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赋能元宇宙 启动智能交互新未来
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-08 热度：109
MetaCon元宇宙技术大会2022在线上成功举办，大会聚焦元宇宙产业政策、学术研究成果、技术创新和行业落地等多个层面。人机交互与高效能网络落地专场特邀了多名技术大咖，针对如何实现元宇宙世界人机交互，VR/AR/MR虚拟现实技术、全息影像技术、传感技术等常[详细]
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互联网 VS 传统行业，数据分析有啥异同
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-08 热度：90
很多同学好奇：总说互联网数据分析，到底啥是互联网数据分析?和传统企业有啥区别?今天系统讲解下。 典型的传统企业 典型的传统企业，以制造业为代表的，商业模式是： 进原料，生产成产品 通过经销商，卖到全国 承担产品的售后、服务工作 因此，其部门划分[详细]
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一文看懂渠道分析怎样做
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-08 热度：112
今天跟大家分享的是：推广渠道分析。推广渠道是推广产品、获取客户的途径，对企业而言，是影响收入的重要因素。今天就简单分享一下，该如何进行分析。 一、有哪些推广渠道 凡是能打广告，拉来用户的地方，都是推广渠道。 常见的线上推广渠道，如： 广告：[详细]
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五种比较常用格式的数据输出，手把手教你用Pandas实现
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-08 热度：69
五种比较常用格式的数据输出，手把手教你用Pandas实现 01 CSV DataFrame.to_csv方法可以将DataFrame导出为CSV格式的文件，需要传入一个CSV文件名。 复制 df.to_csv(done.csv) df.to_csv(data/done.csv) # 可以指定文件目录路径 df.to_csv(done.csv, index=[详细]
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大数据算法天花乱坠的时代，如何辨别数据陷阱？
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-08 热度：175
过去的一周，你心情咋样? 除了股票基金过山车般的涨跌之外，工作例会上，你使用的数据PPT模板让展示更加美观有趣，获得老板好评。 一把游戏结束，系统自动送上战力统计，你的队友明显拖了后腿，下次不要和ta组队了。 此时手机又提醒你视屏时间过长，建议休[详细]
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从开始懂互联网到懂用户，谷歌这次都押了哪些宝？
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-08 热度：147
谷歌 I/O 大会如约而至。谷歌 I/O 2022 大会开幕式上，谷歌 CEO Sundar Pichai 发表了长达 2 小时的以知识和计算为关键词的主题演讲。这次演讲在勾勒谷歌长期发展愿景的同时，也在某种程度上描绘后疫情时代的互联网技术的演进方向。 搜索再定义：Anyway、A[详细]
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如何建造一支高效率的人工智能团队？
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-08 热度：176
本文将介绍把机器学习基础设施、员工和流程融合的方式，以实现适用于企业的MLOps(面向人工智能系统的运维管理)。本文希望对旨在以高效人工智能团队开发强大的人工智能/机器学习(AI/ML)项目的经理和主管提供启发。 本文的经验来自Provectus公司的人工智能团[详细]
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如何让程序员更简单使用机器学习
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-08 热度：163
一直以来，人们试图手工编写算法来理解人工生成的内容，但是成功率极低。例如，计算机很难掌握图像的语义内容。对于这类问题，AI科学家已经尝试通过分析汽车、猫、外套等低级像素来解决，但结果并不理想。尽管颜色直方图和特征检测器在一定程度上发挥了作[详细]
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几时使用机器学习
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-08 热度：180
为什么要探讨这个话题 探讨这个话题的本质原因是来源于为客户提供数据战略咨询服务时的思考，很多客户的痛点与诉求看似可以用机器学习解决，但实际上却充满风险，所以究竟机器学习什么时候该用，什么时候不该用，便成为了思考的对象。 机器学习起源于学术[详细]
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数据团队来管理数据的年代是时候结束了
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-08 热度：160
最初使用的是数据仓库，然后是数据湖。如果大肆宣传是可信的话，那么现在是数据网格的时代了。 所有这些都依次被视为开启金融数据真正价值的灵丹妙药。那么，为什么数据的真正价值之前没有实现呢? 中心化的数据团队常常会在公司结构中造成瓶颈，阻碍整个企[详细]
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成功进行数据转移的策略
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-08 热度：138
数据迁移是一个复杂且通常成本高昂的过程。企业将需要正确的方法来准确无误地迁移数据，其中包括深思熟虑的策略和适当的工具。 为什么需要数据迁移? 企业选择升级其存储系统并随之迁移数据有几个原因，最终帮助他们获得竞争优势。数据库迁移可帮助企业克服[详细]
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通过AI系统分级协助企业控制成本
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-08 热度：164
就像国际汽车工程师学会(SAE)对自动驾驶汽车分级一样，为了预测人工智能系统的成本，给它们分个级别想必也是不错的选择。采用分级系统可以帮助组织计划和准备AI系统，且随着时间的推移，AI系统的复杂性也会不断增加。 设计和构建人工智能系统不是件容易事[详细]
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智能虚拟助理如何助力你在2022年成倍提高工作效率
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-08 热度：91
智能虚拟助理 (IVA, Intelligent Virtual Assistants) 也称为智能个人助理 (IPA, Intelligent Personal Assistants) ，是由人工智能驱动的代理，能从客户元数据、先前对话、知识库、地理位置、以及其他模块化数据库和插件等环境中提取信息，并生成个性化响[详细]
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大数据技术的成功案例及趋向
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-08 热度：132
通过大数据技术和工具进行数据管理已经成为企业乃至国家层面的一个热门话题。如今，主要是大型企业在使用大数据技术(约占市场的60%)。然而，使用这种技术的中小企业数量每年都在增长。特别是在人工智能技术发展的今天，我们能够更加充分利用数据的价值。[详细]
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为什么不可忽视建筑物中的数据分析？
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-08 热度：195
想象一栋建筑，其中创新的管理系统不断提供有关内部情况的简单而有意义的信息。这些数据可用于提高效率、开发更智能的设备维护协议、创建更健康的建筑环境，并最终让使用者更快乐。 现在，考虑一个没有用于监控其系统的分析的建筑物。设备出现故障，存在空[详细]
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8个顶级预测分析工具对比
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-08 热度：76
希望知道未来会带来什么吗?预测分析工具将会提供答案，这些答案是对的吗?有时是对的。但是，如果预测可以帮助企业更好地规划、更明智地支出，并为客户提供更具预见性的服务，那么这就足够了。 什么是预测分析工具? 预测分析工具融合了人工智能和业务报告。[详细]
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数据科学中数据收集的终极攻略
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-08 热度：199
在当今世界，数据对任何一家企业的成功都起着关键作用。企业的目标受众、竞争对手产生的数据、工作领域的信息以及企业自己收集的数据可能会帮助找到更多客户、分析业务决策、重新优化业务模型或进入到其他市[详细]
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2022年应关注的七大数据管理走势
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-08 热度：92
调研机构IDC公司分析师表示，数据分析市场正在蓬勃发展，目前全球每年的支出已经超过2000亿美元。 同样，全球数据分析就业市场规模也呈现上升趋势。根据美国劳工统计局预测，到2030年，数据科学职位将增长30%以上。此外，根据Gartner公司的估计，几乎所有[详细]
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使用取代数据的五个隐性成本
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-08 热度：133
如今，替代数据源已嵌入到各个行业的企业业务流程中。根据Lowenstein Sandler 律师事务所2022 年的一项调查，92% 的投资机构(从对冲基金、私募股权到风险投资)都在以中等或很大的程度使用替代数据来为决策提供依据。受访者还预计，他们在 2022 年对替代数[详细]
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怎样避免淹没在云原生可观测性数据中
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-08 热度：107
传统的应用程序性能监视(APM)在新的云原生堆栈中并不总是能发挥作用，两者在规模和数据量方面存在根本差异。此外，当一切都在容器中运行时，必须围绕数据的临时性设计和优化监视。 了解云原生性能可以更好地为站点可靠性工程师(SRE)和平台工程师提供实时洞[详细]
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实施合理的数据收集战略的重要性
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-08 热度：92
数据已经成为企业最宝贵的资产之一，而一些企业仍然否认它的重要性，但他们对接受它的犹豫正在消退。一项民意调查发现，36%的企业认为大数据对他们的成功至关重要。 然而，许多企业仍在努力制定持久的数据战略。最主要的一个问题是他们没有可靠的数据收集[详细]
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Flink 在 B 站的多元化探索与践行
所属栏目：[大数据] 日期：2022-05-21 热度：144
本文整理自哔哩哔哩基础架构部资深研发工程师张杨在 Flink Forward Asia 2021 平台建设专场的演讲。主要内容包括： 1.1 基础功能完善 在平台的基础功能方面，我们做了很多新的功能和优化。其中两个重点的是支持 Kafka 的动态 sink 和任务提交引擎的优化。[详细]
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终于有人把元数据说明白了
所属栏目：[大数据] 日期：2022-05-20 热度：193
元数据管理工具是企业数据治理的重要抓手，它可以帮助企业解决数据查找难、理解难等问题，促进数据的集成和共享。 一、系统架构 从应用角度看，元数据管理平台可分为数据源层、元数据采集层、元数据管理层、元数据应用层四层架构，如图1所示。 1. 数据源层[详细]
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谈谈大数据技术现状和分类
所属栏目：[大数据] 日期：2022-05-20 热度：187
随着社交媒体、物联网和多媒体应用等各种来源产生的海量数据的诞生，大数据已经成为一个重要的研究领域。大数据在许多决策和预测领域发挥了关键作用，如推荐系统、商业分析、医疗保[详细]
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大数据在智慧城市建设中有什么应用
所属栏目：[大数据] 日期：2022-05-20 热度：69
智慧城市是以为民服务全程全时、城市治理高效有序、数据开放共融共享、经济发展绿色开源、网络空间安全清朗为主要目标，通过体系规划、信息主导、改革创新，推进新一代信息技术与城市现代化深度融合、迭代演进，实现国家与城市协调发展的新生态。 智慧能源[详细]
