大數據分析與挖掘技術SEARCH AGGREGATION
回答:這個問題思考了很久，作為過來人談一談，建議在看我這篇回答之前先去了解一下數據挖掘的概念和定義。在學習數據挖掘之前你應該明白幾點：數據挖掘目前在中國的尚未流行開，猶如屠龍之技。數據初期的準備通常占整個數據挖掘項目工作量的70%左右。 數據挖掘本身融合了統計學、數據庫和機器學習等學科，并不是新的技術。數據挖掘技術更適合業務人員學習（相比技術人員學習業務來的更高效）數據挖掘適用于傳統的BI（報表、OLA...
LoftySoul
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回答:近幾年，大數據的概念逐漸深入人心，大數據的趨勢越來越火爆。但是，大數據到底是個啥？怎么樣才能玩好大數據呢？大數據的基本含義就是海量數據，麥肯錫全球研究所給出的定義是：一種規模大到在獲取、存儲、管理、分析方面大大超出了傳統數據庫軟件工具能力范圍的數據集合，具有海量的數據規模、快速的數據流轉、多樣的數據類型和價值密度低四大特征。數字經濟的要素之一就是大數據資源，現在大家聊得最多的大數據是基于已經存在的...
khlbat
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回答:1998年9月4日，Google公司在美國硅谷成立。正如大家所知，它是一家做搜索引擎起家的公司。無獨有偶，一位名叫Doug?Cutting的美國工程師，也迷上了搜索引擎。他做了一個用于文本搜索的函數庫（姑且理解為軟件的功能組件），命名為Lucene。左為Doug Cutting，右為Lucene的LOGOLucene是用JAVA寫成的，目標是為各種中小型應用軟件加入全文檢索功能。因為好用而且開源（...
ctriptech
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回答:其實根本就沒有什么數據分析師，或者說，人人都是數據分析師。懂我這個意思嗎？我的文章里，也寫過很多數據行業的知識，你可以去看看，其實有時候想想，你就不一定非得從事這樣的行業了。就拿數據挖掘來說吧，據我所知，廠商今年都混的不怎么樣，為什么？客戶需求很少，而且都是定制化的，整個項目的周期很長。還有就是一個企業里，互聯網公司可能還好一點，數據分析師根本不需要那么多，你看看ucloud的數據分析報錄比，20...
bingchen
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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...
txgcwm
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...程師」不錯的時機。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
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...典代表是NoSQL數據庫。 也就是說，機器學習僅僅是大數據分析中的一種而已。盡管機器學習的一些結果具有很大的魔力，在某種場合下是大數據價值最好的說明。但這并不代表機器學習是大數據下的唯一的分析方法。 ...
...014年加入百度，先后帶團隊建設為百度地圖6大Place場景做數據分析，后專注于百度外賣大數據生態從0開始孵化并最終完善。自主研發涉及到數據采集3大平臺、開放式ETL4件套、OLAP分析平臺、Adhoc、大數據分布式調度、數據集市、...
...應用，支持淮安成為全國智慧醫療的典范。 百度大數據分析疾病分布情況。百度公司結合大數據整合和大數據分析等技術推出了在線的疾病預測功能，這項技術通過對用戶的搜索和位置數據進行統計和分析，從而得出...
...有很多，這次我重點講一下用戶位置相關的工作交付點挖掘。首先看一下目前主要問題：用戶位置信息有很多錯誤，比如： 用戶選擇錯誤 上圖左，一個小區會有1期2期~N期等，用戶在選擇POI的時候就可能發生錯誤（比如1期...
...時產生，于是就需要大數據技術來實現對數據信息的價值挖掘。大數據技術包括了數據采集，數據存取，基礎架構，數據處理，統計分析，數據挖掘，模型預測，結果呈現等八個方面。而以上幾個方面都離不開云平臺和云計算能...
...始數據存儲。為什么要基于原始數據存儲？因為在整個的數據分析階段，可以細分為三個階段。第一個就是傳統的是 BI 階段。第二個是數據的挖掘，第三個是數據的預測分析。 想解決這三個階段的過程，以傳統的方法是建一個...
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...
韓冰
