回答:这个问题思考了很久,作为过来人谈一谈,建议在看我这篇回答之前先去了解一下数据挖掘的概念和定义。在学习数据挖掘之前你应该明白几点:数据挖掘目前在中国的尚未流行开,犹如屠龙之技。数据初期的准备通常占整个数据挖掘项目工作量的70%左右。 数据挖掘本身融合了统计学、数据库和机器学习等学科,并不是新的技术。数据挖掘技术更适合业务人员学习(相比技术人员学习业务来的更高效)数据挖掘适用于传统的BI(报表、OLA...
回答:其实根本就没有什么数据分析师,或者说,人人都是数据分析师。懂我这个意思吗?我的文章里,也写过很多数据行业的知识,你可以去看看,其实有时候想想,你就不一定非得从事这样的行业了。就拿数据挖掘来说吧,据我所知,厂商今年都混的不怎么样,为什么?客户需求很少,而且都是定制化的,整个项目的周期很长。还有就是一个企业里,互联网公司可能还好一点,数据分析师根本不需要那么多,你看看ucloud的数据分析报录比,20...
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...
...海、深圳、成都四个地区 提供人工智能、算法、产品、销售等多类岗位 毕业多年,你的状态还好吗? 是否忧虑被甩在时代的边缘? 是否担心被机器取代? 是否不安现状、跃跃欲试? 来吧, 选择对的行业,与优秀的人一起共...
...类/趋势预测/推荐关联类商品 回归分析 实际应用: 预测销售趋势 聚类 实际应用: 分类 关联规则 包括两个阶段: 从海量数据中找到高频项目组/产生关联规则 实际应用: 预测客户需求 Web数据挖掘 常用算法: PageRank算法/HITS...
...数据中心所做的努力,这是微软、甲骨文和其他公司正在销售的硬件设备。这些设备为IT团队提供了缓解和挑战,他们试图充分利用公共云,同时优化其本地数据中心技术的使用。在其他情况下,软件就是云计算提供商用来拉近...
...,其数据包括工厂车间机器的运行数据、上下游的供应和销售数据、熟练工人的经验数据等,这些海量数据容易形成孤岛。早年的工业信息化更多解决的是存储问题,无法挖掘数据背后的商业价值,难以实现高效协同生产。云计...
...者是否可以有认证体系以确保安全?4.大企业OA、培训、销售管理等更适合采纳公有云,ERP等核心应用更适合采纳公有云,CIO需要看到更多行业的云端应用案例以及需要成熟的私有云、混合云建设方案。5.多元化大型企业下属的企...
...程,几乎不可能保证门店在任意时刻都有恰当的库存可供销售。 · 库存太多,意味着大量的库存金额浪费,资金成本显著提升。而对于一些售卖期限有严格要求的商品,比如鲜食、应季服装,高库存更是意味着直接的经济损失...
...用户行为和商业模式的快速变化,在客户为公司的生产和销售服务的支付意愿方面产生了差距。 为缩小差距,公司应采取两项策略: 着力建立业务与品牌,以同等兴趣,价值适合,兴趣一致,高活动,高价值的粉丝团为目标。 ...
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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...