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:数据分析是干什么的?在企业里收集数据、计算数据、提供数据给其他部门使用的。数据分析有什么用?从工作流程的角度看,至少有5类分析经常做:工作开始前策划型分析:要分析一下哪些事情值得的做工作开始前预测型分析:预测一下目前走势,预计效果工作中的监控型分析:监控指标走势,发现问题工作中的原因型分析:分析问题原因,找到对策工作后的复盘型分析:积累经验,总结教训那数据分析是什么的?数据分析大体上分3步:1:获...
回答:数据分析的应用几乎是无行业和人群限制的。数据分析的魅力体现在数据的价值和创新的能力,运用数据的能力越来越成为基础的职业技能,因此任何有兴趣和需求的人士都可以进入这个领域。涉及到数据分析学习和工具的选择, 那么久可以从知识和应用的角度入门数据分析的路径。01SQL数据库语言作为数据分析师,我们首先要知道如何获取数据,其中最常用的就是从关系型数据库中取数。因此,你可以不会R,但不能不会SQL。大数据...
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:零基础数据分析对于这个问题,我将拆分为三个方面,行业前景、必备技能以及工作求职。首先,就行业而言,数据分析岗位是工作中最核心的竞争力之一,在互联网下半场,各大企业都进行数字化转型,对数字分析人才的需求也越来越旺,数字分析岗位一般月薪都在10k以上,一线城市在20k-40k左右,其前景还是不可估量的。其次,对于必备技能来说,一般是需要掌握Excel、SPSS,主流SQL语言,能够使用python、R...
... 商城系统的可行性与需求 一、可行性的分析二、可行性分为哪些方面1、技术可行性分析2、操作可行性分析 三、需求分析1.功能性需求2.非功能性需求3.设计约束 一、可行性的分析 可行性分析是通过对项...
...该压缩包中的2020-02-22-china.csv文件,这是作者Python大数据分析武汉疫情的开源代码,也推荐感兴趣的读者阅读。 Procmon显示了与WinRAR相关的操作,如下图所示。我们可以查看运行的进程、注册表等信息。 第三步,查询chin...
...周宝曜 引言 本文旨在介绍区域医疗信息系统建设和大数据分析技术的发展,并总结出健康云上的大数据分析面临的特殊挑战和提出初步解决方案。 一、健康云的兴起 随着我国经济持续稳定的发展和现代科技的日益进步,...
...后持久化到RDBMS类型的数据库中就好了,通过Sql可以进行数据分析。如果数据量很大,就需要一些中间件来辅助收集和上传,然后分别将数据写入到在线和离线的系统中,比如先上传到Flume,Flume可以做数据的采集与聚合,再将Flu...
...动化测试执行结果数据指数级增加,随之而来的大量结果分析处理工作将成为自动化测试的开展的瓶颈,亟需配套高效的自动化方法。 针对上述问题,本发明提出了一种商业银行组织级接口自动化测试结果分析方法与装置,通...
...既然业务逻辑复杂,那意味着项目前期的业务建模、需求分析、分析设计极为重要,直接抛开这几个阶段进入技术实施开发阶段,不管套用什么设计模式、架构模式,系统的扩展性肯定难以保证。 项目的扩展性虽然最终体现为...
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...