下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) 本数据集包含了一系列手机的型号，各种配置信息以及价格信息。您可以利用机器学习等算法来预测一个特定配置手机的售价。 1....数据预览 3. 字段诊断信息 4. 数据来源 来源于Kaggle。
尤其是大模型在训练和推理应用过程中，需要处理大量用户数据，如果处理不当，很可能会因为泄露用户数据而面临合规惩罚。这不仅包括大模型应用合规的初始评估和实施，还包括持续的监控和更新。...而且，随着大模型技术的应用，企业积累的数据变得更加有价值。因为，你不仅仅是在收集数据，更是在通过模型学习，不断深化对这些数据的理解和利用。...定价时，首先要深入理解大模型技术对你的产品意味着什么：它如何提升了产品的核心价值？用户因此能节省多少时间？又能获得怎样更深入的洞察？这些都是你定价时需要考虑的价值因素。...当然，引入大模型技术并改造业务系统后，定价体系的确定是一个需要不断试错、调整和优化的过程。...在这个过程中，保持定价策略的透明度和灵活性，将是赢得客户信任和市场份额的关键。 文：一蓑烟雨 / 数据猿 责编：凝视深空 / 数据猿
Long Staff和Schwartz（2001）运用B-S期权定价理论提出LSM方法，解决价格对历史数据依赖性的期权定价等问题。...黎曼度量是一大类度量的统称。例如，地球上，从任意一点A到B的最短距离是它们之间测地线的长度；Wasserstein距离是概率密度函数空间中的黎曼度量。对于任意给定的空间，有很多可能的黎曼度量。...输入空间的不同数据子集的价值差异的定量化，就是数据资产定价研究的核心问题。目前，业界研究了一些度量方法以及由此建立的定价模型。...例如，出于对个人隐私的保护，很多学者研究了隐私数据度量的方法及基于隐私度量的数据定价模型；基于微观市场一般均衡机制的价差度量，建立了私人数据定价模型；一些大数据交易所和平台制订了包括数据质量评价指标、数据效用指标等在内的度量指标体系...，并以此建立了包括协议定价、竞价等多种数据定价机制。
让人觉得尤为烦恼的是海量的可获得的数据可以为公司提供一个制定更好定价决策的机会，但是大数据具有复杂性，而那些能够解决大数据复杂性的办法的价值是巨大的。...制定定价手册这种做法费时，且几乎不可能预见到可以释放价值的定价模式。对于规模庞大的大企业而言，做到事无巨细的分析和管理这些不断发生变化的定价变量的复杂性是压力巨大的。...“我们不认为有其他的方法可以用来定价，并且，坦率地讲，我们没有做好准备去说服我们的顾客产品具有涨价的需要。” 将数据转化为利润的四个步骤： 做到更好定价的关键是充分理解公司现有的数据。...以下四部可以帮助企业通过数据得到足够精准的定价： 倾听数据。设置最合适的定价的挑战并非来自数据（公司已经拥有巨大的数据宝库），而是来自对于数据的分析。...自动化系统可以识别狭窄的产品细分，决定是什么因素驱动了每一个细分的的价值，并匹配历史交易数据。这使得企业可以为基于数据得到的同一类产品和细分进行定价。
而且考虑到如今海量数据为公司提供了难得的机会，可以做出合理得多的定价决策，这种现状尤其令人不安。对那些能够井然有序地应对复杂的大数据的公司而言，这蕴含着巨大价值。...由于许多公司没有发现大数据带来的机会，也没有见机行事，那无异于错失了丰厚的利润。提高利润率的秘诀在于，充分利用大数据，在产品层面、不是类别层面找到最合适的价格，而不是淹没在一大堆数字当中。...大到不能成功 对于每一个产品，公司应该能够找到顾客愿意支付的最合适价格。...人工制定价格的做法很耗费时间，几乎不可能看到可以完全释放价值的定价模式。要是大公司有成千上万的产品，它们想获得精细的数据，并管理这些复杂的定价变量……这些定价变量不断变化，实在是勉为其难。...这些公司都有数量众多的库存单位（SKU）和交易，还有一大批高度分散的客户；重新制定价格后，都发现利润率提高了3%到8%，这些价格是在极其精细的产品数据层面制定的。
除了成本，企业大模型落地过程中还可能面临的模型效果差、信息安全、算法实践经验少等问题，大模型服务平台火山方舟2.0版本提出了更具体的解决方案，其平台模型效果、核心插件、系统性能和平台体验层面全面升级。...作为大模型服务平台，火山方舟平台在模型上希望打造一个“精品模型商店”。根据吴迪的说法，跟去年相比，火山方舟平台在模型的上架上，呈现更加严谨和收缩的态势。...会上谭待宣布，豆包大模型的定价大幅低于行业价格：豆包通用模型pro-32k版，模型推理输入价格仅为0.0008元/千tokens，而市面上同规格模型的定价一般为0.12元/千，是豆包模型价格的150倍。...RAG知识库插件能够支持将企业的私域数据注入到大模型中，实现毫秒级百亿规模的高性能检索，秒级流式知识库索引更新。...这三大主要插件之外，企业级AI应用开发平台扣子专业版也对外发布。
概述 企业成品的销售，都是基于销售价格政策的制定，销售价格在系统中作为价格主数据进行维护，价格主数据是销售与分销中重要的主数据之一，是指将产品相关的价格信息建立成主数据，是系统自动定价的基础。...一、对条件类型PR00(不含税净价)创建客户/物料价 主数据维护人员收到与客户签订的某产品的长期供货价格后，经批准在系统中建立相应的价格主数据。 步骤：（事务代码：VK11） 1....四、对条件类型MWST(销项税)创建税价 主数据维护人员收到与客户签订的某产品的长期供货价格后，经批准在系统中建立相应的价格主数据。 步骤：（事务代码：VK11） 1....1）价格主数据一般用于长期销售价格不便的标准产品，若价格变化频繁则维护成本较高 2）相应的组织结构、客户信息等数据都已维护好 1. 维护条件表、存取顺序、条件类型、定价过程 2....维护定价过程确定 3. 维护销售单据项目类别中的定价控制
大搜车已经搭建起比较完整的汽车产业互联网协同生态。...在这一生态中，不仅涵盖了大搜车已经数字化的全国 90% 中大型二手车商、9000+ 家 4S 店和 70000+ 家新车二网，还包括大搜车旗下车易拍、车行168、运车管家、布雷克索等具备较强产业链服务能力的公司...， 与大搜车在新零售解决方案上达成深度战略合作的长城汽车、长安汽车、英菲尼迪等主机厂商，以及与中石油昆仑好客等产业链上下游的合作伙伴。...基于这样的生态布局，大搜车数字化了汽车流通链条上的每个环节，进而为整个行业赋能。 说到大数据，对于每个公司都不陌生。...大数据集群现状 大搜车目前大数据集群分为离线计算集群和实时计算集群，离线计算基于 Hive 和 Spark，实时计算基于 Flink，这两类集群分别基于 HDP 和 CDH 两套管理方式。
智能定价或智能价格策略是指监控、收集和处理公开定价数据，以了解市场、优化定价策略、保持并增加利润的一个过程。当此过程接近于有关竞争对手价格的数据时，它被称为竞争性智能定价。...使用收集的公共价格数据 在智能定价工作的第一阶段，收集的公共价格数据可用于制定定价策略，以应对各种挑战。...竞争性定价 竞争性定价是零售商在提出自己价格的同时也会考虑竞争对手的价格策略。对头部搜索引擎平台的研究，成为业务维持盈利不可或缺的一部分——87%的购物者在他们觉得划算时都会购买产品。...主要困难在于数据收集过程。 大量可用数据 智能定价需要收集的数据量非常大。由于数据必须来自数十个甚至数百个网站，这意味着数据收集确实很复杂。...当涉及到智能定价时，这种选择尤其重要。鉴于电子商务决策的数据驱动性质，企业需要访问公开可用的定价数据。但智能定价所面临的挑战阻碍了公共数据的顺利收集。
大数据调度系统，是整个离线批处理任务和准实时计算计算任务的驱动器。这里我把几个常见的调度系统做了一下分类总结和对比。...XXL-Job XXL-JOB是一个开源的，具有丰富的任务管理功能以及高性能，高可用等特点的轻量级分布式任务调度平台，其核心设计目标是开发迅速、学习简单、轻量级、易扩展、开箱即用。...Apache DolphinScheduler是一个分布式、去中心化、易扩展的可视化DAG工作流任务调度系统，其致力于解决数据处理流程中错综复杂的依赖关系，使调度系统在数据处理流程中开箱即用。...类型支持 支持传统的shell任务，同时支持大数据平台任务调度：MR、Spark、SQL(mysql、postgresql、hive/sparksql)、python、procedure、sub_process...可以通过对用户进行资源、项目、数据源的访问授权。支持，可视化管理文件，及相关udf函数等。
2018年国内大数据公司50强榜单排名已经公布了出来，大快以黑马之姿闯入50强，并摘得多项桂冠。Hanlp自然语言处理技术也荣膺了“2018中国数据星技术”奖。对这份榜单感兴趣的可以找一下看看。...本篇承接上一篇《DKM平台监控参数说明》，继续就大快的大数据一体化处理架构中的平台监控参数进行介绍和说明。 DKhadoop大数据处理平台架构的安装相关文章已经分享过，详细的内容可以找一下看看。...今天就把剩下的一些监控参数一起介绍完，关于大快大数据处理平台监控参数的介绍就完整了。...kill的应用程序 图片6.png 监控 yarn资源管理中被杀死的应用程序数量 纵轴表示应用程序数量，单位个 横轴表示时间,单位分钟 2、Spark监控界面 注意：（spark 运行任务后才有监控数据
不过，世易时移，近年来美国出现了智能投资市场，涌现出很多基于大数据分析的智能理财平台，大大降低了财富管理的门槛，让原先处于“服务真空区”的中产阶级也能享受同等的财富管理服务。 ?...智能理财平台为什么会成功？ 现在看来，有两大因素促成了这些智能理财平台的成功。 首先，ETF基金的出现大大降低了投资成本。...第1种：基于大数据分析给出投资建议 这种类型的平台根据客户在其他理财交易平台的行为数据，全面了解客户的财务状况和投资现状，帮助客户对过去的投资决策做出回顾。...这种模式利用大数据分析技术，让客户在咨询投资顾问之外，有了另一种渠道可以获取投资顾问提供的服务，比如分析需求、解读投资报告和调整投资方案等。...第2种：基于大数据分析购买投资组合 这种类型的平台基于客户的财务状况和风险承受能力，为客户推荐或购买相应的交易型指数基金。 ETF成为这类型平台的首选基金，因为它的周转率低，降低了交易成本。
其实在数据科学家中并不乏诙谐有趣的社交达人。定价科学家就是他们的典型代表，他们也因此被称作为“数据科学界的社交达人”。...如此高强度的人际交往训练下，定价科学家也就成为了名副其实“最懂数据的社交达人”，和“最懂社交的数据科学家”。...定价科学家的“数据技能” 原点君：“同在数据行业中打拼，十分好奇我们所学的数理建模，统计学技能到底是如何在定价科学中得以实际的运用？主要运用哪些分析工具和手段？”...（4）运用CPLEX平台进行最优化分析。 定价科学家的“商业洞察和社交技能” 原点君：“定价科学最终交付客户的产品是什么？定价科学家们又是如何将自己对价格的分析和洞见展现给客户的呢？”...打个比方，人工定价就如同步行周游世界，数据驱动的最优化定价则如同搭乘全国联网的高速火车准确而高速。 为了证明数据驱动定价的价值，我们通常通过测试进行收益分析。
我们将再次跳过期权定价背后的技术和数学方面（如随机过程、布朗运动和扩散方程）。相反，我们试图看看是否可以利用机器学习来使用数据近似所有这些数学公式（数据驱动方法而不是模型驱动方法）。...或者，另一方面，机器学习可以“学习”如何执行金融模型（如期权定价），甚至比金融数学更好，因为我们可以在模型中加入许多新的方法和数据，允许模型揭示人类隐藏的模式和相关性。...橙色点代表异常，蓝色点代表正常 从这对图中可以观察到期权定价异常的几个例子: 平均价格（买价和卖价的平均值）高于其他期权。 平均分布在不同的到期日（尽管原始数据主要分布在较近的到期日）。...目前减去执行价格不是正态分布的原始数据。 如上所述，我们对股票期权定价进行异常检测，以便将其作为预测高盛股价走势的一项功能。 期权定价异常对于预测股价走势有何重要性？...请看： 【2万字干货】利用深度学习最新前沿预测股价走势 那么我们将从选项数据和异常检测中使用什么？选项数据非常大。
时至今日，高核心数、SSD以及海量内存已并不稀奇，但是当下的大数据平台（通过搭建商用服务器集群）却并不能完全利用这些硬件的优势，存在的挑战也不可谓不大。...但是这里仍然存在一个非常大的缺点，在任何给定时间，到给定region的读写操作只被一个region服务器控制。如果这个region挂掉，故障将会被发现，故障转移会自动的进行。...通过使用开源平台，我们认真思索来自多个提供商的意见，在中型数据处理上，我们可以看到很大的发展空间。 更重要的是，我们的收获不只是性能一个特性，我们更可以通过开源技术连接到一个更广泛的发展空间。...使用HBase，用户可以在大的Portfolio文件上做拆分，并且分配到集群中的多个主机上进行处理。...这就意味着，Java当下已经成为很多高fan out计算系统的基础，其中包括Hadoop、HBase、Spark、SOLR等，同步进行垃圾回收将解决非常大的问题。
而经过这些年的发展，大促早已不仅仅局限于电商行业，现在各行各业其实都会采用类似方式做运营活动，汽车界有 818，电商有 618 、11.11 等等，各种各样的大促场景，对包括数据库在内的基础软件提出了很多新挑战...整个快递的生命周期、转运周期可以用五个字来概括——收、发、到、派、签： [在这里插入图片描述] 而支撑整个快递生命周期的平台就是中通大数据平台。...中通从离线到实时的数据兼容再到数仓，有着一套比较完善的大数据平台体系。...ETL 建模也会依托该大数据平台，最终通过大数据平台对外提供数据应用的支持以及基于离线 OLAP 分析的支持，整个数据建模的频率可以支持到半小时级别。...在这个完善的大数据平台基础上，中通开始更多地思考如何增强实时多维分析能力。 [在这里插入图片描述] 中通与 TiDB 的结缘是在 2017 年调研分库分表场景时开始的。
数据处理平台已不集中于传统关系型数据库，各种其他平台层出不穷，也各有其适用范围。 从哪些角度去理解各种数据处理平台的设计思想及发展演进呢？...这种方式有一个弊端是存储的数据量受限于内存的大小，数据量一大，索引也增大，数据就饱和了。 2）第二种方式是把大的索引结构，拆成很多小的索引来存储。...列式存储尤其适用于大表扫描，求均值、最大最小值、分组等聚合查询场景。...列式存储在MPP数据库里面应用广泛，例如RedShift、Vertica及hadoop上的Parquet等。这种结构适合需要大表扫描的数据处理问题，数据聚合类操作（最大最小值）更是他的主战场。...列式存储特别适合需要加载大的数据块，且数据块分到多个文件中的场景。Druid把一些近线实时数据放到写优化的存储中，然后随着时间的推移逐步把这些数据迁移到读优化的存储中。
今天为大家介绍几款数据采集平台： Apache Flume Fluentd Logstash Chukwa Scribe Splunk Forwarder 大数据平台与数据采集 任何完整的大数据平台，一般包括以下的几个过程...在商业化的大数据平台产品中，Splunk提供完整的数据采金，数据存储，数据分析和处理，以及数据展现的能力。...Splunk是一个分布式的机器数据平台，主要有三个角色： Search Head负责数据的搜索和处理，提供搜索时的信息抽取。...在Splunk提供的软件仓库里有很多成熟的数据采集应用，例如数据库(DBConnect)等等，可以方便的从云或者是数据库中获取数据进入Splunk的数据平台做分析。...总结 我们简单讨论了几种流行的数据收集平台，它们大都提供高可靠和高扩展的数据收集。大多平台都抽象出了输入，输出和中间的缓冲的架构。利用分布式的网络连接，大多数平台都能实现一定程度的扩展性和高可靠性。
相比于传统手工定制的图表与数据仪表盘，通用大屏搭建平台的出现，可以解决定制开发, 数据分散带来的应用开发、数据维护成本高等问题，通过数据采集、清洗、分析到直观实时的数据可视化展现，能够多方位、多角度、全景展现各项指标...本文将通过敏捷BI平台的通用大屏搭建能力的实现方案，来讲解一下通用可视化搭建平台整体的设计思路。...画布编辑器：是搭建平台的核心与难点，支持页面布局配置、页面交互配置和组件数据配置等功能，另外还支持代码片段的配置，也可以称得上是一个低代码平台。...五、效果预览六、总结本文通过可视化页面搭建、no/low code 平台、Schema 动态表单等技术思想来分析讲解了如何去设计开发一个通用的数据大屏搭建平台。...如果想实现更富有展现力， 满足更多场景的大屏搭建平台， 我们还需要进一步提高平台的扩展性和完善整体的物料生态， 具体规划如下：丰富和拓展大屏组件&配置能力，覆盖不同行业的可视化场景。
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