回答:謝邀~本君自薦一下。我們的產(chǎn)品諸葛io(www.zhugeio.com)可能更偏向于非技術(shù)人員的業(yè)務(wù)分析,比如產(chǎn)品經(jīng)理、市場(chǎng)、運(yùn)營(yíng)人員。從某種意義上也具有可視化分析的特性,但區(qū)別于其他工具的是我們面向互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品推廣運(yùn)營(yíng)過(guò)程中的分析需求定義了一些分析模型,比如事件、漏斗、自定義留存、粘性、用戶分群等,很多工具可以任意拖拽去做分析,但很多時(shí)候客戶也會(huì)因?yàn)樘`活反而有一定門檻,所以,當(dāng)一些模型被標(biāo)準(zhǔn)化以...
回答:采集記錄足夠多的數(shù)據(jù),使工作更加針對(duì)化和精準(zhǔn)化,這是大數(shù)據(jù)嗎?這不是大數(shù)據(jù)而只是數(shù)據(jù)化。什么是大數(shù)據(jù)呢?例如洛杉磯警方曾對(duì)以往的刑事案件做了統(tǒng)計(jì),通過(guò)算法得出了第二天的高概率犯罪地點(diǎn),然后有針對(duì)性的派警察去該處巡邏,從而使得當(dāng)?shù)氐姆缸铿F(xiàn)象下降20%。這是大數(shù)據(jù)。再比如,經(jīng)濟(jì)學(xué)家都認(rèn)為股票無(wú)法預(yù)測(cè),而一位劍橋大學(xué)畢業(yè)的博士搞了個(gè)公司,對(duì)有史以來(lái)幾乎所有的證券交易的數(shù)據(jù)進(jìn)行記錄,然后通過(guò)算法進(jìn)行分析。...
問(wèn)題描述:關(guān)于虛擬主機(jī)數(shù)據(jù)庫(kù)怎么用這個(gè)問(wèn)題,大家能幫我解決一下嗎?
問(wèn)題描述:關(guān)于用navicat怎么導(dǎo)出數(shù)據(jù)庫(kù)這個(gè)問(wèn)題,大家能幫我解決一下嗎?
...造財(cái)富,只分配財(cái)富的行業(yè)。? 1.為什么很多人進(jìn)入IT/大數(shù)據(jù)行業(yè)? ? ? ? ?工作這些年,參與和負(fù)責(zé)的面試人數(shù)在百人以上,也算見(jiàn)識(shí)過(guò)形形色色的面試者,有初出校園的大學(xué)生,有深入行業(yè)多年的佼佼者,有某個(gè)領(lǐng)域的專家...
... TiDB DevCon 2019 上,我司聯(lián)合創(chuàng)始人兼 CTO 黃東旭分享了對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)行業(yè)大趨勢(shì)以及未來(lái)數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)的看法。以下是演講實(shí)錄,enjoy~ 我司聯(lián)合創(chuàng)始人兼 CTO 黃東旭 大家今天在這里看到了 TiDB 社區(qū)用戶實(shí)踐分享和我們自己的一些技術(shù)...
... TiDB DevCon 2019 上,我司聯(lián)合創(chuàng)始人兼 CTO 黃東旭分享了對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)行業(yè)大趨勢(shì)以及未來(lái)數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)的看法。以下是演講實(shí)錄,enjoy~ 我司聯(lián)合創(chuàng)始人兼 CTO 黃東旭 大家今天在這里看到了 TiDB 社區(qū)用戶實(shí)踐分享和我們自己的一些技術(shù)...
...是這篇文章介紹的重點(diǎn)。此外,由于測(cè)試過(guò)程中會(huì)涉及到數(shù)據(jù)庫(kù)的連接和對(duì)執(zhí)行結(jié)果的查看,所以有關(guān)于利用Jmeter連接數(shù)據(jù)庫(kù)和斷言也會(huì)做必要的介紹。 一、Jmeter核心功能之參數(shù)化 所謂參數(shù)化,其實(shí)就和python里面的函數(shù)一樣,...
看起來(lái)很美很熱鬧的云計(jì)算大數(shù)據(jù),在具體落地時(shí)卻不得不面對(duì)一系列這樣的現(xiàn)實(shí)問(wèn)題。正如中國(guó)電子學(xué)會(huì)副秘書長(zhǎng)林潤(rùn)華所言:產(chǎn)業(yè)界確實(shí)認(rèn)為這是大的發(fā)展方向,也是非常好的轉(zhuǎn)型機(jī)會(huì),但是用戶還抱著非常審慎的態(tài)度...
...的幾種 Time 詳解 11、Flink 從0到1學(xué)習(xí) —— Flink 讀取 Kafka 數(shù)據(jù)寫入到 ElasticSearch 12、Flink 從0到1學(xué)習(xí) —— Flink 項(xiàng)目如何運(yùn)行? 13、Flink 從0到1學(xué)習(xí) —— Flink 讀取 Kafka 數(shù)據(jù)寫入到 Kafka 14、Flink 從0到1學(xué)習(xí) —— Flink JobManager 高可用...
...,好友動(dòng)態(tài)等等信息,我們把這一類的業(yè)務(wù)場(chǎng)景劃分為讀數(shù)據(jù)SET。用戶會(huì)在空間上發(fā)說(shuō)說(shuō),上傳照片或視頻,我們把這一類的業(yè)務(wù)場(chǎng)景劃分為寫數(shù)據(jù)SET。同時(shí)深圳的PC或者移動(dòng)端用戶更新了空間,數(shù)據(jù)需要同步到其他地域的后端...
ChatGPT和Sora等AI大模型應(yīng)用,將AI大模型和算力需求的熱度不斷帶上新的臺(tái)階。哪里可以獲得...
大模型的訓(xùn)練用4090是不合適的,但推理(inference/serving)用4090不能說(shuō)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(guān)性能圖表。同時(shí)根據(jù)訓(xùn)練、推理能力由高到低做了...