目前的人工智能变得非常活跃，很多的工作面临被机器人替代，在未来需要人工作的东西越来越少，马云曾经说：三十年后，孩子们找不到工作。z那么，问题来了？该何去何从？随着人工智能的发展，未来人类每天只需工作4小时，每周只工作4天。随着科技的发展，需要更多的精力专注于人文社会的发展，尝试琴棋书画的创作，增进社会的和谐。教育需要进行n重大变革，全靠死记硬背、算来算去的东西，将来必将遭到淘汰和诟病。在这种大变革
原创
2018-04-04 10:55:02
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企业信息化系统的建设过程中，除了实现企业业务数字化之外，还需要对数据可视化做一些应用，Workfine平台完全集成了echart图表功能，可以将数据业务数据转化成可视化的动态图表。此篇文章介绍如何通过Workfine平台设置可视化的动态图表。步骤进入图表管理，点击“+”按钮，弹出图表新建提示框，输入图表名称后点击新建按钮。 点击新建之后会在基本信息名称文本框中显示，点击图
# 大数据分析项目方案
## 项目背景
在当今数据驱动的时代，企业面临海量数据的挑战。大数据分析能够帮助企业从数据中提取价值，从而做出更明智的决策。本项目旨在通过大数据分析，识别客户行为模式，优化市场策略，提高客户满意度和销售额。
## 项目目标
1. 收集和整合客户数据。
2. 进行数据清洗和预处理。
3. 利用数据分析工具，进行数据可视化。
4. 提供基于数据的分析报告，帮助决策。
原创
2024-10-23 06:06:12
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在数字经济时代，数字化转型正在重新定义并支撑企业管理的进化。对传统企业而言，数字化转型涉及从根本上对战略、运营和技术进行彻底改造。企业数字化转型的关键在于组织变革与管控模式转型、制造模式与业务模式创新，以及基于大数据的智能分析、智能决策，最终实现颠覆式创新、全渠道多接触点的客户体验和运营数字化、智能化的目标。 工欲善其事，必先利其器在这里相信有许多想要学习大数据的同学，大家可以+下大数据
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2024-10-16 21:38:52
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大家好，我是爱学习的小xiong熊妹。 上期分享了数据分析师必备技能：构建指标体系。这次分享一个和指标体系同等重要的技能：构造标签（俗称：打标签）。打标签能力，是区分真数据分析师和sqlboy 的重要能力一、什么是标签？标签是对事物的概要性描述。就像商品标签上会写商品分类、主要原料一样。虽然一件商品有很多属性，但是我们只通过几个有限的标签，就能锁定我们想要的商品，这就是标签的作用。二、有
大数据分析预测项目方案
## 1. 项目背景
随着互联网的发展和信息技术的进步，大数据分析在企业决策和市场预测中扮演着越来越重要的角色。大数据分析预测能够通过对大量数据进行挖掘和分析，帮助企业发现潜在的模式和趋势，并根据这些信息做出准确的预测，从而为企业的决策提供科学的依据。
## 2. 项目目标
本项目旨在通过大数据分析预测的方法，针对某电商公司的销售数据进行分析和预测，以实现以下目标：
原创
2024-02-16 10:04:48
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当下越来越多研究人员选择运用Matlab对数据进行建模处理，并进行相应的数据可视化操作。本系列对Matlab绘图与可视化方法进行了总结，并给出了相应的模板供各位参考使用，希望对各位的研究与工作有所帮助?✔。 本篇为基本绘制概述部分，主要大致介绍一些Matlab绘图与可视化的基本方法，后续篇章将对各类Matlab数据可视化方法进行详细讲解。 文章目录离散数据及离散函数绘制连续函数多图绘制示例总结 离
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2024-07-31 17:23:01
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大数据的处理流程可以定义为：利用适当的工具，提取和整合不同结构的数据源，并按照一定的标准进行存储，然后采用适当的数据分析技术进行分析，最后提取有用的知识，并将结果显示给用户以适当的方式在终端的前面。 1.数据汲取与集成 由于大数据处理的数据来源类型广泛，而其第-一步是对数据进行抽取和集成，从中找出关系和实体，经过关联、聚合等操作，再按照统一的格式对数据进行存储。现有
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2024-01-16 15:58:49
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在处理大数据量的数据统计时，Java作为一种强大的编程语言，通过其丰富的库和框架提供了多种方法来实现数据的有效处理与分析。本文将介绍如何使用Java进行大数据量的数据统计，包括数据读取、处理和可视化，最后通过示例代码来帮助理解。
## 1. 数据读取
在进行数据统计之前，首先需要读取数据。在Java中，我们可以使用Apache Hadoop、Apache Spark等大数据处理框架，或者是简单
原创
2024-08-10 06:17:42
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数据访问1、SQL1、
数据源的自动配置-HikariDataSource 1、导入JDBC场景**<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-data-jdbc</
【温馨提示】亲爱的朋友，阅读之前请您点击【关注】，您的支持将是我最大的动力！ 在日常使用Excel处理数据时，相信小伙伴们对于筛选功能已经是不陌生了，Excel筛选功能可以快速有效的帮助我们处理大量的数据，将我们想要的结果一一列出来，是我们分析数据的好帮手。今天小编就来分享一组筛选和高级筛选的使用技巧。先来看看本节教程要学习的目录导图 调出筛选功能的方法：选中表头行，点击【
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2024-01-29 22:45:49
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# 大数据部署架构图的设计方案
在大数据领域，一个高效的部署架构图是非常重要的，它可以帮助我们更好地管理和运行大数据应用程序。在本文中，我们将介绍如何设计一个大数据部署架构图，并通过代码示例来解决一个具体的问题。
## 1. 架构设计
首先，我们需要考虑整个大数据系统的结构和组件，通常一个典型的大数据系统包括数据采集、数据存储、数据处理和数据展示等模块。在设计架构图时，我们可以使用工具如Lu
原创
2024-05-26 06:07:28
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： 1 简介词性（part-of-speech）是词汇基本的语法范畴，通常也称为词类，主要用来描述一个词在上下文的作用。例如，描述一个概念的词就是名词，在下文引用这个名词的词就是代词。有的词性经常会出现一些新的词，例如名词，这样的词性叫做开放式词性。另外一些词性中的词比较固定，例如代词，这样的词性叫做封闭式词性。因为存在一个词对应多个词性的现象，所以给词准确地标注词性并不是很
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？ 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
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2023-08-30 16:19:07
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大数据看板是展示数据分析而创建的可视化组件的面板。一张布局合理，色彩搭配美观，主次分明的看板可以让用户快速了解最重要的信息，方便查阅更详细的信息。我们如何实现美观和实用一体化的大数据看板呢？我来为大家盘点一下我收集的不同行业效果十分酷炫的大数据看板吧！并附上用帆软FineBI的大数据看板，希望对大家有所帮助！零售行业门店销售状况分析银行金融银行经营能力分析医药医疗器械医药区域门店销售分析交通运输物
大数据工程师进行数据分析需要经历哪些步骤?【导语】数据分析过程的主要活动包括识别信息需求，收集数据，分析数据，评估和提高数据分析的有效性，数据分析现在存在于各个企业当中，企业也越来越重视数据分析这项工作，那么大数据工程师进行数据分析需要经历哪些步骤?下面就给大家分享一下。1、识别需求信息需求是确保数据分析过程有效性的主要条件，并且可以为数据收集和分析提供明确的目标。识别信息需求是管理者的责任。管理
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2023-10-20 19:24:02
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互联网数据分析概论 如何用数据说话 一、用数据说话 1、数据的价值 01、以用户为中心 以用户为中心是一种观念和意识的转变; 从事情的发展上看，改变是因为行动，行动是因为意识。只有意识和观念发生了改变，才能在行动上做出改变，才能获得结果的改变。 02、没有度量，就没有改变 以用户为中心是一种意识，那么如果有了这种意识和认知后，如何做到呢? 要想以用户为中心，首先得了解用户的心理;如
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2023-09-02 22:01:24
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（作者：陈玓玏）一、为什么要用做One-hot编码？在建模过程中，我们通常会碰到各种类型的属性，如果是标称型属性，也就是不具备序列性、不能比较大小的属性，通常我们不能用简单的数值来粗暴替换。因为属性的数值大小会影响到权重矩阵的计算，不存在大小关系的属性，其权重也不应该发生相应的变化，那么我们就需要用到One-hot编码（也有人称独热编码）这种特殊的编码方式了。二、One-hot编码是什么？来看一个
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2024-09-23 06:16:28
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# 前端大数据可视化界面的设计方案
## 引言
随着互联网的快速发展，数据量也在指数级的增长。如何对这些海量的数据进行分析和可视化成为了重要的问题。前端大数据可视化界面的设计方案，就是为了解决这个问题而提出的一种解决方案。本文将介绍一个具体的问题，并给出相应的代码示例。
## 问题描述
假设我们要设计一个前端大数据可视化界面，用于展示某个电商网站每个产品的销售量。我们需要实时获取数据，并在界面
原创
2023-09-26 10:05:00
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企业大数据分析模型怎么做？在当前信息高度发达的时代，企业面临的数据量和数据类型急剧增加，如何有效地分析这些数据，获取有价值的信息已成为核心竞争力的一部分。本文将通过一个详细的复盘记录，帮助读者了解企业大数据分析模型的构建过程。
## 问题背景
在一家中型零售企业中，随着线上销售的不断增长，企业采集到的用户数据急剧增加，包括用户购买记录、浏览行为、甚至社交媒体反馈。为了提升销售转化率和客户满意度
