对于IT来说，夸大其功效的炒作越多，外界对其的误解也会越大，数据分析当然也不例外。数据分析是当今信息技术最热门的领域之一，可以为企业带来显著的业务收益，但这些误解可能将妨碍分析过程的及时、顺利交付，并影响业务用户和最终客户。随着企业创建或扩展其分析策略，这里有12个他们需要格外注意的关于数据分析的误解。误区1：数据分析需要大量投资如今，似乎对每一项新技术的投入都必须通过严格的财务支出的筛选过程。“...
大数据正在改变各种企业的经营状况。很多企业采用大数据来比以往更快、更经济地处理某些任务。通用电气软件首席信息官Vince Campisi、美国运通高管Ash Gupta和其他许多公司都利用大数据来获得竞争优势。当然，大数据也提出了一些新的挑战。企业必须在更加快速的竞争环境中工作，因为在许多行业中，企业在大数据应用方面与其竞争对手之间通常存在着激烈的竞争。他们还必须应对一些独特的挑战，例如预测分析模...
随着大数据时代的降临，企业和组织对数据的需求发生变化，因此五花八门的可视化工具开始层出不穷。那么面对这么多的可视化工具，不同开发人群应该用一怎样的标准来筛选最适合自己的可视化工具呢?本文将介绍一些不同类型的可视化工具，供不同开发人群选择使用。推荐哪种数据可视化工具?嗯，这是一个棘手的问题，因为有很多不同类型的数据可视化工具。以下图为例。你可以使用 PS + AI 完成此可视化图表。很多时候都会求助...
2019年已经接近尾声，现在是了解数据中心冷却技术趋势未来发展的好时机，这些趋势仍在持续。有效保持数据中心冷却是数据中心管理人员一直关注的问题，因此需要跟上新兴技术发展步伐。以下是人们需要了解的数据中心冷却技术4个发展趋势1、对于冷却系统的节能环保需求根据调研机构Grand View Research的研究，到2025年，全球数据中心冷却市场规模将达到207亿美元，在此期间的年复合增长率(CAGR...
作为数据科学家，我想把行业新的知识图谱总结并分享给技术专家们，让大数据知识真正转化为互联网生产力!大数据与人工智能、云计算、物联网、区块链等技术日益融合，成为全球最热的战略性技术，给大数据从业者带来了前所未有的发展机遇，同时也对大数据工程师提出了高标准的技能要求。大数据具有海量性、多样性、高速性和易变性等特点，映射到大数据平台建设要求，不仅要具备海量数据采集、并行存储、灵活转发、高效调用和智能分析...
损失函数实际上是我们经常使用的这些技术的核心，本文介绍了多种损失函数，他们的工作位置以及如何在Python中进行编码前言首先想象一下一个场景–你已经在给定的数据集上训练了一个机器学习模型，并且已经准备将其放在客户面前。但是，这个时候你应该如何确定该模型会给出很好的结果呢?是否有一种度量标准或技术可以帮助你快速评估数据集中的模型?当然有了—简单的说，这就是损失函数在机器学习中发挥作用的地方。损失函数...
MapReduce是一个编程模型，以及处理和生成大型数据集的一个相关实现，它适合各种各样的现实任务。用户指定计算的map和reduce函数。底层运行系统自动地将大规模集群机器间的计算并行化，处理机器故障，以及调度机器间通信以充分利用网络和磁盘。程序员会发现这个系统很好使用：在过去的去年中，超过一万个不同的MapReduce程序已经在Google内部实现，平均每天有十万个MapReuce作业在Goo...
数据科学是一门研究数据并从中挖掘信息的学科。它不要求自创或学习新的算法，只需要知道怎么样研究数据并解决问题。这一过程的关键点之一就在于使用合适的库。本文概述了数据科学中常用的、并且有一定重要性的库。在进入正题之前，本文先介绍了解决数据科学问题的5个基本步骤。这些步骤是笔者自己总结撰写的，并无对错之分。步骤的正确与否取决于数据的研究方法。数据科学的五个重要步骤包括：1.获取数据2.清理数据3.探索数...
本文列举了一些提升或加速日常数据分析工作的技巧，包括：Pandas Profiling使用 Cufflinks 和 Plotly 绘制 Pandas 数据IPython 魔术命令Jupyter 中的格式编排Jupyter 快捷键在 Jupyter(或 IPython)中使一个单元同时有多个输出为 Jupyter Notebook 即时创建幻灯片1. Pandas Profiling该工具效果明显。...
对于刚刚接触数据分析的人来说，经常会有这样的困惑和疑问：数据分析究竟难不难?难的话难在哪?为什么有时候作分析不知道从何下手，只能眉毛胡子一把抓?其实就连我这种已经在数据分析行业浸淫十几年的老油条，有时候做起分析来也会手忙脚乱，根本原因就在于没有抓住数据分析的本质，我们是为了用大量数据去分析、解释和预测基于数据的事实，你首先要明白自己做数据分析的目的是什么，是为了描述事件分析?还是为了预测?又或者是...
