回答:这个我有经验，我来答一下????♂️目前在我们数据行业内的日常用语中，数据分析和数据可视化这两个术语似乎已成为同义词。虽然说两者它都包含数据分析的内容，但实际上还是有一定的细微差别。就比如说数据分析：它更多的强调的是一个逻辑思维能力，强调的是一个探索性的过程，通常从特定的问题开始。它需要好奇心、寻找答案的欲望和很好的韧性，因为这些答案并不总是容易得到的。而数据可视化分析：它就在数据分析的基础上涉...
linkin
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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...
B0B0
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回答:首先我认为，业务数据分析是业务和数分这两大块内容的集合体，学习业务和学习数据分析是同等重要的，既然题主问的是学习路径，那么我就分开说：先说数据分析，要学些什么按照我一贯推崇的学习路径，数据分析一定要先学基础和方法，再学工具和技能，但是很多人都恰恰本末倒置了，下面我就按照基础和工具的顺序，说一下应该学习哪些内容1、数据分析基础包括：（1）统计学基础。数理统计学是数据分析的基础之一，很多人连统计学概念...
selfimpr
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...数据技术中的风险、挑战和机遇的看法。该数据显示，大数据分析技术尽管相对较新，仍然有 86% 的公司运用了大数据系统。此外，大中型公司认为大数据分析是必须的，并且接受基于大数据分析的新技术。调查对象被问到，与...
... 本报告涵盖了为了支持工作负载（涵盖OLTP、运营、BI和分析），查询引擎面临的挑战的细节，这些细节也可以作为访问数据库引擎、查询引擎和存储引擎组合以及满足事务、运营、分析或混合工作负载需求的指南。以下评估选...
之前提到动态加载就两个解决方案——手动分析和selenium。接下来的文章我们会来深入探讨它们，本文将首先，重点介绍前者——手动分析 手动分析是一个比较有难度，比较麻烦的解决方案，但优点也很明显：速度快，又能...
...行业分析专家，来看看他们列出的几大趋势吧。 1.云端大数据分析 Hadoop是一组有一定框架结构的工具，用来处理大型数据组。它原本用于机器群，但现在情况有所变化。Forrester Research一位分析师BrianHopkins表示，现在有越来越多...
... Bug最大的价值不在于找到并解决它，而在于通过对Bug的分析，使我们增加一些经验、掌握一些规律，以便更好地进行测试。 在对Bug进行分析时，一般很容易能想到的问题有： 这个Bug是什么？ 为什么会出现这个Bug？ 实际上，...
...务风控主要做四件事： 拿到足够多的数据 做足够灵活的分析平台去分析数据 产出风险事件进行阻拦风险 量化风险拦截的价值和不断分析案例进行策略优化 拿数据这件事几乎是决定风控系统成败的核心，由于篇幅问题我们先...
...积累了大量数据，那么使用这些数据能做什么呢？ 微博数据分析很早就有人在做了，网上采集分析工具貌似有很多，搜索一下想找一些微博数据分析的具体方案。世事变幻，发现很多几年前的微博数据分析平台都不能用了，可...
...要的流行应用程序： Web开发 数据科学 - 包括机器学习，数据分析和数据可视化 脚本 Web开发 最近基于Python的Web框架（如Django和Flask）在Web开发中变得非常流行。 我为什么需要一个Web框架？ 这是因为Web框架使构建通用后端逻辑...
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...
未东兴
刘德刚
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