-
在数据科学领域中，你必须要多少数学知识？
所属栏目：[大数据] 日期：2021-06-04 热度：185
如果你有心学习数据科学，那么你一定会在脑海中想过下面的问题： 没有或者只有很少的数学知识，我能做一个数据科学家吗? 数据科学必需的数学工具有哪些? 有很多优秀的包可用于建立预测模型或者数据可视化。其中最常用的用于描述和预测分析的一些包有： Ggplo[详细]
-
云计算、大数据、人工智能是相得益彰的
所属栏目：[大数据] 日期：2021-06-04 热度：115
2018年是中国云计算产业的拐点，政策+产业+资本全方位共振，云计算产业需求进入加速增长期，云计算行业相关上市公司业绩增长得到进一步上升，对于后市，各大机构也纷纷表示看好。 对此有网友表示称，云计算、大数据、人工智能是相辅相成的，三者缺少了谁都不[详细]
-
Hive 中的四种排序详解，再也不会错误使用了
所属栏目：[大数据] 日期：2021-06-04 热度：89
Hive 中的四种排序 排序操作是一个比较常见的操作，尤其是在数据分析的时候，我们往往需要对数据进行排序，hive 中和排序相关的有四个关键字，今天我们就看一下，它们都是什么作用。 数据准备 下面我们有一份温度数据,tab 分割 2008 32.0 2008 21.0 2008 31.[详细]
-
10分钟了解数据地图制作，让你的可视化再高一级！
所属栏目：[大数据] 日期：2021-06-04 热度：200
1、点地图 点地图很直白，用来表示某个区域各个网点(特定位置)的数据，精准性高，可以快速定位到位置。 使用场景：点事件的分布，可以应用的场景很多，比如某一地区的公交站点分布、商场分布等等，复杂一点的像下面的特大意外事故追踪图，能准确快速地定位到[详细]
-
人工智能世界大数据收集行为的刑法规制
所属栏目：[大数据] 日期：2021-06-04 热度：64
一、刑法规制大数据收集行为的困境 大数据非法收集行为的刑事违法性判断包括行为对象属性认定和违法行为评价两方面，而刑法理论对二者的判断存在不同观点。 首先，作为行为对象的大数据在刑法上可能评价为财产、人身权利或社会秩序。随着人工智能技术的发展[详细]
-
带你了解Hive窗口函数Row Number的用法
所属栏目：[大数据] 日期：2021-06-04 热度：148
ow_number 前面我们介绍窗口函数的时候说到了窗口函数的使用场景，我们也给它起了一个名字进行区分，通用窗口函数和特殊窗口函数，今天我们就来看一下排序相关的窗口函数，因为是窗口函数，并且我们说它是用来排序的，我们大概也能猜到它就是用来对窗口内的[详细]
-
警惕 这六种算法都有坑：中消协点名大数据杀熟
所属栏目：[大数据] 日期：2021-06-04 热度：198
对于大数据杀熟问题，中消协也开始关注了。1月7日，中消协召开网络消费领域算法规制与消费者保护座谈会。 中消协表示，有些经营者利用算法进行价格歧视，他们介绍了六种算法，分别是推荐算法、价格算法、评价算法、排名算法、概率算法、流量算法，指出算法可[详细]
-
教你如何用ECharts画折线图
所属栏目：[大数据] 日期：2021-06-04 热度：159
在正式学习之前，先来了解一个ECharts官网提供的很好用的功能。该功能可以实时显示代码的效果，使用方法说明如下。 首先，打开ECharts官网，在实例菜单中选择任意一个图，如图4-1所示。 https://echarts.apache.org/exampl-es/zh/editor.html?c=area-stack[详细]
-
基于自然流布局的可视化拖拽搭建平台设计措施
所属栏目：[大数据] 日期：2021-06-04 热度：177
LowCode 是高效、高性能的拖拽式低代码开发平台. 也是笔者最近一直在研究的方向, 对于可视化搭建平台的实现方案笔者之前写过很多文章, 这里带大家探索一个新方向基于自然流布局的可视化搭建平台. 在我们之前实现的 h5-dooring 搭建平台中, 我们采用了网格布[详细]
-
你可能早就中招了，大数据杀熟防不胜防该如何解决
所属栏目：[大数据] 日期：2021-06-04 热度：155
大数据杀熟已经泛滥到了不得不治理的时候。一方面大数据杀熟几乎无处不在，另一方面大平台具有强大的不对称优势，消费者防不胜防，作为消费者不可能做到时刻对各大平台的信息进行广泛的横向、纵向对比、分析。 多年前曾经火了一段时间的多平台比价软件为什么[详细]
-
大数据是用来算计的？
所属栏目：[大数据] 日期：2021-06-04 热度：189
1月7日，中消协召开网络消费领域算法规制与消费者保护座谈会。中消协表示，有些经营者利用算法进行价格歧视。一是对新老用户制定不同价格，会员用户反而比普通用户价格更贵。二是对不同地区的消费者制定不同价格。三是多次浏览页面的用户可能面临价格上涨。[详细]
-
数据科学的10种卓越工具和技术
所属栏目：[大数据] 日期：2021-06-04 热度：103
数据科学的普及迅速增长，导致创建了各种各样的工具和技术，为数据科学爱好者带来了整体收益和利益。 世界上有一个新的流行术语，称为数据。而且大多数技术巨头，例如Google，Facebook，Microsoft，IBM以及许多其他大型和小型公司，都将大量宝贵的时间和宝贵[详细]
-
数据科学、机器学习与AI：如何配合工作
所属栏目：[大数据] 日期：2021-06-04 热度：81
企业如何从如此多的数据中挖掘商业价值呢?他们需要能够分析这些数据，这就像在大海捞针。而这正是数据科学、机器学习和AI发挥作用的地方，但你并不需要泽字节规模的数据来使这三项技术具有相关性。 对于各种行业中各种类型和规模的企业，这三项技术都是关键[详细]
-
2021年数据分析的主要走向
所属栏目：[大数据] 日期：2021-06-04 热度：91
数据分析对于组织运营十分重要，而在任何市场中获得成功都需要有效地使用数据。那么会遇到什么问题?随着应用程序和市场发展变得越来越复杂，数据分析行业也越来越复杂。 为了深入了解如何在2021年及以后的时间里从数据中获取更多信息，Splunk公司首席技术官A[详细]
-
让税收大数据施展更大价值
所属栏目：[大数据] 日期：2021-06-04 热度：109
受疫情影响，不少外贸企业选择转向国内市场销售，但打通内销渠道却往往没那么容易。近日湖南某服装企业出口转内销时就遭遇接单难，生产面临停滞。当地税务部门了解情况后，立即借助税收大数据平台，在上下游关联企业中对比筛选出国内服装销售公司，帮企业找[详细]
-
了解数据分析，从掌握KSA模型开始
所属栏目：[大数据] 日期：2021-06-04 热度：102
1什么是KSA KSA是HR领域的概念，原本说的是评价人能力的三个维度 知识Knowledge：完成任务必须掌握的理论知识。 技能Skills：完成任务必须的工具操作技能。 能力Abilities：完成任务所必须的思维、沟通、协调等能力。 举个简单的例子，陈老师家里4岁的小朋友[详细]
-
大数据可视化应用于哪些现实生活
所属栏目：[大数据] 日期：2021-06-04 热度：116
大数据可视化应用于哪些现实场景 1、大数据可视化提高效率 数据统计分析大数据可视化普遍用以政府部门、公司经济活动分析，包含公司的财务报表分析、供应链管理剖析、市场销售生产制造剖析、客户关系管理剖析等，将企业运营所造成的全部有使用价值数据信息集[详细]
-
企业在使用大数据时必须避免的错误
所属栏目：[大数据] 日期：2021-06-04 热度：145
目前，每个业务都是一个数据业务。无论您是庞大的全球企业集团还是本地经营的家族企业，数据都是当今至关重要的重要资源。如果您没有成功的数据策略，或者没有成功的数据策略，那么您的组织将无法提供巨大的潜在业务价值数据。 在最新技术的帮助下，各种规模[详细]
-
大数据等新技术提升互联网链接由“人”转向“物
所属栏目：[大数据] 日期：2021-06-04 热度：65
当前，我国互联网产业展现出巨大的发展活力和韧性，成为我国应对新挑战、建设新经济的重要力量。专家表示，未来在5G、人工智能、大数据等新技术的助推下，随着互联网渗透率进一步提升，互联网连接的重心将从人转向物。 过去一年，互联网以一种前所未有的姿态[详细]
-
云计算和大数据的重要性
所属栏目：[大数据] 日期：2021-06-04 热度：168
从每年高校、研究机构单方面开发一个项目开始,到开放资源发布源代码,这是中国一步步构建的科学发展架构。从国内发展初期的专利库建设,到智能化数据传输架构,到openlayers的leader和应用开发,再到更多基础架构的发展,中国在AI与传统行业的结合中起到了关键性[详细]
-
5G时代不可或缺的重要技术：详解边缘计算参考架构3.0
所属栏目：[大数据] 日期：2021-06-04 热度：95
参考架构基于模型驱动的工程方法（Model-Driven Engineering，MDE）进行设计，如图3-1所示，可将物理和数字世界的知识模型化，从而实现以下目标： 物理世界和数字世界的协作； 跨产业的生态协作； 减少系统异构性，简化跨平台移植流程； 有效支撑系统的全生[详细]
-
从金融领域到经济领域 大数据征信遭严禁锢
所属栏目：[大数据] 日期：2021-06-04 热度：157
近日，中国人民银行发布关于《征信业务管理办法(征求意见稿)》(下称《办法》)，其中对于征信活动有一个明确的定义，将为金融经济活动提供服务、用于判断个人和企业信用状况的各类信息界定为信用信息，其信息服务活动为征信活动。 信用信息是指为金融经济活动[详细]
-
大数据分析会遇到哪些麻烦？
所属栏目：[大数据] 日期：2021-06-04 热度：106
1.很难获得用户操作行为完整日志。现阶段数据分析以统计为主，如用户量、使用时间点时长和使用频率等。一是需要识别用户，二是记录行为容易引起程序运行速度，三是开发成本较高。 2.产品缺乏核心指标，这需要分析人员足够的了解产品。产品有了核心指标，拆分[详细]
-
2021年大数据产业展望
所属栏目：[大数据] 日期：2021-06-04 热度：96
2021年大数据产业的预测 Luminati Networks公司首席技术官(CTO)Ron Kol表示，2021年，开放和免费的数据收集将会推动未来的创新。调研机构FrostSullivan公司最近的一项调查发现，54%的IT决策者表示需要进行大规模数据收集，以跟上组织业务增长和在线竞争的步[详细]
-
了解Python比VBA，Excel数据
所属栏目：[大数据] 日期：2021-06-04 热度：83
当有人发布关于 python 处理 Excel 数据的文章，总会有人只看了标题就评论： vba处理已经足够，完全没必要使用python。 我工作环境不能安装，因此vba就比python更适合处理Excel vba比python快速100倍! 其实，那些稍微接触过 pandas 的人，相信都会心底上抗拒[详细]
