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: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:一名合格的数据分析师应该掌握网页爬虫:Python或R数据存储:Excel或者Tableau、MangoDB等数据清洗:数据缺失处理等数据分析:线性回归等数据可视化:Python或R的可视化包进阶级数据分析师:统计知识运筹学知识机器学习知识掌握以上三个技能点便可称之为数据科学家至于面试要准备些啥?Simply按照上面技能点一一准备但是今天要说的是一项奇淫技巧那就是--写一篇数据分析的推文在这篇推文...
回答:如何快速成为数据分析师?不建议急于求成,所谓快速仅仅是入门而已,想要真正成为数据分析师恐怕需要到实际工作中去历练。下面给出一些建议。数据分析师需要的技能大致有这些:Excel、SQL、统计学及SPSS、Python/R等。建议从Excel开始,因为Excel是使用最多,也是最强大的数据分析工具,入门简单,因为大部分人都接触过Excel。ExcelExcel分为四块:公式+技巧+数据透视表+图表。先...
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...
... 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...
...复撰写呢?只是想更好地帮助初学者了解病毒逆向分析和系统安全,更加成体系且不破坏之前的系列。因此,我重新开设了这个专栏,准备系统整理和深入学习系统安全、逆向分析和恶意代码检测,系统安全系列文章会更加...
...好的项目角色中,应该有行业专家/领域专家、业务过程分析师、系统分析师、软件架构师等角色,从业务架构、信息架构、技术架构保证系统的扩展性。 具体怎样进行业务建模,搭建良好的业务架构和业务模型,从而为技术架...
...法。同时,我们的系统中将嵌入多种数据挖掘算法供数据分析师使用。 综上所述,为解决健康云上的大数据分析问题,我们必须同时利用RDBMS和NoSQL的优势,并且采用结构化和非结构化数据混合存储的形式,相互弥补缺陷,已...
...品迭代不断加快。同时,商业银行的业务性质要求其应用系统有极高的稳定性和可靠性。既要快又要稳,自动化测试是解决这一问题的关键。因此,最近几年,各家商业银行均在大力发展自动化测试。 在这一进程中,自动化测...
...为数据统计与分析等。虽然场景简单,但是数据量大,对系统的吞吐量、实时性、分析能力、查询能力都有较高的要求,搭建起来并不容易。 摘要 在互联网高度发达的今天,ipad、手机等智能终端设备随处可见,运行在其中的APP...
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...