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...
hzx
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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...
邹强
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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...
Shisui
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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:基础的小伙伴应该该怎么自学数据分析呢？我会从学习方式、学习内容、面试准备这三项内容展开介绍，那么废话不多说，我们直接进入正题。一、学习方式我们可以将学习方式划分为2类：①裸辞学习 ②在职学习一般情况不建议裸辞，因为裸辞的小伙伴在求职的时候会比较被动：心态问题 ，如果长时间找不到工作，要承受很大的心理压力；HR压制 ，这里指HR会压制你的薪资，比如面试官会问，什么时间能到岗，你会很急切的回复说，明天...
Jeffrrey
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...中分析内存使用情况？相关阅读基于Python实现的微信好友数据分析Python数据分析和数据挖掘学习路线图一文入门Python数据分析库Pandas 此文已由作者授权腾讯云+社区发布，原文链接：https://cloud.tencent.com/dev...
...点的颜色（白色 - 未访问； 灰色 - 已发现； 黑色 - 已经探索完）2.初始化一个队列3.首先队列入顶点 v4.如果队列不会空，则取队列第一个进行探索5.探索过程中获取当前顶点的所有邻接顶点，并推进队列6.完成5后，标记当前为黑...
分层数据Hierarchical Data探索（例如：无限级分类、多级菜单、省份城市） 引言 什么是分层数据？ 类似于树形结构，除了根节点和叶子节点外，所有节点都有一个父节点和一个或多个子节点。 大多数同学都曾在数据库中处理...
...有功能测试——从用户的角度检查功能完成得怎么样。 探索性测试 探索性测试是为了某一个特定目的而进行的测试，且就这一次，以后一般也不会重复测试。在软件工程的实践中，Ad hoc大多是指随机进行的、探索性的测试...
...er.com/deep-neuroevolution/欢迎加入本站公开兴趣群商业智能与数据分析群兴趣范围包括各种让数据产生价值的办法，实际应用案例分享与讨论，分析工具，ETL工具，数据仓库，数据挖掘工具，报表系统等全方位知识QQ群：81035754
... 我们首先要将数据集字段归类到维度与度量，才能提高数据分析的效率。数据分析就是从不同维度下看度量值，先想清楚要看的是什么数据，比如销量还是利润？这些字段都属于度量，然后想一想要怎么看这些度量，是看总数...
...层面来讲，不用特别复杂的算法，我们用这个算法就是想探索一下，实际大家真正做的好的话，比如你用一般的分类方法，用我们最直接方法也可以达到类似的效果，但是我们这里尝试了一下。 分好之后有个工程架构，以前是...
...现所带来的挑战。数据处理和我们我们内部可视化探索的数据分析产品一样充满挑战。但是这时候，以人为本的美学设计和通俗易懂的解释性是比高效的信息设计技术来得更重要的。 例如，我们开始和设计团队协作。为了动态...
...现所带来的挑战。数据处理和我们我们内部可视化探索的数据分析产品一样充满挑战。但是这时候，以人为本的美学设计和通俗易懂的解释性是比高效的信息设计技术来得更重要的。 例如，我们开始和设计团队协作。为了动态...
...程主要分为如下几个方面: 定义挖掘目标 数据取样 数据探索 数据预处理 数据建模 模型评估 数据可视化 下面我们逐一进行介绍。 定义挖掘目标 针对具体的数据挖掘应用需求,首先要明确本次的挖掘目标是什么?系统完成后能达...
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
