0x00 前言 往往那些不起眼的功能，最能毁掉你的工作成果。 本篇分享一些和数据质量监控相关的内容。数据质量监控是一个在快速发展的业务中最容易被牺牲和忽略的功能，但是它确实至关重要的。 文章结构 数据质量监控的意义和价值就不再谈了，本文主要讨论下面三个主题： 数据质量监控要做哪些监控内容 该怎么做 数据校验 文中会涉及到数据仓库其它的一些知识点，请参考之前的文章。 0x01 什么值得你监控 我把数据质量分成三部分来理解： 监控 告警 多数据源 重点在监控，这点会展开来讲，多数据源这一块是因为在大数据场
0x00 前言 往往那些不起眼的功能，最能毁掉你的工作成果。 本篇分享一些和数据质量监控相关的内容。数据质量监控是一个在快速发展的业务中最容易被牺牲和忽略的功能，但是它确实至关重要的。 假设你做了100个业务，一旦有其中一个业务在某个时间段出现了数据异常，这个异常还是由业务方发现的而不是你，根据我的经验是，它带来的负面影响会超过你之前做的100个业务带来的正面影响。 文章结构 数据质量监控的意义和价值就不再谈了，本文主要讨论下面两个主题： 数据质量监控要做哪些监控内容 该怎么做 文中会涉及到数据仓库其它的一
TVP 读书分享会，是为 TVP 打造的专属好书分享会，我们希望能够为大家提供一个分享书籍、交流感悟的平台，使每一位参与者都能在这里获得独特的感受，品味阅读的乐趣。
在安全生产管理中，对隐患和危害的高效辨识是认知风险的关键一步，因此企业对隐患报告数据质量的及时管控具有十分重要的意义。 新《安全生产法》、《安全生产责任保险实施办法》等法律法规及政策文件对安全生产责任保险的承保公司提供事故预防服务提出了强制性要求。在此背景下，中国人寿财险携手清华大学成立清华-中国人寿财险工业安全大数据联合研究中心（以下简称“研究中心”），研究中心开发的文本隐患报告质量分析工具能够通过有效性、一致性、可读性等指标对一线操作员工上传系统的隐患报告质量进行量化分析，辅助企业实现精准管控。下图展示
数据治理(data governance)，是指将数据视为企业资产，对数据进行优化、保护和利用，并对组织内的人员、流程、技术和策略进行统一的安排，是对数据的全生命周期管理。
在近期的项目当中，我们为客户落地实施了数据资产平台。随后，在数据平台中接入了客户子公司的一个业务系统的明细数据。客户希望在我们的数据平台上通过数据探索和数据分析，来挖掘一些业务价值和业务创新点。
紧接上篇【rainbowzhou 面试2/101】项目介绍，接下来面试官会开始就你的介绍，进行技术面、技术点、甚至到技术细节的提问，那么相应地就会要求我们对回答的技术面、技术点，对应实现的技术细节，做到胸有成竹或滚瓜烂熟的程度。
点击上方“LiveVideoStack”关注我们 ▲扫描图中二维码或点击阅读原文▲ 了解音视频技术大会更多信息 ---- 翻译、编辑：Alex 本文来自OTTVerse，作者为Krishna Rao Vijayanagar。 推荐引擎 Easy-Tech #035# 推荐引擎通常是指利用机器学习（基于用户的过去选择、偏好以及内容提供商的目录）来预测特定用户有可能观看哪一部电影或者视频的系统。 由于推荐引擎是帮助用户有效浏览电影目录的工具，所以它们对于OTT平台十分重要。在机器学习的帮助下，平台可
基于大样本数据的研究表明，母亲孕期甲状腺功能异常与儿童大脑较小的总灰质体积、皮层灰质体积有密切的相关性，这种相关性在妊娠14周左右最为明显。该研究发表在最近的Lancet Diabetes & Endocrinology杂志上。
本文介绍了一种特征工程方法，该方法通过将特征进行扩展和组合，从而生成新的特征，并采用特定的编码方式对特征进行规范化处理，以提高机器学习模型的性能。
0x00 前言 本篇是《你了解你的数据吗》的第五篇，在前面的几篇文章中，我们聊到了数据接入量、数据的坑、数据核心维度分布、数据口径和数据质量监控。本篇将引入一个新的概念：数据血缘分析 ，或者叫血统分析。 0x01 血缘分析 那么什么是数据血缘分析呢？在这里我们不给出它的严谨的定义，仅从感觉上来解释一下这个东西。 数据血缘，我们可以大致理解为是一个表的生成过程。它依赖了哪些表，怎么生成的。同时加上它依赖的表又是怎么生成的。 觉个栗子 下面举个栗子来解释一下。 现在假设你是一只数据开发工程师，为了满足一次
数仓分层是数据仓库设计中十分重要的一个环节，优秀的分层设计能够让整个数据体系更容易理解和使用 本文的大纲 001，介绍数据分层的作用 002，分层设计的原则以及介绍一种通用的数据分层设计 003，具体案例 004，落地实践意见 005，思考
数仓建设真正的难点不在于数仓设计，而在于后续业务发展起来，业务线变的庞大之后的数据治理，而数据治理的范围非常广，包含数据本⾝的管理、数据安全、数据质量、数据成本等。在这么多治理内容中，大家想下最重要的治理是什么？当然是数据质量治理，因为数据质量是数据分析结论有效性和准确性的基础，也是这一切的前提。所以如何保障数据质量，确保数据可用性是数据仓库建设中不容忽视的环节。
SSC 部门在办公系统、考勤系统和其他人力资源系统运转过程中会持续积累不同部门员工的各类数据。在企业的SSC 看来，这些经由不同系统产生的员工数据十分重要，通过一定程度的分析能够透过数据发现深层次的问题，乃至能够对未来员工行为做出预测。因此，SSC 当下十分关注对数据的治理和分
神经和行为研究表明，婴儿在出生后第一年接触语言时，甚至在他们会说第一个单词之前，这种接触就会影响大脑的神经回路。但我们对婴儿非凡的语言能力和经验在形成神经回路中的作用的神经结构仍旧了解不多，今天我们带来一篇2010年关于婴儿语言习得和神经回路研究的重要review，尽管已经过去10年，这篇文献中提到的观点和重要研究仍旧值得我们仔细回顾。
本文作者：陈宏武，2013年华中科技大学毕业，之前从事搜搜网页搜索的下载调度，数据质量优化工作。目前在内部搜索平台部外站数据组从事网络爬虫、下载调度、页面抽取及数据整合相关工作。 “你百度一下会死啊”？答：“会”。 最近的WZX事件闹得沸沸扬扬，不由得引起我们思考，如果WZX能获取更多更全的相关数据，如synovial sarcoma(滑膜肉瘤) 的DC CIK免疫疗法临床现状、武警二院属于莆田系等，也许当前的医疗手段依然无法挽回他的生命，但是他的求医体验应该不会是现在这样。 大数据是什么？个人认为
| 微信扫一扫识物是典型的“离线写，在线读”的业务，业务数据的存储和检索库的构建都是在离线环节完成。我们通过爬虫系统收录了小程序生态下的商品图片，下载后进行检测抠图，提取检索特征，最终构建成检索库交付到线上环境。这篇文章将主要介绍这一部分的工作。 0 什么是识物 识物是以图像或视频作为输入，用以挖掘微信生态下商品、物品等有价值等信息。这里我们基本覆盖了微信全量优质小程序电商，涵盖上亿商品 SKU，聚合了微信内的搜一搜、搜狗等资讯，最终聚合后呈现给用户。百度识图和阿里拍立淘也是基于该技术发展而来。 工程上
数据是机器学习 (ML) 的一个基本方面，可以影响 ML 系统的性能、公平性、稳健性和可扩展性。矛盾的是，虽然构建 ML 模型的优先级通常很高，但与数据本身相关的工作通常是优先级最低的方面。并且这项数据工作可能需要多个角色（例如数据收集者、标注人员和 ML 开发人员），并且通常涉及多个团队（例如数据库、法律或许可团队）来支持数据基础架构，这会增加任何与数据相关的项目的复杂性.因此，人机交互 (HCI) 领域专注于使技术对人们有用和可用，可以帮助识别潜在问题并评估与数据相关的工作不优先时对模型的影响。
得益于算法、算力和数据这三驾马车，人工智能在2006年后获得了巨大的发展。近日，来自谷歌的研究员在一篇题为“Everyone wants to do the model work, not the data work”的论文中指出：数据质量在AI中起到的作用正在被低估，数据质量在高风险AI应用中十分重要，尤其是对癌症检测、野生生物偷猎等下游任务中巨大。
总的来说，单细胞转录组体现异质性（个体），Bulk转录组体现平均程度(总体)。因此Bulk转录组不能区分一个样本中的不同细胞类型。
影响一个ERP项目的因素有很多，数据无疑是其中很重要的一项,正所谓“正确的诊断源于准确的信息，准确的信息基于可靠的采集”，当我们抓住数据这个根基，大处着眼，小处着手的时候，我们距离ERP成功的日子就不会太远。
测试是以评价一个程序或者系统属性为目标的任何一种活动，是衡量软件质量的度量。什么是软件测试？软件测试种类的划分？如何进行测试用例设计？如何评价测试用例设计的好坏？这些都是测试工程师入门必知的知识点。
从云计算到大数据，人工智能已经具备了相对坚实的基础。不过，从当下人工智能的发展现状看，大部分的人工智能还停留在大数据分析阶段，距离真正的人工智能还有一定的距离。未来，我们正在进入一个软件定义的时代，其基本的特征表现在万物皆可互联，一切均可编程。 编辑 | 张宏 梅宏院士：大数据蓬勃发展，我们正在进入一个软件定义的时代 2017软博会，梅宏院士讲到，目前我们正在进入一个新的时代，不同的人，对这个时代赋予了不同的标签。 从基础设施角度，可以称之为互联网+时代; 从计算模式的角度，可以叫做云计算时代; 从
数据分层是数据仓库设计中十分重要的一个环节，优秀的分层设计能够让整个数据体系更易理解和使用。而目前网络中大部分可以被检索到相关文章只是简单地提及数据分层的设计，或缺少明确而详细的说明，或缺少可落地实施的方案，或缺少具体的示例说明。
【新智元导读】深度学习三大神之一的 Bengio 正式进入产业界！Bengio 参与创立了一个名叫 Element AI 的孵化器，以强大的学术实力为卖点，包括他本人在内，为企业提供“独一无二的解决方案”，还以合资经营的方式扶持（投资）AI 初创公司。Bengio 曾对 AI 人才从学界流向产业界表示担忧，但现在他可能意识到，这种趋势无法阻挡，以深度学习为代表的 AI 技术正全面进入产业应用，与其反对，不如投身其中，引导深度学习研究者在产业中发挥最大潜力。不仅如此，他还表示创立孵化器只是他在蒙特利尔建立“A
导读：我们坚信，未来是大数据的时代，而数据分析师，就是走在时代前端的人。别把时间花费在低产出的数据整理和清洁上面，善于利用工具，朝向正确的方向努力，一定可以在成长道路上走得更快更远。 作者：陈明，GrowingIO 联合创始人&运营副总裁 直到做数据分析师五、六年了，每每和家人朋友聊天，都还是会有人不懂我在做什么。 家人：“数据分析？分析什么东西？” 我：“哪里有数据，哪里就有我们，什么都可以分析。” 家人：“是软件工程师吗？会编程吗？” 我：“...不是，不太会。” 家人：“那是管理层吗？” 我
除了家人朋友，很多时候，同公司内部的人也会比较困惑，数据分析师究竟是做什么的。收集数据、整理数据表、做各种报表、写ppt、做挖掘模型、打小报告
T客汇官网：tikehui 撰文 |Felix 不可否认，应用医疗物联网（IoHT， Internet of Health Things )的公司和机构已经获得成本节约这样确实的好处，但他们仍需要对IoHT进行持续性的跟进投入。因为更多的IoHT收益要通过长期的商业发展来获得。而IoHT连接设备（重点为可穿戴设备）如同雨后春笋一样，开始在医疗的各个方面大显身手。 根据估计，2020年IoHT的总价值将达到1630亿美元，其五年内（2015-2020）的平均增长率高达38.1%。而且在这段时间内，医疗有望成
“ 人工智能（AI）已无处不在，AI正在为各行各业赋能，并以前所未有的速度全方位地改变着我们的生活。然而，由于AI是一种新的编程范式，无论在学术界还是工业界，对于AI测试的研究和实践尚处于起步阶段。”
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大数据文摘出品 作者：Caleb 无人机也并非完全安全。 如今随着无人机成为越来越受欢迎的娱乐设备，空中无人机数量也随之增多，但是就是这些飞在你家窗外的这些无人机，可能正在偷偷“窥视”着你。 最近，滑铁卢大学的研究人员将一架20美元购入的无人机改造成了一个机载扫描设备，能够检测到房间里连着WiFi的所有设备的位置。 在日前举办的第28届移动计算和网络国际会议上，研究人员Ali Abedi和Deepak Vasisht展示了该研究结果。 据他们所说，该设备能够通过“位置暴露隐私攻击”（location-re
建筑作为中国传统的支柱产业之一，为我国国民经济的高速发展做出巨大的贡献，国内基础设施日臻完善。回过头来看建筑业发展的十年，许多建筑企业紧抓机遇如跑马圈地般的快速成长和扩大规模。
0x00 前言 对于数据的使用，我们不管是需要了解数据质量、数据口径亦或是数据血缘，最终都将会走向对数据价值的探索上。因此，本篇尝试讨论数据挖掘中的特征分析。 本篇将会以一个具体的例子为主线，讨论一下特征分析的基本流程。 主题和数据是 Kaggle 中的入门级竞赛题《Titanic: Machine Learning from Disaster》。题目背景是预测一个人是否能够从灾难中存活。 0x01 特征总览 先整体看一下我们有哪些数据，给出的数据集如下表，总共 10 个字段，其中 survival 表明该
总结一下，对于色彩与图像内容比较丰富，变化比较多端的，适合使用jpg，例如大型背景、头像、人物照片等。对于颜色单一，有大色块的图像，例如图标等，适合用png，压缩效率高，并且有透明。小动画可以使用gif，便不适合使用复杂的视频。
文 | 陈明 一个工作了5-6年的数据分析师，是如何改变比码农还惨的人生？谨以此文向每一位奋斗在一线的数据分析师致敬！ 直到做数据分析师五、六年了，每每和家人朋友聊天，都还是会有人不懂我在做什么。 家人：“数据分析？分析什么东西？” 我：“哪里有数据，哪里就有我们，什么都可以分析。” 家人：“是软件工程师吗？会编程吗？” 我：“...不是，不太会。” 家人：“那是管理层吗？” 我：“还...还不到级别。” 家人：“那是商务人员？做市场或销售。” 我：“...也不是，不过我们辅助他们作决策。” 家人：“决策不
道家强调四个字，叫“道、法、术、器”。“器”是指物品或工具，在数据分析领域指的就是数据分析的产品或工具，“工欲善其事，必先利其器”；“术”是指操作技术，是技能的高低、效率的高下，如对分析工具使用的技术（比如用Excel进行数据分析的水平）；“法”是指选择的方法，有句话说“选择比努力重要”；“道”是指方向，是指导思想，是战略。那么如何做好数据分析呢，今天推荐一篇关于互联网运营中的十大数据分析方法。 1 细分分析 细分分析是分析的基础，单一维度下的指标数据的信息价值很低。 细分方法可以分为两类，一类逐步分析，比
刚刚获悉，国际权威调研机构IDC正式发布《中国数据治理市场份额，2021》。报告显示，在数据治理平台市场领域，腾讯云凭借领先的产品和丰富的落地案例实现业绩持续增长，市场份额跻身国内前三。 当下，日益复杂的数据架构和数据质量问题制约着企业数字化转型的整体进展，由此也催生出大量的数据治理需求。报告分析指出，数据治理的落地已经从互联网、金融、能源等行业逐渐延伸到制造、交通、建筑工程等行业，众多企业已经将数据支持决策上升为第二优先级战略，整体市场将迎来高速增长期。其中，以腾讯云为代表的云服务商，则已成为数据治
经过十余年的发展，国内金融行业数字化已形成不可阻挡之趋势，从十年前“要不要做”，到今天“如何做”。科技能力是数字化转型的基础，企业数字化转型必须以研发管理数字化为先导。因此，数字化研发管理能力建设，就责无旁贷地成为了金融组织数字化转型的第一场战役。 当前，数字化研发管理能力建设面临哪些痛点？ 1 面向领导层的审批能力完备，缺失面向价值交付协同能力 金融组织在建设管理能力时，以安全合规驱动的审批能力建设为主。强审批带来的是强的流程节点控制——这是金融行业强监管和高度严谨性在研发管理上的直接体现。 在这套传
接口是一个抽象概念，一般有好几种层面的接口。可翻译为界面也可翻译为接口，翻译为接口的由来应该是从电器的插口而来（未做考证）。通俗说法：接口就是用来连接而开放的入口。大致有这些类型的接口：硬件接口、用户界面（UI）、软件接口、面向对象接口。
在单细胞的数据分析当中，每个亚群的top基因是十分重要的，因为这一部分的基因主要是代表了这一亚群的高表达基因，为了后面的分群鉴定，主要是通过seurat的findallmarkers这个函数进行计算。可以参考这个博主的文章，对源码解析的很细https://www.jianshu.com/p/f5c8f9ea84af，同时对应着这个函数的解析http://www.idata8.com/rpackage/Seurat/FindAllMarkers.html。
作为一个集聚多方位效用的机械绘图仿真软件，具有很多机械制造与电器工程行业所必备的实用功能。作为一款享誉多年的专业软件，solidworks正版软件必须有其核心的几大主打功能来吸引用户。
hello～大家好我是SamGor～ 写在前面 最近工作上有蛮多困难的地方，每天都揪心地很，归根到底还是心态不够强大，心态崩了，自然事情也很难去很好的完成✅了，还好最近有老婆和家人的陪伴，也算是熬了
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 微商，顾名思义，代表的是一种简洁方便的销售手段，现在借由微信、微博或QQ等都可以更快的传播在用户之间，引流速度极快。但因为微商的产品鱼龙混杂，产品质量难以
” 8月5日-6日，LiveVideoStackCon 2022 音视频技术大会 上海站，和你一同开启通向未来的大门。 用户网络模型与QoE 在音视频应用里，获得了大量的用户上报数据，包括但不限于音视频质量数据、用户行为数据等，这些数据可以为我们提供什么样的结论？能否利用这些数据建立模型以便快速实验？能否利用这个模型快速迭代策略以改进在线音视频质量？ 讲师与议题 面对覆盖全球的大型分布式传输系统，面对复杂的直播、通话场景，阿里云基于灵活的调优手段、高效的AB test 基础能力以及贴近业务场景的观察分析方
本文来自The Broadcast Knowledge，演讲者为Rick Ackermans，射频与传输工程总监。演讲主要介绍了什么是RIST协议：RIST的历史，RIST为什么要保持进化，RIST技术概述，现在正在升级的最新RIST配置，如何使用RIST以及RIST的应用场景。
从今天开始，"数据小兵"将和大家一起共同构建"数据知识体系"，欢迎大家共同参与、学习和研讨。本期为了给大家以较为明确的学习目标，结合之前《数据思维数据师的能力》的内容，优选出"DAMA数据管理知识体系指南、TOGAF9.1企业架构标准体系、元数据"价值量较高的知识体系核心内容进行学习，期望大家踊跃参加、互动交流。
在大数据时代当下，很多互联网企业也都在挤破脑袋想要占领行业内优势地位，为了实现这个远大目标，企业需要在很多方面要运筹帷幄，其中非常重要的一方面就是价格监控。
腾讯混元已面向社会全面开放，企业级用户或开发者可通过腾讯云使用腾讯混元大模型，个人用户可通过网页端与小程序【腾讯混元助手】体现腾讯混元的能力。
笔者去年从微信团队“毕业”，变成一个创业码农，期间也踩过一些坑，这里与大家分享一些我个人的经验。
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