數(shù)據(jù)的分析與處理SEARCH AGGREGATION
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...
B0B0
|
998人閱讀
回答:首先明確下定義：計(jì)算時(shí)間是指計(jì)算機(jī)實(shí)際執(zhí)行的時(shí)間，不是人等待的時(shí)間，因?yàn)榈却龝r(shí)間依賴于有多少資源可以調(diào)度。首先我們不考慮資源問題，討論時(shí)間的預(yù)估。執(zhí)行時(shí)間依賴于執(zhí)行引擎是 Spark 還是 MapReduce。Spark 任務(wù)Spark 任務(wù)的總執(zhí)行時(shí)間可以看 Spark UI，以下圖為例Spark 任務(wù)是分多個(gè) Physical Stage 執(zhí)行的，每個(gè)stage下有很多個(gè)task，task 的...
silenceboy
|
1071人閱讀
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...
txgcwm
|
1355人閱讀
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)...
Yang_River
|
1563人閱讀
回答:我是做JAVA后臺(tái)開發(fā)的，目前為止最多處理過每天600萬左右的數(shù)據(jù)！數(shù)據(jù)不算特別多，但是也算是經(jīng)歷過焦頭爛額，下面淺談下自己和團(tuán)隊(duì)怎么做的？后臺(tái)架構(gòu):前置部門:負(fù)責(zé)接收別的公司推過來的數(shù)據(jù)，因?yàn)槊刻斓臄?shù)據(jù)量較大，且分布不均，使用十分鐘推送一次報(bào)文的方式，使用batch框架進(jìn)行數(shù)據(jù)落地，把落地成功的數(shù)據(jù)某個(gè)字段返回給調(diào)用端，讓調(diào)用端驗(yàn)證是否已經(jīng)全部落地成功的，保證數(shù)據(jù)的一致性！核心處理:使用了spr...
李增田
|
1515人閱讀
回答:一名合格的數(shù)據(jù)分析師應(yīng)該掌握網(wǎng)頁爬蟲：Python或R數(shù)據(jù)存儲(chǔ)：Excel或者Tableau、MangoDB等數(shù)據(jù)清洗：數(shù)據(jù)缺失處理等數(shù)據(jù)分析：線性回歸等數(shù)據(jù)可視化：Python或R的可視化包進(jìn)階級(jí)數(shù)據(jù)分析師：統(tǒng)計(jì)知識(shí)運(yùn)籌學(xué)知識(shí)機(jī)器學(xué)習(xí)知識(shí)掌握以上三個(gè)技能點(diǎn)便可稱之為數(shù)據(jù)科學(xué)家至于面試要準(zhǔn)備些啥？Simply按照上面技能點(diǎn)一一準(zhǔn)備但是今天要說的是一項(xiàng)奇淫技巧那就是--寫一篇數(shù)據(jù)分析的推文在這篇推文...
qianfeng
|
1158人閱讀
... 大數(shù)據(jù)概述 1.1 大數(shù)據(jù)時(shí)代00 簡要介紹01 時(shí)代背景的支撐 1.2 大數(shù)據(jù)的概念和影響00 大數(shù)據(jù)的 `4V ` 特性?01 大數(shù)據(jù)的影響 1.3 大數(shù)據(jù)的應(yīng)用00 影視劇的投拍01 谷歌預(yù)測(cè)流感03 ...
...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...
Intuit數(shù)據(jù)工程副主管Loconzolo雙腳都已經(jīng)邁進(jìn)數(shù)據(jù)湖里了。Smarter Remarketer首席數(shù)據(jù)科學(xué)家DeanAbbott也為云技術(shù)的發(fā)展指出了捷徑。他們二人一致認(rèn)為, 大數(shù)據(jù)與分析學(xué)前沿是個(gè)活動(dòng)目標(biāo)，這一領(lǐng)域包含了儲(chǔ)存原始數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)湖和...
摘要：敏捷大數(shù)據(jù)智能化的主要目標(biāo)就是，結(jié)合敏捷大數(shù)據(jù)實(shí)施理念，研發(fā)靈活的、輕量化的智能模型，并在敏捷大數(shù)據(jù)平臺(tái)上對(duì)數(shù)據(jù)流進(jìn)行實(shí)時(shí)智能化處理，最終實(shí)現(xiàn)一站式的大數(shù)據(jù)智能分析實(shí)踐。 一、前言 人工智能的誕...
...責(zé)人 本文字?jǐn)?shù)：13479字 閱讀用時(shí)：34分鐘 導(dǎo)讀：隨著數(shù)據(jù)中臺(tái)的提出和成功實(shí)踐，各企業(yè)紛紛在大中臺(tái)，小前臺(tái)的共識(shí)下啟動(dòng)了自己的中臺(tái)化進(jìn)程，以數(shù)據(jù)中臺(tái)、技術(shù)中臺(tái)、業(yè)務(wù)中臺(tái)為代表的一系列技術(shù)，極大增強(qiáng)了...
本文為CDA數(shù)據(jù)分析研究院原創(chuàng)作品,轉(zhuǎn)載需授權(quán) 1.為什么選擇Python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析？ Python是一門動(dòng)態(tài)的、面向?qū)ο蟮哪_本語言，同時(shí)也是一門簡約，通俗易懂的編程語言。Python入門簡單，代碼可讀性強(qiáng)，一段好的Python代碼，閱...
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...
