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: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: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...
qianfeng
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...网时代，精细化运营逐渐成为企业发展的重要竞争力，用户画像的概念也应运而生。用户画像是指，在大数据时代，企业通过对海量数据信息进行清洗、聚类、分析，将数据抽象成标签，再利用这些标签将用户形象具体化的...
...的突破成为可能，之后，一系列快速的改变得到了更符合用户需要并更加切合实际的模型。其功能性及说明性急速增强，而复杂性却随之消失。 这种突破需要我们对业务有更加深刻的领悟和思考，然后再加上重构的勇气和能力...
...的突破成为可能，之后，一系列快速的改变得到了更符合用户需要并更加切合实际的模型。其功能性及说明性急速增强，而复杂性却随之消失。 这种突破需要我们对业务有更加深刻的领悟和思考，然后再加上重构的勇气和能力...
...多项业务及产品中均有涉及： 1、个推能够提供基于精准用户画像的智能推送。其中用户标签主要是基于机器学习，通过训练模型后对人群做预测分类； 2、广告人群定向； 3、商圈景区人流量预测； 4、移动开发领域经常出现虚...
...。不但限制重重，繁琐的编程和抽象的参数设置对于小白用户来说，也远远称不上自动化。 谁能想到，早在2015年，硅谷就成立了一家致力于开发帮助创造AI的AI公司。日前，R2.ai的创始人兼CEO黄一文接受了我们的采访，...
...景，可以提出几个设计目标，如产品架构支持大规模并发用户需要，模型和架构支持持续、快速演进，通过产品的开发积累企业基础业务能力，为将来新产品的快速开发积累可用资源。而基于设计目标能找出产品的总体思路，第...
...要约30分钟来进行Meta同步，稍等一下哟，要保证同步表的用户AccessID和AccessKey有效。 Q:MaxCompute数据源，创建表提示没有权限？ A：申请权限，保证具有list、select、create instance权限。 Q:MaxCompute数据源数据集编辑界面刷新预览数据...
...网络（RNN）来对会话进行序列化建模导致的不能够得到用户的精确表征以及忽略了items中复杂的转换特性。SR-GNN模型(https://github.com/PaddlePadd... 通过将序列化的问题转换为图的问题，对所有的会话序列通过有向图进行建模...
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...
李文鹏
苏丹
zhigoo
