上海数字孪生智慧工厂，工厂车间数字化三维仿真交互，3d可视化数据大屏展示系统。智慧工厂数据可视化系统，融合工业大数据、物联网、人工智能等各类信息技术，整合厂区现有信息系统的数据资源，实现数字孪生工厂、设备运维监测、智能管网监测、综合安防监测、便捷通行监测、能效管理监测、生产管理监测、仓储物流监测等多种功能，有效提高厂区综合监管能力、降低企业厂区运营成本，实现管理精细化、决策科学化和服务高效化，广泛
机器学习的核心是“使用算法解析数据，从中学习，然后对世界上的某件事情
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2022-12-29 09:17:11
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人工智能正成为企业转型过程中的关键组成部分，大多数公司都知道人工智能和机器学习能帮助企业实现转型，但却不知道应该从何处入手。了解机器学习的应用场景及找到合适的合作方可以让您更加快速的实现转型。
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2021-07-14 15:23:36
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\概要：从微观视角细分领域分析大数据行业。今天带大家从微观视角细分领域分析大数据行业。 大数据分析 大数据可视化 BI商业智能分析 大数据检索 产品大数据分析 大数据预测、咨询 大数据服务支撑平台 机器学习技术“大数据分析、可视化及BI领域虽然这三个领域在功能及应用范围上各有千秋，但实质上可以说是相辅相
擅长利用数据分析结论指导并制定战略目标的企业，往往在同行竞争中占据有利地位。合理地利用已有数据加以分析，可以实现企业利益最大化。由此，企业对于数据分析师的需求也在爆炸性地增长。当我们去各大平台浏览职位信息时，不难发现，企业对于数据分析师的招聘量是非常大的，给出的薪水也相当诱人。我猜肯定有人要问了：“我想要成为数据分析师，该怎么做呢？就只是每天分析分析数据吗？”一个合格的数据分析师，应该掌握甚至精通
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2023-09-15 10:45:23
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数据分析人员日常都做什么工作?【导语】随着大数据时代的到来，数据分析也逐渐兴起，越来越多的人都想要从事数据分析行业，但是对于初入行业的人来说，想要掌握数据分析的技能不是一件容易的事情，那么数据分析人员日常都做什么工作呢?接下来就一起来了解一下吧。1、梳理基础指标体系数据分析师需要根据业务的理解梳理指标体系以及对业务进行数据语言化，这项对于一个新业务来说尤其重要，基础指标体系的口径、规范、以及如何业
一、分析背景和数据来源分析背景：随着互联网购物的发展，越来越多的人进行网上购物。在所得的数据中，2012年至2015年间用户的购买次数达到29971人次，但复购率较低。为了能够更清楚的知道用户的购买行为倾向，以及商品的销售走势。需要从商品以及用户购买需求的角度进行分析，意图为商家后续的商品销售进行指导，获取更多的客流以及销售量。数据来源：阿里巴巴天池Baby Goods Info Data-数据集
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2023-08-10 16:01:37
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国际权威的学术组织the IEEE International Conference on Data Mining (ICDM) 2006年12月评选出了数据挖掘领域的十大经典算法：C4.5, k-Means, SVM, Apriori, EM, PageRank, AdaBoost, kNN, Naive Bayes, and CART. 不仅仅是选中的十大算法，其实参加评选的18种
大家早上好，本人姓吴，如果觉得文章写得还行的话也可以叫我吴老师。欢迎大家跟我一起走进数据分析的世界，一起学习！本周给大家分享的数据分析案例是泰坦尼克号幸存者预测的项目，没记错的话，这应该是很多朋友写在简历上的项目经历。如果你目前正在找工作，自身缺少项目经历并且想要充实项目经历的话，可以考虑一下这个项目！完整文本介绍、代码以及数据集下载链接放在文末！ 目录泰坦尼克号幸存者预测1 获取数据集1.1 探
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2023-09-14 23:14:22
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完整数据及操作记录数据的下载链接放在文末。 目录项目简介1 数据理解2 数据清洗3 确定思路4 分析过程4.1 年龄4.2 失信状况default4.3 个人资产balance4.4 housing&loan4.5 上次营销结果poutcome5 总结 项目简介利用最近一次的营销活动的信息，分析什么对推销结果的影响最大，如何确定银行定期产品推销中最具价值的客户。PS: 这是最初上传到UCI
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2023-08-07 01:42:16
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其实之前，我也想写一个关于各个草根社群的数据分析，但这样的文章容易得罪人，因为我一直喜欢直言不讳，所以一直没有动笔。例如，我在6月份写了一篇关于一个收费但群主话不多的社群的文章，结果一直被纠缠、投诉。
原创
2023-07-27 15:03:04
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关注“涛哥聊Python”重磅干货，第一时间送达年后，各个公司又涌进一大批新人，一些数据分析师也发现自己的处境也越来越尴尬。自己以往要花很多时间的取的数，实习生两个小...
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2022-02-17 14:57:14
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大数据算法1.线性回归（Linear Regression）：线性回归是一种用于预测数值型变量的监督学习算法，它通过拟合一个线性函数来描述输入变量和输出变量之间的关系。 2.逻辑回归（Logistic Regression）：逻辑回归是一种用于预测分类型变量的监督学习算法，它通过拟合一个逻辑函数来描述输入变量和输出变量之间的关系。 3.决策树（Decision Tree）：决策树是一种用于分类和预
概述本文讲述数据结构中最常用到的三大算法：分治法、动态规划法和贪心算法，主要从这些算法的经典案例入手来对算法进行分析和理解。分治法分治法可以通俗的理解为将一条大鱼分成好几块，分别料理每一块鱼肉，然后再组成一道菜。也就是说分治法是将一个大的问题分成好多个小的问题，这些小问题解决后从而解决整个大问题，在处理过程中这些小问题的处理方法可以不尽相同。我们从下面这个案例来进行进一步的分析和理解。问题描述设a
点击上方蓝色小字，关注“涛哥聊Python”重磅干货，第一时间送达年后，各个公司又涌进一大批新人，一些数据分析师也发现自己的处境也越来越尴尬。自己以往要花很多时间的取的数，实习生两个小...
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2021-07-21 09:50:28
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科学技术的更新与互联网的飞速发展，推动着大数据时代的来临，每天各行各业都在产生数量无法预估的数据碎片。只有在合理的时间内撷取、管理、处理、整理这些庞大的数据库，才能帮助企业获得自己想要的数据，从而更好地提出经营管理对策。那么数据分析有哪几种方法？今天小编就为大家整理一下：1、可视化分析 大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为
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2023-05-19 22:26:51
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一、学习路线二、算法C4.5 决策树算法，在创建的过程中进行剪枝，并且可以处理连续的属性，也可以对不完整的数据进行处理。他是决策树算法中具有里程碑式的算法。朴素贝叶斯（Naive Bayes) 基于概率论的原理。基本思想：对于给出的具体物体想进行分类就要 算出这个物体出现条件下各个类别出现的概率，那个概率最大，该物体就属于哪一类。SVM 支持向量机算法。SVM在训练过程中建立了超平面的分类模型，将
在数据挖掘工作中，整体的流程是固定的，即业务需求调研、目标明确、数据提取分析、特征工程、构建模型、模型评估以及结合应用这七个部分。其中数据分析是整个环节中最重要的一环，是后续算法模型的搭建成功贴近业务的基础。那么如何做好数据分析，方法如下：一.先攻克业务 业务是数据分析的基础，如果不熟悉业务掌握在多数据分析方法，那也如光手抓刺猬无从下手。 1.掌握业务第一是要掌握产品的业务流程、比如我们是做金融的
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2023-08-14 08:36:19
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以内部视角来观察10个数据分析的成功案例以下是首席信息官如何成功利用数据分析和机器学习来实现业务目标的成功案例。如果把数据看成是一种新的石油，那么知道如何将其提炼成可操作的情报则是释放其潜力的关键。为此，首席信息官们正在利用预测分析、精心设计的机器学习算法和久经考验的分析解决方案来追求提升业务效率和服务客户的新方法。 首席信息官们意识到，降低成本或增加收入可以帮助他们在高管层和董事会眼中熠熠生
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2023-08-21 11:19:17
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