回答:数据分析工具其实有很多种,对应不同类型的使用者也有各自适合的选择。例如懂数据算法计算机语言的人,可能给他一款,填写算法代码流畅的分析软件就是有效。掌握了数据分析专业技能的人,强大的分析功能能将工作做到事半功倍,不管看着功能多复杂。还有就是我这种非计算机专业出身,非统计学出身,但工作做还需要对大量数据进行分析的人。如果你跟我一样,那么可以看下我的回答。我总结了下,我以前找分析工具的时候,自己先想了几...
回答:干货预警,全文8888字,配图100+,阅读预计10分钟。赶时间的朋友点赞▲收藏★关注❤,方便以后再看。数据可视化分析工具一般分为软件类+网页类,对于兼具数据分析+可视化呈现,推荐大家从Excel入手,再学习其他数据分析工具。这里给大家推荐四个适合新手入门的可视化工具,给大家安利了2款软件和2个网站工具,通过接触这4款工具,也能快速做到举一反三,迅速上手其他可视化工具。工具1:Excel推荐Exc...
回答:谢邀~本君自荐一下。我们的产品诸葛io(www.zhugeio.com)可能更偏向于非技术人员的业务分析,比如产品经理、市场、运营人员。从某种意义上也具有可视化分析的特性,但区别于其他工具的是我们面向互联网产品推广运营过程中的分析需求定义了一些分析模型,比如事件、漏斗、自定义留存、粘性、用户分群等,很多工具可以任意拖拽去做分析,但很多时候客户也会因为太灵活反而有一定门槛,所以,当一些模型被标准化以...
回答:一、HadoopHadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是 Hadoop 是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的,此外,Hadoop 依赖于社区服务器,因此它的成本比较低,任何人都可以使用。二、SPSS统计软件 它使用Windows的窗口方式展示各种管理和分析数据方法的功能,使用对话框展示出各种功能选择项,只要是掌握一定的 Windows操作技能,粗通统计分析原理,就可以...
回答:谢谢邀请!数据分析师通常分成两种,一种是应用级数据分析师,另一种是研发级数据分析师,区别就在于是否具备算法设计及实现的能力。应用级数据分析师通常需要掌握各种数据分析工具,把业务模型映射到数据分析工具上,从而得到数据分析的结果。数据分析工具比较多,比如Excel就是一个传统的数据分析工具,另外还有Minitab、LINGO、JMP等,要想全面掌握这些工具的使用需要具备一定的数学基础和统计学基础。通常...
回答:作为一个数据分析师来回答一下:我做这行两年多了,刚开始的时候用的多是MySQL数据库,当然,Oracle数据库也会用到,尤其是在金融行业或者国企都用Oracle,一般的公司使用MySQL数据库,可能是因为MySQL数据库免费吧。另外,在一家互联网公司,我遇到了mongodb,目前一些新兴的互联网公司使用nosql的也比较多,这个当时是现学现卖的。作为一个数据分析师,可能对数据库的使用一般是存取数据...
什么是好的数据可视化分析工具? 第一、使用门槛低: 如使用过Excel就能够使用的数据分析软件,或者是经过简单的学习就可以上手使用的,有一些数据分析工具在网站上就有不少公开的课程,比如网易有数就有在网易云课...
...由Java VM 选择使用vmflags -verbose:gc 和 -Xloggc:生产,可用于数据的可视化。GC Viewer可以用来计算垃圾收集相关的性能指标,其中包括吞吐量,累计暂停,最长的暂停和更多。当你想要一个来囤积垃圾的特殊应用程序,通过改变生成...
...且不需要经历复杂模型的漫长过程。业务人员可以从大量数据中立即生成分析结果,可以使用自助服务分析来获得报告。 2、操作难度不同。毕竟,敏捷BI工具更高级,所以更容易上手。报告设计的整个过程是零代码操作。你可...
...且不需要经历复杂模型的漫长过程。业务人员可以从大量数据中立即生成分析结果,可以使用自助服务分析来获得报告。 2、操作难度不同。毕竟,敏捷BI工具更高级,所以更容易上手。报告设计的整个过程是零代码操作。你可...
...作后面介绍,大家可以持续关注。 sar sar 是一个系统历史数据统计工具。统计的信息非常全,包括 CPU、内存、磁盘 I/O、网络、进程、系统调用等等信息,是一个集大成的工具,非常强大。在 Linux 系统上 sar --help 一下,可以看到...
...Python3.0发布。根据Stack Overflow在2017年的调查显示,近45%的数据科学家使用Python作为主要的编程语言,Python每一次的进步都是它成为数据分析主流工具的重要因素。 近年来,Python的被使用性越来越高,尤其是Jupyter Notebook备受大家...
...态分析工具只对其中4个(15.4%)发出了警告。 这些统计数据与 Gartner 论文《应用安全:大胆想象,从关键入手 ( Application Security: Think Big, Start with What Matters ) 》中的发现相互呼应。在这篇论文中,作者谈到:有趣的是,通常认...
...不一样,但是必须需要掌握一个以上的强大的工具,因为数据分析师分析数据并不是为自己分析的,是需要把分析的结果和内容展现给业务人员的,业务人员并没有强大的数据分析能力,所以可视化也变得相当重要了,尤其是除...
作者:xiaoyu 微信公众号:Python数据科学 知乎:python数据分析师 上一篇主要分享了博主亲身转行数据分析的经历: 【从零学起到成功转行数据分析,我是怎么做的?】 本篇继上一篇将分享转行数据分析的一些经验和学习方...
ChatGPT和Sora等AI大模型应用,将AI大模型和算力需求的热度不断带上新的台阶。哪里可以获得...
大模型的训练用4090是不合适的,但推理(inference/serving)用4090不能说合适,...
图示为GPU性能排行榜,我们可以看到所有GPU的原始相关性能图表。同时根据训练、推理能力由高到低做了...