方式劃分為2類:①裸辭學習 ②在職學習一般情況不建議裸辭,因為裸辭的小伙伴在求職的時候會比較被動:心態問題 ,如果長時間找不到工作,要承受很大的心理壓力;HR壓制 ,這里指HR會壓制你的薪資,比如面試官會問,什么時間能到崗,你會很急切的回復說,明天...
... 我們首先要將數據集字段歸類到維度與度量,才能提高數據分析的效率。數據分析就是從不同維度下看度量值,先想清楚要看的是什么數據,比如銷量還是利潤?這些字段都屬于度量,然后想一想要怎么看這些度量,是看總數...
...系模型快速找到問題根因。對傳統監控中的對象翻譯為多維度屬性后對指標數據進行處理、存儲和異常檢測,形成多維監控。對象的維度屬性將對象分類,構建了對象的關聯模型。這樣對單一對象的異常檢測可提煉為對某一維度...
...系模型快速找到問題根因。對傳統監控中的對象翻譯為多維度屬性后對指標數據進行處理、存儲和異常檢測,形成多維監控。對象的維度屬性將對象分類,構建了對象的關聯模型。 這樣對單一對象的異常檢測可提煉為對某一維...
...作,你可以用它來執行常見的數學運算,以此減少張量的維度。 tf.reduce_sum(input_tensor, reduction_indices=None, keep_dims=False, name=None) 解釋:這個函數的作用是計算指定維度的元素總和。 沿著給定的reduction_indices維度,累加input_tensor中...
...的,并且一次訪問大量數據; OLAP技術是面向主題的多維數據分析技術。 OLAP(On-Line Analysis Processing)在線分析處理是一種共享多維信息的快速分析技術;OLAP利用多維數據庫技術使用戶從不同角度觀察數據;OLAP用于支持復雜的...
...不僅僅在故障定位場景中有突出體現,還能應用在更多的數據分析領域。我們未來會進一步介紹平臺在應用性能分析、商業數據分析等領域的實踐成果,歡迎各位繼續關注。
...動作及人物行為)。歡迎加入本站公開興趣群商業智能與數據分析群興趣范圍包括各種讓數據產生價值的辦法,實際應用案例分享與討論,分析工具,ETL工具,數據倉庫,數據挖掘工具,報表系統等全方位知識QQ群:81035754
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...