高維數據分析SEARCH AGGREGATION
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...
hzx
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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...
鄒強
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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...
Shisui
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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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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...
Jeffrrey
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...，把二維數據降為用1維來表示，當然，PCA通常是應用在高維數據集上。 PCA解決什么問題 假設我們有10張100 × 100像素的灰度人臉圖，我們目標是要計算這10張圖的主成分來作為人臉特征，這樣就可以基于這個‘特征臉’進行人臉...
今天看到一道題目，花了半天時間，解了出來 一個數組var meta = [1,2,[3,4,[5]],6,[7,[8,9,[10,11,[12]]]]];，通過遞歸的方式依次取出這個數組中的數據 1、首先，針對這道題，如果不使用遞歸，最簡單的解法,是先對其使用string方法，...
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...術總能做到最好（沒有免費的午餐）。 5：直覺錯誤——高維度 過度擬合之后，機器學習中最大的問題就是維度的詛咒。這個話題是由Bellman在1961年提出的，指的是許多在低維度下工作正常的算法在輸入是高維時就變得棘手。但...
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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...
zhigoo
