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: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...
txgcwm
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回答:实变函数和泛函分析的难度其实是很高的，对于普通的工科生而言，这些课程都是不作要求，直到研究生的时候才会开放类似的选课。其中，实变函数是数学分析的进阶版，相当于数学分析中增加了测度的概念，从而让原本就半懂不懂的数学理论变得更加抽象；泛函分析就更加不用说了，这门基于测度和度量的学科，大部分人看到其中的抽象概念时，都是云里雾里，很难摸到头绪。但是好就好在，这些课一般来说考试比较容易，比如说像我们研究生时...
kgbook
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回答:谢谢邀请！首先答案是肯定的，市场营销人员掌握Python语言是有一定必要的。对于市场人员来说，数据分析是非常重要的，在大数据时代背景下，通过Python做数据分析是一个比较流行的做法。通过Python做数据分析至少能为市场营销人员带来以下几点好处：第一：数据分析是制定营销策略的依据。市场营销人员制定策略的一个重要依据就是数据分析的结果，数据分析可以从客观的角度来呈现出基本的市场规律，所以数据分析对...
Yang_River
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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...
陈江龙
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摘要： 在3月29日深圳云栖大会的数据分析与可视化专场中，阿里云产品专家陌停对大数据智能分析产品 Quick BI 进行了深入的剖析。大会现场的精彩分享也赢得观众们的一直认可和热烈的反响。 大数据分析之路的挑战与期望 ...
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...穿一切的战略思维，芯片、硬件、软件、安全、大数据与分析、人工智能，可以说已经全部平台化或正在平台化。而这平台化进程的核心目标就是面向行业应用场景的认知解决方案和云平台，其中认知解决方案主要指包括Watson人...
... 监督学习 写给人类的机器学习 2.2 监督学习 II Python 数据分析与挖掘实战 第5章 挖掘建模 Python 数据分析与挖掘实战 第13章 财政收入影响因素分析及预测模型 与 TensorFlow 的初次接触 2. TensorFlow 中的线性回归 SciPyCon 2018 sklearn ...
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...力，仍将取决于其是否具备使手动工作量降到最低的高级分析功能。《商业应用研究中心（BARC）2018商业智能调查》显示，全球BI服务市场预计将发生重大的技术变革。BI用户在2019年可以期待的主要技术举措是云BI部署，移动BI，...
...的大中型公司希望在未来的两年内能将机器学习用于商业分析。今年四月， Vanson Bourne 为 SoftServe 进行了这项研究，调查了多个行业的决策者对大数据技术中的风险、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...
...式关系型数据库 DRDS 与日志服务联合，推出 SQL 审计与分析功能，不仅支持历史 SQL 记录的查看，而且提供对 SQL 执行状况、性能指标、安全问题的实时诊断分析能力，助您全面洞察SQL。 功能优势 操作简单：轻松配置即可开启...
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...
zhigoo
