很多时候我们走的走的就会忘记当初为什么而出发。我们有的时候在拿到数据以后不知道该怎么进行分析，该去分析什么，其实这些在我们以前的统计学中都学过。不管是用Python还是R，其实和用Excel一样，只不过现在之所以用Python、R是因为大数据时代么，数据太多，Excel的处理能力跟不上，但是这些都只是一个工具而已，核心还是围绕统计学不变的。今天就来聊聊我们该从哪些方向去分析描述数据。01 总规模度
云计算介绍云计算是一种新兴的基于互联网的商业计算模型。它将计算任务分布在大量计算机构成的资源池上，使各种应用系统能够根据需要获取计算力、存储空间和各种软件服务。云计算是并行计算、分布式计算和网格计算的发展，或者说是这些计算机科学概念的商业实现。云计算与物联网的关系_云计算和物联网的优势1.云计算的原理云计算的基本原理是，通过使计算分布在大量的分布式计算机上，而非本地计算机或远程服务器中，企业数据中
1、数据分析之数据准备瓶颈：OLAP我们知道从上个世纪90年代，甚包括80年代末，OLAP就已经被很好地使用了。但是我们知道企业的数据和运营的过程，是个持续动态变化的过程，它需要在第时间交给业务部门做数据分析，而OLAP做不到这点。旦有个数据分析的变化，我们需要交给IT部门去重新构建OLAP。所以如果这个瓶颈不打掉，企业的数据化运营的链条是不通畅的，并且业务流程会很缓慢，同时企业的运营效率和竞争能
计算机视觉在交通领域主要有如下几个方面的应用：第一个是感知，既车辆的检测，第二个是车辆身份的识别，第三是车辆身份的比对，第四个是车辆的行为分析，第五个是驾控，也就是现在非常火的汽车辅助驾驶与无人驾驶。车辆检测与感知检测就是计算机通过图片或者视频，把其中的车辆或其它关注目标准确的“框”出来，检测是很多系统的基础。在2012年以前，很多智能交通系统中用的检测是一种基于运动的检测，这种检测会受天气、光线
最近几年，大学里开展了一门新的专业——物联网工程，它隶属于计算机系，但又与计算机科学与技术有所区别，物联网工程相对计科更强调硬件方面，想要学习物联网工程方面的知识，我们应该学习些什么基础技术呢?互联网技术物联网是互联网的延伸和扩展，因此互联网技术是物联网发展的核心技术，在互联网发展的过程中，主要包含以下几方面的技术：局域网技术、广域网技术、Internet技术、传输控制协议/网间协议(TCP/IP
这些概念大家经常碰到，可能会有一些混淆，我这里解释下。人工智能，顾名思义ArtificialIntelligence，缩写是大家熟知的AI。是让计算机具备人类拥有的能力——感知、学习、记忆、推理、决策等。细分的话，机器感知包括机器视觉、NLP，学习有模式识别、机器学习、增强学习、迁移学习等，记忆如知识表示，决策包括规划、数据挖掘、专家系统等。上述划分可能会有一定逻辑上的重叠，但更利于大家理解。其中
如果提起物联网和云计算，熟悉安防行业的朋友们可能都不会太过陌生。没错，就是这两项新生技术的问世，给我们安防行业带来了许多全新的理念。而在不少人的眼中，物联网和云计算在潜意识中也是有不少联系的，但是如果要细细说出他们之前到底哪里是相通的，可能又很少会有人理清。那么，面对着两个“纠结”的事物，他们之间到底有没有什么联系呢？下面就让笔者带着您细细分来。何为物联网？其实对于物联网，我们恐怕接触的比较多了–
机器人怎样上春晚其实是个伪命题，因为机器人终归属于聪明的人类操作着……说到机器人就先说说美国耶鲁大学,他们曾经设计了一台这样的计算机：它自行编制答话，会论证，会“思考”，某种程度上有点像人。靠着心理学和信息论，科学家为自己提出了一个令世人惊异不已的课题：把人的思维方式和行为研究清楚，然后去人工模拟它。刚上春晚的广场舞机器人就是基于这类的机器人,那么这样的智能机器人“大妈”又是怎么组成的呢?机器人的
第一步：数据准备：(70%时间)获取数据(爬虫，数据仓库)验证数据数据清理(缺失值、孤立点、垃圾信息、规范化、重复记录、特殊值、合并数据集)使用python进行文件读取csv或者txt便于操作数据文件(I/O和文件串的处理，逗号分隔)抽样(大数据时。关键是随机)存储和归档第二步：数据观察(发现规律和隐藏的关联)单一变量：点图、抖动图;直方图、核密度估计;累计分布函数两个变量：散点图、LOESS平滑
在这个数据为王的时代，作为个产品经理或者增长，数据分析是必修课之。提到数据分析，肯定要提到数据分析模型，在进行数据分析之前，先搭建数据分析模型，根据模型中的内容，具体细分到不同的数据指标进行细化分析，较终得到想要的分析结果或结论。数据分析模型要进行次完整的数据分析，先要明确数据分析思路，如从那几个方面开展数据分析，各方面都包含什么内容或指标。是分析框架，给出分析工作的宏观框架，根据框架中包含的内容
AI正在改变我们的职业、我们的工作方式和我们的企业文化。AI让我们得以专注于那些真正关键的技术，让人力资源得以充分发挥他们的长处。但在工作场景中应用AI确实会让事情变得复杂，因为有各种不同层级的算法可以用于实现AI，每一类的使用和影响都有差别。为了更好地平衡人力资本和AI资本，用于实现AI、大数据、和数据科学的十大类算法。1.Crunchers这些算法使用比较少的重复步骤和较为简单的规则处理(cr
财政稳定想要预测云提供商能够维持业务多长时间，是非常困难的,特别是考虑到大多数云提供商属于新创公司，没有以往的业绩记录可以参考。公司在投资模式下可能并不盈利，但是，不要过于担心。了解公司规划，利用公司业务和时间表实现盈利。查看公司以往的财政里程碑，了解公司是否实现了目标。也要审查公司的主管们：基于他们过去的成功或者失败，确定他们是否是公司的得力助手?合作伙伴的支持云提供商拥有世界上最好的技术,但是
随着许多企业组织迁移到公有云或混合云，它们免不了要选择一家公有云提供商来托管运行基于云的虚拟机。虽说市面上有许多基础设施即服务(IaaS)提供商，但每一家提供商各有其优缺点。此外，每一家公有云提供商有各自的价格体系，所以一家提供商与另一家提供商在云端运行虚拟机的成本上可能大不一样。确定公有云成本新的公有云用户常常惊讶地发现：IaaS有一套颇为复杂的价格体系。你很少会发现云端运行虚拟机采用统一的定价
认知技术的广泛使用各种经济部门已经把认知技术运用到了多种商业职能中。1）银行业自动欺诈探测系统使用机器学习可以识别出预示着欺诈性付款行动的行为模式；借助语音识别技术能够自动完成电话客服；声音识别可以核实来电者的身份2）医疗健康领域美国有一半的医院采用自动语音识别来帮助医生自动完成医嘱抄录，而且使用率还在迅速增长；机器视觉系统自动完成乳房X光检查和其他医学影响的分析；IBM的Watson借助自然语言
1.计算机视觉是指计算机从图像中识别出物体、场景和活动的能力。计算机视觉技术运用由图像处理操作及其他技术所组成的序列来将图像分析任务分解为便于管理的小块任务。比如，一些技术能够从图像中检测到物体的边缘及纹理。分类技术可被用作确定识别到的特征是否能够代表系统已知的一类物体。计算机视觉有着广泛应用。其中包括，医疗成像分析被用来提高疾病的预测、诊断和治疗；人脸识别被Facebook用来自动识别照片里的人
上成立但无法实现，因为它所需要的计算机资源过于昂贵或者计算机无法胜任。今天，我们已经拥有了实现这些设计所需要的计算资源。举个梦幻般的...
互联网把我们带入到一个云的计算，所有这一切都源于万物相联。物联网的本质，首先必须是一个智联网，没有智能的物联网，等同于是一个植物人。马云表示：物联网的核心不是物，是连，更核心的是把这个连起来以后，能够把它变成智能化。在工业时代，我们基本上使人越来越像机器；而未来的时代，机器会越来越像人，但是真正应该走的是机器更像机器，人更像人。智能化的目的，不是让机器像人一样，而是必须让机器像人一样去学习。也正是
1.分配更多内存有的机器学习工具/库有默认内存设置，比如Weka。这便是个限制因素。你需要检查下：是否能重新设置该工具/库，分配更多内存。对于Weka，你可以在打开应用时，把内存当作个参数进行调整。2.用更小的样本你真的需要用到全部数据吗?可以采集个数据的随机样本，比如前1,000或100,000行。在全部数据上训练较终模型之前(使用渐进式的数据加载技巧)，先试着用这个小样本解决问题。总的来说，对
一个产品，如果你不能衡量它，你就不能了解它，自然而然，你就无法改进它。数据说到底，就是这样个工具——通过数据，我们可以衡量产品，可以了解产品，可以在数据驱动下改进产品。数据分析和数据处理本身是个非常大的领域，这里主要总结些我个人觉得比较基础且实用的部分，在日常产品工作中可以发挥比较大作用。本期主要讨论些数据分析的三个常用方法：数据趋势分析数据对比分析数据细分分析1.数据趋势分析趋势分析般而言，适用
一个项
么数据需防护个数据的丢失可能造成重大的损失。对企业来说，先检查你的数据放在哪儿，被哪些部门在使用，作为管理者必须做到心里有数，目了然。...
当然，这条道路看上去好走，但是这条道路一定是坎坷且漫长的，笔者认为，这条道路从开始到成型，需要经过五个阶段，大概十年甚至更多的时间。第一阶段就是现阶段，移动互联网、开放平台、云计算正在收集自身应用，智能医疗、智能家电等行业类和生活类应用正在逐步发展的阶段。第二阶段，云平台、开放平台逐步成熟，各行业应用逐步成熟，互联网公司和运营商针对行业和生活类应用跑马圈地。第三阶段，初步的几个大型互联网公司、运营
我国物联网发展应用进入实质性推进阶段，为下一步发展打下良好的基础，但作为一个新兴技术产业目前我国在关键核心技术、研发产业、基础培育，网络信息安全保障等方面还有大量的工作。为了物联网进一步发展提供有利保障，需要考虑以下5个方面：1、充分发挥物联网发展部际联系会议作用，加强技术研发、应用推广、标准制定产业链构建，基础建设、信息安全保障等方面统筹协调，解决好物联网发展重大问题。2、是集中多方资源协同开展
目前数据挖掘方法主要有4种，这四种算法包括遗传、决策树、粗糙集和神经网络算法。以下对这四种算法进行一一解释说明。遗传算法：该算法依据生物学领域的自然选择规律以及遗传的机理发展而来，是一种随机搜索的算法，利用仿生学的原理来对数据知识进行全局优化处理。是一种基于生物自然选择与遗传机理的随机搜索算法，是一种仿生全局优化方法。这种算法具有隐含并行性、易与其它模型联合等优点从而在数据挖掘中得到了应用。决策树
数据挖掘技能从起初的单一门类的知识逐步发展成为一门综合性的多学科知识，并由此产生了很多的数据挖掘方法，这些方法种类多，类型也有很大的差别。为了满足用户的实际需要，现对数据挖掘技能进行如下几种分类：按挖掘的数据库类型分类利用数据库对数据分类成为可能是因为数据库在对数据储存时就能够对数据按照其类型、模型以及应用场景的不同来进行分类，根据这种分类得到的数据在选取数据挖掘技能时也会有满足自身的方法。对数据
智慧城市是国际社会发展的方向，虽然各国有着各种样式的定位，但都离不开这些核心技术，这也是当今社会对智慧城市的评判标准，尽管我们对智慧城市现在有足够的认识，但是实施起来规模巨大，所需的人力物力财力难以想象，它是未来10年内的人们奋斗的方向和历程，智慧城市让人们的生活更加美好。智慧城市需要的核心技术：1.物联网技术：物联网即物物相联的互联网，通过信息传感设备，按约定的协议，把任何物品与互联网相连接，进
随着智能家居技术发展越来越成熟，各种各样的智能家居系统也应运而生。从通信方式的角度去认识智能家居，供您在选购时选择最适合自己需求的技术系统，目前主流的智能家居系统通信方式有：总线、无线、电力载波和以太网。一、基于总线通信的智能家居系统基于总线通信的智能家居系统的节点之间采用RS485/CAN/FT等等通信技术，避开系统架构等因素，这类智能家居系统是抗干扰能力最强、最稳定的系统。但其缺点也很明显，节
1、数字图像处理，冈萨雷斯，阮秋琦（译），电子工业出版社；2、opencv基础篇，于仕琦，刘瑞祯，北京航空航天大学出版社；3、LearningOpenCVcomputervisionwiththeopencvlibrary,GaryBradski,AdrianKaebler,O’REILLY4、模式识别，边肇琪，张学工，清华大学出版社；5、模式分类(英文版·第2版)作者:RichardO.Duda
存储虚拟化最通俗的理解就是对存储硬件资源进行抽象化表现。按虚拟化对象划分，虚拟化存储实现方式主要有三种。虚拟化存储的三种实现方式基于主机的虚拟存储基于主机的虚拟存储依赖于代理或管理软件，它们安装在一个或多个主机上，实现存储虚拟化的控制和管理。由于控制软件是运行在主机上，这就会占用主机的处理时间。因此，这种方法的可扩充性较差，实际运行的性能不是很好。基于主机的方法也有可能影响到系统的稳定性和安全性，
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