回答:數(shù)據(jù)分析是干什么的?在企業(yè)里收集數(shù)據(jù)、計(jì)算數(shù)據(jù)、提供數(shù)據(jù)給其他部門使用的。數(shù)據(jù)分析有什么用?從工作流程的角度看,至少有5類分析經(jīng)常做:工作開始前策劃型分析:要分析一下哪些事情值得的做工作開始前預(yù)測(cè)型分析:預(yù)測(cè)一下目前走勢(shì),預(yù)計(jì)效果工作中的監(jiān)控型分析:監(jiān)控指標(biāo)走勢(shì),發(fā)現(xiàn)問題工作中的原因型分析:分析問題原因,找到對(duì)策工作后的復(fù)盤型分析:積累經(jīng)驗(yàn),總結(jié)教訓(xùn)那數(shù)據(jù)分析是什么的?數(shù)據(jù)分析大體上分3步:1:獲...
回答:謝謝邀請(qǐng)!數(shù)據(jù)分析師通常分成兩種,一種是應(yīng)用級(jí)數(shù)據(jù)分析師,另一種是研發(fā)級(jí)數(shù)據(jù)分析師,區(qū)別就在于是否具備算法設(shè)計(jì)及實(shí)現(xiàn)的能力。應(yīng)用級(jí)數(shù)據(jù)分析師通常需要掌握各種數(shù)據(jù)分析工具,把業(yè)務(wù)模型映射到數(shù)據(jù)分析工具上,從而得到數(shù)據(jù)分析的結(jié)果。數(shù)據(jù)分析工具比較多,比如Excel就是一個(gè)傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)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(shù)學(xué)基礎(chǔ)和統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)。通常...
回答:實(shí)變函數(shù)和泛函分析的難度其實(shí)是很高的,對(duì)于普通的工科生而言,這些課程都是不作要求,直到研究生的時(shí)候才會(huì)開放類似的選課。其中,實(shí)變函數(shù)是數(shù)學(xué)分析的進(jìn)階版,相當(dāng)于數(shù)學(xué)分析中增加了測(cè)度的概念,從而讓原本就半懂不懂的數(shù)學(xué)理論變得更加抽象;泛函分析就更加不用說了,這門基于測(cè)度和度量的學(xué)科,大部分人看到其中的抽象概念時(shí),都是云里霧里,很難摸到頭緒。但是好就好在,這些課一般來說考試比較容易,比如說像我們研究生時(shí)...
回答:謝謝邀請(qǐng)!首先答案是肯定的,市場(chǎng)營銷人員掌握Python語言是有一定必要的。對(duì)于市場(chǎng)人員來說,數(shù)據(jù)分析是非常重要的,在大數(shù)據(jù)時(shí)代背景下,通過Python做數(shù)據(jù)分析是一個(gè)比較流行的做法。通過Python做數(shù)據(jù)分析至少能為市場(chǎng)營銷人員帶來以下幾點(diǎn)好處:第一:數(shù)據(jù)分析是制定營銷策略的依據(jù)。市場(chǎng)營銷人員制定策略的一個(gè)重要依據(jù)就是數(shù)據(jù)分析的結(jié)果,數(shù)據(jù)分析可以從客觀的角度來呈現(xiàn)出基本的市場(chǎng)規(guī)律,所以數(shù)據(jù)分析對(duì)...
回答:作為一個(gè)數(shù)據(jù)分析師來回答一下:我做這行兩年多了,剛開始的時(shí)候用的多是MySQL數(shù)據(jù)庫,當(dāng)然,Oracle數(shù)據(jù)庫也會(huì)用到,尤其是在金融行業(yè)或者國企都用Oracle,一般的公司使用MySQL數(shù)據(jù)庫,可能是因?yàn)镸ySQL數(shù)據(jù)庫免費(fèi)吧。另外,在一家互聯(lián)網(wǎng)公司,我遇到了mongodb,目前一些新興的互聯(lián)網(wǎng)公司使用nosql的也比較多,這個(gè)當(dāng)時(shí)是現(xiàn)學(xué)現(xiàn)賣的。作為一個(gè)數(shù)據(jù)分析師,可能對(duì)數(shù)據(jù)庫的使用一般是存取數(shù)據(jù)...
回答:優(yōu)秀的數(shù)據(jù)分析師并不能速成,但是零經(jīng)驗(yàn)也有零經(jīng)驗(yàn)的捷徑。市面上有《七周七數(shù)據(jù)庫》,《七周七編程語言》。今天我們就《七周七學(xué)習(xí)成為數(shù)據(jù)分析師》,沒錯(cuò),七周。第一周:Excel學(xué)習(xí)掌握如果Excel玩的順溜,可以略過這一周。但很多人并不會(huì)vlookup,所以有必要講下。了解sum,count,sumif,countif,find,if,left/right,時(shí)間轉(zhuǎn)換等。excel的各類函數(shù)很多,完全不...
摘要: 在3月29日深圳云棲大會(huì)的數(shù)據(jù)分析與可視化專場(chǎng)中,阿里云產(chǎn)品專家陌停對(duì)大數(shù)據(jù)智能分析產(chǎn)品 Quick BI 進(jìn)行了深入的剖析。大會(huì)現(xiàn)場(chǎng)的精彩分享也贏得觀眾們的一直認(rèn)可和熱烈的反響。 大數(shù)據(jù)分析之路的挑戰(zhàn)與期望 ...
摘要: 在3月29日深圳云棲大會(huì)的數(shù)據(jù)分析與可視化專場(chǎng)中,阿里云產(chǎn)品專家陌停對(duì)大數(shù)據(jù)智能分析產(chǎn)品 Quick BI 進(jìn)行了深入的剖析。大會(huì)現(xiàn)場(chǎng)的精彩分享也贏得觀眾們的一直認(rèn)可和熱烈的反響。 大數(shù)據(jù)分析之路的挑戰(zhàn)與期望 ...
...為IBM貫穿一切的戰(zhàn)略思維,芯片、硬件、軟件、安全、大數(shù)據(jù)與分析、人工智能,可以說已經(jīng)全部平臺(tái)化或正在平臺(tái)化。而這平臺(tái)化進(jìn)程的核心目標(biāo)就是面向行業(yè)應(yīng)用場(chǎng)景的認(rèn)知解決方案和云平臺(tái),其中認(rèn)知解決方案主要指包括...
...器接口回顧 SciPyCon 2018 sklearn 教程 十五、估計(jì)器流水線 數(shù)據(jù)科學(xué)和人工智能技術(shù)筆記 一、向量、矩陣和數(shù)組 Sklearn 學(xué)習(xí)指南 第一章:機(jī)器學(xué)習(xí) - 溫和的介紹 線性回歸/邏輯回歸/softmax 回歸 AILearning 第5章_邏輯回歸 AILearning 第8...
...處可見,運(yùn)行在其中的APP、網(wǎng)站也非常多,如何采集終端數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,提升軟件的品質(zhì)非常重要,例如PV/UV統(tǒng)計(jì)、用戶行為數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)與分析等。雖然場(chǎng)景簡(jiǎn)單,但是數(shù)據(jù)量大,對(duì)系統(tǒng)的吞吐量、實(shí)時(shí)性、分析能力、查詢能力都...
...核心觀點(diǎn)進(jìn)行梳理,包含AI、移動(dòng)BI、自助式BI、云部署、數(shù)據(jù)治理、增強(qiáng)型BI等多個(gè)方向,力求為讀者呈現(xiàn)清晰的2019年商業(yè)智能藍(lán)圖。 2019年,商業(yè)智能(BI)解決方案的核心競(jìng)爭(zhēng)力,仍將取決于其是否具備使手動(dòng)工作量降到最...
... SoftServe 進(jìn)行了這項(xiàng)研究,調(diào)查了多個(gè)行業(yè)的決策者對(duì)大數(shù)據(jù)技術(shù)中的風(fēng)險(xiǎn)、挑戰(zhàn)和機(jī)遇的看法。該數(shù)據(jù)顯示,大數(shù)據(jù)分析技術(shù)盡管相對(duì)較新,仍然有 86% 的公司運(yùn)用了大數(shù)據(jù)系統(tǒng)。此外,大中型公司認(rèn)為大數(shù)據(jù)分析是必須的,...
背景 數(shù)據(jù)庫存儲(chǔ)著系統(tǒng)的核心數(shù)據(jù),其安全方面的問題在傳統(tǒng)環(huán)境中已經(jīng)成為泄漏和被篡改的重要根源。而在云端,數(shù)據(jù)庫所面臨的威脅被進(jìn)一步的放大。因此,對(duì)云數(shù)據(jù)庫的操作行為尤其是全量 SQL 執(zhí)行記錄的審計(jì)日志,...
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...