在网上看到一篇关于EDID的文章,觉得写得通俗易懂,值得推荐,本篇转载地址:; Q2:EDID是什么?A2:EDID的全称是Extended Display Identification Data(扩展显示标识数据),共有128字节。其中包含有关显示器及其性能的参数,包括供应商信息、最大图像大小、颜色设置、厂商预设置、频率范围的限制以及显示器名和序列号的字符串等等。形象地说,EDID就是
转载 2023-07-14 17:49:16
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有TI直供的公司一般都是需要使用他们的EDI系统进行下单。EDI对接的方式有多种,由于我们的ERP系统比较老,且没有API接口,采用的的中间数据库的方式去开发。首先需要找一家有经验TI开发的EDI公司,必须条件,如果不是的话那些字段信息和开发,可能会让人崩溃。我们这边选择了【知行科技】,经过一整个项目下来,发现确实选对了,知行经常TI做项目的,对TI内部成员都有互相加微信沟通,所以开发起来很顺利。
eBay是全球领先的在线交易和零售平台之一,成立于1995年,总部位于美国加利福尼亚州圣何塞,并在全球范围内拥有多个办事处和分部。eBay的使命是通过连接全球消费者和卖家,打造一个开放、创新和可持续的商业生态系统,让人们可以在任何时间、任何地点进行购物和交易。eBay平台上的商品范围非常广泛,包括新品、二手货、稀有物品、收藏品、艺术品、服装、配件、家居用品、电子产品、体育用品等等。 eBay还为卖
原创 2023-03-20 18:08:54
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不用任何公开参考资料,估算今年新生儿出生数量 解答:1)采用两层模型(人群画像人群转化):新生儿出生数=Σ各年龄层育龄女性数量各年龄层生育比率 2)从数字到数字:如果有前几年新生儿出生数量数据,建立时间序列模型(需要考虑到二胎放开的突变事件)进行预测 3)找先兆指标,如婴儿类用品的新增活跃用户数量X表示新生儿家庭用户。Xn/新生儿n为该年新生儿家庭用户的转化率,如X2007/新生儿2007位为20
1.数据分析方法分类业务数据分析师(对数学建模的要求较低)、数据挖掘(对业务与数学建模的要求较高)、大数据分析(需要一定的编程能力)。层层进阶2.职位进阶3.数据分析结果数据可视化4.数据分析的流程在业务理解中要多问问题,了解需求,知道问题的核心。可以看书籍《学会提问》。5. 围绕数据分析师的三大类工作内容
原创 2022-04-15 21:35:17
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当我们谈论IT服务管理(ITSM)世界中的大数据时,这里有两个非常不同的概念: • IT为业务提供的大数据工具/服务:对关键的业务运营数据进行数据索引。 • IT运营中的大数据:处理和利用复杂的IT运营数据。大数据中的业务运营服务在竞争日益激烈,数据驱动的世界中,企业管理者都在寻找能够有效管理和解释业务数据(尤其是大数据)的方法。数字化的业务操作,如:电子商务网站和银行移动APP,它们产生了大量的
数据技术和数据分析有什么关系大数据经过多年发展形成了一个完整的产业链和技术链,大数据的产业链是围绕技术链来打造的,而大数据的技术链则围绕数据价值化这个中心来展开,涉及到数据的采集、存储、安全、分析、呈现和应用,那么大数据技术和数据分析有什么关系呢?1、从大数据的技术链来看:数据分析是其中的重要一环,也是目前大数据价值化的核心环节,所以很多人也把大数据就理解为数据分析了。虽然数据分析比较重要,但是
家乐福(Carrefour)于1959年创立于法国,是大卖场业态的首创者,欧洲第一大零售商,世界第二大国际化零售连锁集团,主营大型超市、超市以及折扣店。大型连锁商超的供应链遍布全球,需要传输的业务数据量十分庞大,因此家乐福Carrefour选择使用EDI来实现与交易伙伴的数据传输。 家乐福Carrefour EDI需求 传输协议:AS2 对于家乐福Carrefour和其供应商而言,AS2传输协议具
原创 2023-03-13 17:49:11
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数据分析一、数据分析——基础1.什么是数据分析1.1数据分析的概念1.2数据分析的应用1.3数据分析方法1.3.1对比分析1.3.2同比分析1.3.3环比分析1.3.4 80/20分析1.3.5 回归分析1.3.6 聚类分析1.3.7时间序列分析1.4数据分析工具1.5数据分析流程二、数据分析——numpy2.1numpy概述2.1.1numpy介绍2.2数据预处理2.2.1数据读写2.2.1.
一、TuShare简介和环境安装  TuShare是一个著名的免费、开源的python财经数据接口包。其官网主页为:TuShare -财经数据接口包。该接口包如今提供了大量的金融数据,涵盖了股票、基本面、宏观、新闻的等诸多类别数据(具体请自行查看官网),并还在不断更新中。TuShare可以基本满足量化初学者的回测需求  环境安装:pip install tushare。如果是老版本升级,可以用升级
商业智能提供的解决方案能够从多种数据源获取数据并且能够把各种数据转化成同一格式数据进行存储,最终达到让用户可以快速访问解读数据,为用户分析和制定决定提供有效的数据支持。可以人为的把商业智能分为以下几层:数据源层:公司日常工作中会存在多种格式的数据,如文本文档,excel文件,access数据库文件,SQL Server数据库文件等。数据转换层:由于数据源存在多样化,为了方便分析,需要对它们进行一定
本案例针对于铅酸电池制造业的OEE统计情况进行相关性分析,旨在找出与OEE指标相关性较高的变量,帮助车间管理人员厘清管理思路。OEE:设备综合效率,即表现设备实际的生产能力相对于理论产能的比率,是一种独立的测量工具。可以帮助管理者发现和减少生产中存在的六大损失。·可以针对问题,分析和改善生产状况及产品质量。·能最大化提高资源和设备的利用率,挖掘出最大的生产潜力。步骤1、数据准备2、选择算法3、编程
这是python数据分析的学习部分啦~ 由于数据分析,涉及到绘图、计算撒的,所以我转向用Jupyter编辑器的使用,在很前面的一篇博客也介绍了怎么安装Python 、 PyCharm 、 Anaconda 介绍及安装 当然也可以不用通过 Anaconda,可以直接通过pip install jupyter命令直接安装呀,下面就开始较详细介绍一下Jupyter Notebooks好啦,正文开始 Ju
对于一个ML问题,解决思路通常是:拿到数据后怎么了解数据(可视化) 选择最贴切的机器学习算法 定位模型状态(过/欠拟合)以及解决方法 大量极的数据的特征分析与可视化 各种损失函数(loss function)的优缺点及如何选择首先拿到数据要进行***数据分析***数据准备->数据清洗->数据重构->数据分析 典型的重构就是归一化可以利用降维算法来实现数据的处理,用更少的特征描述原
转载 2023-08-31 13:00:09
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一、什么是AARRR模型,以及为什么它如此受欢迎?让我们深入了解Dave McClure的模型。AARRR代表:用户拉新Acquisition 用户激活Activation 用户留存Retention 用户推荐Referral 商业收入Revenue二 、RARRA模型是托马斯·佩蒂特Thomas Petit和贾博·帕普Gabor Papp对于海盗指标-AARRR模型的优化。RARRA模型突出了用
当所要分析的样本特征过多时,我们可以采用主成分分析即PCA(principal component analysis)对数据进行降维和可视化。代码引自《python机器学习》PCA算法及其实现PCA算法的步骤如下: 1)对原始维数据集做标准化处理。 2)构造样本的协方差矩阵。 3)计算协方差矩阵的特征值和相应的特征向量。 4)选择与前个最大特征值对应的特征向量,其中为新特征空间的维度。 5)通过前
做RFM分析的时候要知道RFM分析数据格式有两种:  一种是交易数据,也就是每次交易占用一行,关键变量是客户ID、交易日期和交易金额;  另一种是客户数据,就是每个客户占用一行,关键变量是客户ID、交易金额、交易次数和最近交易日期。为了保证数据的准确性,建议采用交易数据格式进行分析,实际上交易数据是可以整理成为客户数据的,而客户数据是无法还原为交易数据的。我从我们后台导出来的就是客户数据,我这里
1. 设备型号TF20 场发射透射电镜,配备能谱仪2.原理TEM(Transmission Electron Microscope, 透射电子显微镜) 具有较高的分辨率是半导体失效分析领域最常用的仪器之一,其以高能电子束作为光源,用电磁场作透镜,将经过加速和聚集的电子束投射到非常薄的样品上,电子和样品中的原子因碰撞改变方向,从而产生立体角散射。散射角的大小与样品的密度、厚度相关,因此可以
 相关性分析散点图矩阵初判多变量间关系,两两数据之间的,比如说4个数据ABCD,就有12个比较,第一个参数和第二个参数,第一个参数和第三个参数,.......这个图就是正态分布的几个参数,就没有任何的相关性 相关性分析 分析连续变量之间的线性相关程度的强弱 图示初判 / Pearson相关系数(皮尔逊相关系数) / Sperman秩相关系数(斯皮尔曼相关系数) 1
1. 什么是数据分析1) 数据分析发展背景进入到 21 世纪以后,伴随着互联网的迅速发展,大数据应运而生,越来越多的数据被不断的挖掘出来,形成了“数据为王”的时代。就拿我们自己举例子,比如你的购物习惯、你的喜好等等,这些都会组成数据,对你购物习惯的分析会帮助购物平台更精准的推荐商品,这只是数据分析应用的冰山一角,它还可以应用到金融领域、交通领域、畜牧业等等。随着数据规模越来越庞大,单靠人力重复的脑
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