大数据概念 最早提出“大数据”时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡，大数据是当前很热的一个词。这几年来，云计算、继而大数据，成了整个社会的热点，大数据究竟是什么东西?有哪些相关技术?...对普通人的生活会有怎样的影响?我们来一步步弄清这些问题。 在讲什么是大数据之前，我们首先需要厘清数据的基本概念。...数据分析的前提是有数据，数据存储的目的是支撑数据分析。究竟怎么去存储庞大的数据量，是开展数据分析的企业在当下面临的一个问题。...传统的数据存储模式存储容量是有大小限制或者空间局限限制的，怎么去设计出一个可以支撑大量数据的存储方案是开展数据分析的首要前提。...以目前互联网行业产生的数据量级别，要处理这些数据，就需要一个更好、更便捷的分析计算方式了。传统的显然力不从心了，而且效率也会非常低下。这正是传统数据分析领域面临的另一个挑战，如何让去分析、计算。
Docker是啥 Docker是一个开源的应用容器引擎，让开发者可以打包他们的应用以及依赖包到一个可移植的容器中，然后发布到任何流行的 Linux 机器上，也可以实现虚拟化。...容器是完全使用沙箱机制，相互之间不会有任何接口（类似 iPhone 的 app）。几乎没有性能开销,可以很容易地在机器和数据中心中运行。最重要的是,他们不依赖于任何语言、框架包括系统。...现在我正在看的书是《Docker技术入门与实践》，号称中国第一本讲解Docker 的书籍，而我对Docker的学习也将围绕着这本书展开。...镜像是创建Docker容器的基础，通过版本管理和增量的文件系统，Docker提供了一套十分简单的机制来创建和更新现有的镜像。 用户可以从网上下载一个已经做好的应用镜像，并通过命令直接使用。...可以吧每个容器看作一个简易版的Linux系统环境（包括了root用户权限、进程空间、用户空间和网络空间），以及与运行在其中的应用程序打包而成的应用盒子。 镜像自身是只读的。
在开启数据分析之旅前，必须要搞清楚的几个基本概念，及其之间的区别。了解了这些以后，至少你会少制造一些麻烦（你所认为的亮点）出来。...工作表与数据源(表)的区别 需要先澄清一个概念，就是Excel里sheet和table的区别。...例如，财务上的三大报表就是典型的数据报表。 典型的数据报表 两者之间主要存在以下的区别 数据表和数据报表的用途，和角色不同 数据表是用以存储数据的载体，是进行数据分析的原料，半成品。...这其实已经是非常成熟的理论和技术了，只是技术的传播，学习和使用需要时间的沉淀，只能说数据表和数据报表分离的概念，还没有完全被底层业务，和分析人员所掌握。...概括起来： 首先，两者都是数据表 其次，两者皆可以作为数据源，被用于数据分析 再次，作为数据源时推荐使用一维表，报表输出时，推荐二维表 总结 理解了这些基本概念及其之间的区别，有助于我们更好的理解数据
前言 数据分析是指通过收集、整理、分析和解释数据来发现数据中隐藏的信息和关系的一种方法。数据分析的目的是为了提供洞察力和指导决策。 数据分析的发展前景非常广阔。...一、数据分析概念 数据分析是用适当的分析方法对收集来的大量数据进行分析，将它们加以汇总和存储，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。数据分析是一个从数据中通过分析手段发现业务价值的过程。...这个过程的起点是企业分析的目的，这个过程的终点是发现业务价值，利用数据提供支撑。 数据分析概念是指通过统计、处理、解释和呈现数据来提取有价值信息和知识的过程。...总之，数据分析概念是一个广泛应用于企业决策、市场研究、科学研究等领域的重要工具。通过对数据的收集、整理、分析和解读，我们能够提取有价值的信息和知识，为企业和社会带来更大的价值。...二、数据的定义 数据的定义是信息时代的基石，它是指通过数字、字符、符号等形式，对事实、概念或指令进行记录、表达和处理的一种形式。
今天的CRM数据分析能力已经不止局限于客户邮件、电话等数据，而是能够识别客户购买行为，了解客户情绪。 接下来小编为大家介绍六个对CRM至关重要的特性： 1. 有意义的洞察力和报表。...在某些情况下，数据能够揭示顾客的需求，以及接下来的购买计划。这正是CRM数据分析的卓越之处，通过把为外部数据，如社交媒体数据，购买历史，产品趋势和最新发布等，与内部数据结合起来以提升洞察力。...也许客户自己还没有意识到自己的需求，而你已经预测到了。 3. 与外部数据集成。互联网包含大量的数据。客户信息就在互联网上。...随着大数据技术和分析技术的成熟，现在的系统可以根据现有数据预测顾客未来的需求。通过预测模型，销售人员可以更好地了解客户需求。CRM的预测模型还能够更深入地了解充分满足客户需求的产品。...大数据和云计算为销售和市场人员带来了福音。更多的数据挖掘和数据分析技术会融合进来，为企业提供洞察力。随着越来越多的系统走向云端，开放其他线上服务和数据，CRM会获得更多信息，提供更有意义的成果。
大咖说.jpg 1.1 为什么说可视化本身就是分析方法 数据可视化就是把枯燥的数据用图形化的方式展示出来，从而能够更好地理解数据背后的含义。...数据的图形化本身就是分析，通过图形化展示给我们一种概念，一种比较结果，一种特征，告诉我们发生了什么，从而对数据分析的结论更加清晰明了。...因为大数据的复杂性，大数据的可视化创意层出不穷，需要从事数据分析的相关人员多借鉴他人的经验，不断积累自己的经验，从而能够更加直观地表示大数据背后的含义，进一步发挥大数据的价值。...因为大数据的复杂性，大数据的可视化创意层出不穷，需要从事数据分析的相关人员多借鉴他人的经验，不断积累自己的经验，从而能够更加直观地表示大数据背后的含义，进一步发挥大数据的价值。...4．联结Connecting 联结也是一个强大的数据分析方法，通过数据间的关联，可以把用户的数据关联组合在一起，衍生出新的想法。
本文使用arXiv公开的论文数据集，聚焦2008年-2020年计算机各个方向论文数据，对其进行了数据探索性分析和可视化分析，什么是2020年最火的方向，排名前五的又是哪些呢？...一起来看看结论和数据分析过程。...1.3 取data的子集进行处理 抽取数据的5%进行分析，否则数据量太大，处理时间太长。...2.1 查看数据的缺失信息 可以看到group_name之后的部分列，都有缺失数据 data_merge.info() 2.2 统计不同大类的论文数量 可以看到物理学领域的论文数量最多，数学和计算机科学的其次...三、 使用BI软件进行数据可视化分析 3.1 不同年份计算机领域发表数量前五的领域 可以看到计算机领域最火的领域一直在发生着变换，2014年-2016年都是信息理论方面的论文最多，而2017-2019是计算机视觉最火
来源：EasyShu本文约11000字，建议阅读20分钟本文介绍了数据统计分析的16个基本概念。...一、描述统计 描述统计是通过图表或数学方法，对数据资料进行整理、分析，并对数据的分布状态、数字特征和随机变量之间关系进行估计和描述的方法。描述统计分为集中趋势分析和离中趋势分析和相关分析三大部分。...这种关系既包括两个数据之间的单一相关关系——如年龄与个人领域空间之间的关系，也包括多个数据之间的多重相关关系——如年龄、抑郁症发生率、个人领域空间之间的关系；既包括A大B就大(小)，A小B就小(大)的直线相关关系...分类： 1、外在信度：不同时间测量时量表的一致性程度，常用方法重测信度 2、内在信度；每个量表是否测量到单一的概念，同时组成两表的内在体项一致性如何，常用方法分半信度。...Entropy = 系统的凌乱程度，使用算法ID3, C4.5和C5.0生成树算法使用熵。这一度量是基于信息学理论中熵的概念。
大数据（Big Data）: 大数据既是一个被滥用的流行语，也是一个当今社会的真实趋势。此术语指代总量与日俱增的数据，这些数据每天都在被捕获、处理、汇集、储存、分析。...商业智能（Business Intelligence）: 分析数据、展示信息以帮助企业的执行者、管理层、其他人员进行更有根据的商业决策的应用、设施、工具、过程。...配套销售/增值销售（Cross / Up selling）: 一个营销概念。根据特定消费者的特征和过往行为，向其销售补充商品（配套销售）或附加商品（增值销售）。...联机分析处理（On-Line Analytical Processing, OLAP）: 能让用户轻松制作、浏览报告的工具，这些报告总结相关数据，并从多角度分析。...文本挖掘（Text Mining）: 对包含自然语言的数据的分析。对源数据中词语和短语进行统计计算，以便用数学术语表达文本结构，之后用传统数据挖掘技术分析文本结构。
因果关系的基本定义在数据分析和日常生活中，因果关系无处不在。所谓原因，是指导致某种结果发生的事件或条件，而结果则是由某种原因引发的后果或现象。...4.2 误区例子一个典型的逆因果关系误区是关于吸烟和压力的关系。许多人认为吸烟能够减轻压力，因此在感到压力时会选择吸烟。然而，研究表明，事实恰恰相反——压力大的人更容易吸烟。...实验设计、数据分析等方法可以帮助我们确认因果关系的正确方向。多角度分析：从多个角度分析问题，避免单一视角导致的误区。考虑所有可能的因果链条，有助于找到真正的因果关系。...一个人因为工作压力大，可能会减少锻炼时间，选择不健康的快餐，这些行为又会导致体重增加和心血管问题。这种复杂的因果链条展示了多个因素如何共同作用，最终影响一个人的健康。...多变量分析：使用统计和数据分析的方法，考察多个变量之间的关系，揭示隐藏在表面现象背后的深层次因果机制。
接下来，我们将探讨数据分析方式的演进逻辑，分析Kyligence如何将指标平台、数据分析与大模型融合，实现基于自然语言的指标数据分析，为数据分析的未来描绘一幅可能的蓝图。...这些功能和概念，尤其是一些高级的数据操作和分析功能，对于没有数据分析背景的用户来说，可能仍然需要一段时间去理解和掌握。...例如，用户需要知道哪些数据是相关的，哪些数据是可以比较的，哪种图表可以有效地表达某种数据关系等。如果用户对数据分析的基本概念和方法没有足够的理解，他们可能会感到困惑，不知道如何选择和使用这些功能。...基于大模型，构建基于自然语言的数据分析方式 依据Kyligence的实践经验，要做好这个事情，关键的有三个方面：基于大语言模型来准确理解用户数据分析需求；联通指标平台来进行数据计算和分析，给出分析结果；...例如，需要优化大模型与指标平台、数据分析平台的对接方式。大模型理解并生成的是自然语言，而指标平台通常接受的是具体的数据查询和操作指令。
没有明确分析数据的目的 要分析一个数据，首先要明确自己的目的，为什么要收集和分析这样一份数据。只有明确了目的之后，才能够把握好接下来应该收集哪些数据，应该怎么收集数据，应该分析哪些数据等。...重收集、轻分析 例如，做任务的时间为3个星期，却用了两个多星期来收集数据，最后基本没有时间去分析，紧赶慢赶最后交上来一份没有怎么分析的数据。...数据分析重点应该在于分析，应该以最快的速度收集完数据，才有更多的时间整理和分析，最后经过分析的数据才是最有价值的。...不懂得分析哪些数据 这是比较普遍的问题，收集了数据后不知道要分析哪些项目，哪些数据点才能体现出分析的目的。...表格不美观，不清晰 做数据分析一般使用的是excel表格记录，一份美观清晰的表格不仅使我们可以清楚的看到这份数据的重点，方便查到所想要的数据。在收集数据的过程中，也可以提高收集和分析数据的效率。
大数据分析不仅仅是编制报告和仪表盘数据，更在于能够获得洞察力和机会，并回答用户未知的问题。大数据分析需要用户重视当前需要解决的问题，才能获得成功。...然而在部署大数据取得成功的道路上，三大误区却一直困扰着企业。这些与技术无关，而在于企业文化和企业使用数据的方式。...“流动的”分析能力能够在同一个统一、互联、优势互补的架构中迅速处理查询请求，使大数据价值得到充分体现。信息是否存储在Hadoop框架下无关紧要，数据只有经过分析才能发挥作用。...企业里每一名员工必须有能力运用大数据技术。这不仅仅关乎技术能力或分析技能，更关乎企业文化。如果企业文化并未重视分析技术，即使使用最好的技术平台也将无法发挥其全部潜力。...部署该平台，将帮助用户共享并依靠其他用户的成果和信息，帮助包括数据科学家在内的所有员工共同参与数据分析过程。
今天小编来为大家来盘点一下第一批奔三的90后们，他们的生活到底是什么样子。（数据的来源是知乎和微博的相关评论和回答，以及第三方媒体的报道） ?...首先，这份“不容易”体现在他们所面临的压力上，在近日发布的《90后理财与消费报告》中，98.4%的90后表示生活有压力，并且压力与学历的高低成正比，硕博成90后最“高压”人群。 ?...其中有一些网友的生活状态是“和家人住在一起，未婚，未恋爱，无车，有套父母准备的房，生活过得浑浑噩噩”，当然也有网友的生活状态是“前往美国卡耐基梅陇大学的机器人学院攻读博士，收获了不少知识和技能上的长进”...“完美的婚姻在于相互的扶持，努力去成为对方坚实的依靠和支持，而不在于成为对方的拖累和永无止境的索取” 前段时间，国内青年社交平台“探探”对首批奔三90后做了调研，并且针对其生活状态、经济实力、情感维度等多个维度做了深度的分析...不同的时代对30岁的到来也有着不同的理解，或许我们没有办法去阻止时光的流逝和年龄的增长，但是我们能够做到的就是保持一颗平和的心态去面对生活当中的得与失，并且记住并不是你一个人在经历着来自生活当中的重压和烦恼
支持向量机，英文为SupportVectorMachine，简称SV机（论文中一般简称SVM）。...它是一种监督式学习的方法，它广泛的应用于统计分类以及回归分析中。支持向量机将向量映射到一个更高维的空间里，在这个空间里建立有一个最大间隔超平面。在分开数据的超平面的两边建有两个互相平行的超平面。...PageRank背后的概念是，每个到页面的链接都是对该页面的一次投票，被链接的越多，就意味着被其他网站投票越多。这个就是所谓的“链接流行度”——衡量多少人愿意将他们的网站和你的网站挂钩。...PageRank这个概念引自学术中一篇论文的被引述的频度——即被别人引述的次数越多，一般判断这篇论文的权威性就越高。...将修改过权值的新数据集送给下层分类器进行训练，最后将每次训练得到的分类器最后融合起来，作为最后的决策分类器。
LLM 研究大热的现状也在这篇综述论文的参考文献中得到了体现 —— 总共 22 页参考文献，引用了 688 篇论文！...论文：https://arxiv.org/abs/2307.10169 整体而言，这篇综述论文聚焦于两大主题：(1) 挑战：哪些问题仍未解决？(2) 应用：LLM 当前的应用以及这些应用面临哪些挑战？...挑战 难以理解的数据集 对于 LLM 而言，其预训练数据集的规模非常大，任何个人都无法彻底阅读其中的文档或评估这些文档的质量。...图 4：根据预训练目标进行自监督式的数据构建，来自 Tay et al. 微调开销 需要大量内存：对整个 LLM 进行微调时需要预训练时一样大的内存，但很多从业者无法办到。...研究者分析了已有的文献，找到了 LLM 在心理学和行为科学领域得到使用的三个主要方向：使用 LLM 来模拟人类行为实验、分析 LLM 的人格特质、使用 LLM 作为建模社会关系的人工智能体。
让我们来看看关于数据分析的6大谎言： 误区：BI仅适用于大型企业。 信息化时代，企业数据市场面临着大数据攻击，对于企业来说，海量的数据蕴含着大量的价值金矿。...Wyn 商业智能BI 为业务人员和技术人员的最终用户提供了易于使用的基于Web的数据可视化大屏，报表和交互式查看器。...Wyn通过管理和组织的扩展属性，用户、组织上下文信息，然后在数据过滤和查询中引用具体的用户、组织信息，来实现限制指定数据行级别的数据访问，在数据可视化大屏和报表中，用户也只可访问自己权限内的数据。...例如，使用Wyn BI，可以将处理好的要用于分析的数据提前抽取到Wyn自身的缓存中，同时可根据分析数据的时效性配置对应的自动刷新计划或者手工刷新，这样大屏在分析和展示过程中，直接从缓存读取和刷新数据，也不会因为数据库的性能造成数据分析的瓶颈...免费获取100张数据可视化大屏模板： https://www.grapecity.com.cn/solutions/wyn/demo
1 没有明确分析数据的 要分析一个数据，首先要明确自己的目的，为什么要收集和分析这样一份数据。只有明确了目的之后，才能够把握好接下来应该收集哪些数据，应该怎么收集数据，应该分析哪些数据等。...3 重收集、轻分析 例如，做任务的时间为3个星期，却用了两个多星期来收集数据，最后基本没有时间去分析，紧赶慢赶最后交上来一份没有怎么分析的数据。...数据分析重点应该在于分析，应该以最快的速度收集完数据，才有更多的时间整理和分析，最后经过分析的数据才是最有价值的。...5 不懂得分析哪些数据 这是比较普遍的问题，收集了数据后不知道要分析哪些项目，哪些数据点才能体现出分析的目的。...6 表格不美观，不清晰 做数据分析一般使用的是excel表格记录，一份美观清晰的表格不仅使我们可以清楚的看到这份数据的重点，方便查到所想要的数据。在收集数据的过程中，也可以提高收集和分析数据的效率。
Best-of-N过程也培养了更透明的分析，因为它避免了从策略梯度方法中经常需要的超参数修补的依赖。一个典型的策略梯度方法最小化了一个平衡两个目标之间的损失函数：与基本语言模型的相似性和与奖励的对齐。...3.1.点估计 论文根据偏好数据来训练奖励模型。每个数据点由一个查询组成，包括一个提示和一对回答，以及回答之间偏好。...给定这些数据点的集合D，为了计算MLP参数，论文优化了损失函数 3.2.认知神经网络 论文使用认知神经网络（enn）来模拟关于奖励的认知不确定性。...这与Arumugam & Van Roy所解释的概念有关，即基于代理期望探索的持续时间来调节学习目标的复杂性是有益的。...假设论文根据达到任何给定性能水平所需的数据减少百分比来衡量有效探索的优势。图1中的曲线的一致性意味着，随着人类反馈数据规模的增长，有效探索所带来的优势也在增长。
今天我们要来讲讲数据分析的五大思维方式。 首先，我们要知道，什么叫数据分析。其实从数据到信息的这个过程，就是数据分析。数据本身并没有什么价值，有价值的是我们从数据中提取出来的信息。...第三大思维【降维】 是否有面对一大堆维度的数据却促手无策的经历？当数据维度太多的时候，我们不可能每个维度都拿来分析，有一些有关联的指标，是可以从中筛选出代表的维度即可。...我们回到数据分析的目的，我们就会知道只有明确了问题和需求，我们才能选择分析的方法。 顺带给大家讲讲三大数据类型。...这个属于偷换概念，其实就是时间序列的细分，不是真正意义上的数据类型，但这个却是在处理店铺数据时经常会碰到的事情。...作用：用于总结丶对照和提炼知识 如：历史店铺运营数据，退款数据，订单数据 第二大数据类型【现在】 【现在】的概念比较模糊，当天，当月，今年这些都可以是现在的数据，看我们的时间单位而定。
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