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如何做数据分析挖掘—以电信行业为例
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-26 热度：183
摘要：本文以电信行业为例讲述如何做数据分析挖掘。 ? ?? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?? ? ? ? ? ? ? ? ?? ? ? ? 来源：豪研呓语 版权声明： 本公众号的内容部分来自互联网，转载请注明原文链接和作者，如有侵权或出处有误请联系我们。 官方网站： 数据分析网[详细]
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商业智能BI推动制造业智能化转型
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-26 热度：190
制造业是我国国民经济的支柱产业，是我国经济增长的主导部门和经济转型的基础，如今我国制造业面临技术工艺不精、缺乏市场意识、商贸流通环节多、物流成本大、仓储效率低下的问题，正处在转型的特殊时期。 内忧： 从企业信息化管理角度来看，我国制造企业由[详细]
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空间统计说历史：罗马七丘的空间分析（一）
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-26 热度：98
话说，公元前N年，一个妹纸引发了一场号称“西方封神榜”的战役……强大的希腊联军在史上最强半神阿喀琉斯以及灰机+木马病毒的帮助下，一举攻陷了号称“永不陷落”的特洛伊城： 灰机： 木马： （题外话：Half a god 半神这个词，用武汉大学赵林教授的话来说[详细]
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FFMPEG中重要的数据结构的挖掘
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-26 热度：126
[cpp] ? view plain ?copy ? typedef ? struct ? AVFormatContext ?{?? ???? struct ?AVInputFormat?*iformat;?? ???? void ?*priv_data;?? ?????? ????ByteIOContext?*pb;?? ????unsigned? int ?nb_streams;?? ???? AVStream?*streams[MAX_STREAMS];? ? }?A[详细]
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poj 1001 Exponentiation 模拟大数（hdu 1063）
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-26 热度：175
poj 1001 Exponentiation ? 模拟 大数 链接： http://poj.org/problem?id=1001 题意： 题意很简单，给你2个数（前面的是小数，后面是不超过25的整数），求得前一个数的幂（后一个数作指数部分）。 思路： 要求小数的幂，用一般的double，float完全满足不了解[详细]
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数据处理中的“基”情
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-26 热度：199
由于涉及过多公式，文章很多部分以图片排[详细]
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漫谈：机器学习中距离和相似性度量方法
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-26 热度：141
在机器学习和数据挖掘中，我们经常需要知道个体间差异的大小，进而评价个体的相似性和类别。最常见的是数据分析中的相关分析，数据挖掘中的分类和聚类算法，如 K 最近邻（KNN）和 K 均值（K-Means）等等。根据数据特性的不同，可以采用不同的度量方法。一般[详细]
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大数据分析过程中经常遇到那13个问题
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-26 热度：186
1、最早的数据分析可能就报表 目前很多数据分析后的结果，展示的形式很多，有各种图形以及报表，最早的应该是简单的几条数据，然后搞个web页面，展示一下数据。早期可能数据量也不大，随便搞个数据库，然后SQL搞一下，数据报表就出来了。但是数据量大起来怎[详细]
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挖掘DBLP作者合作关系，FP-Growth算法实践（4）：挖掘每个会议的
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-26 热度：197
在只有【论文标题、发布时间、作者、会议名称】这四种信息的情况下， 首先提取出所有这四种信息 ： 代码产生的结果如下，数据结构类似于headerTable，看结果就知道了，不再介绍： authorDict={} #{authorName: total(frequence,startYear,endYear),{eachConf[详细]
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挖掘DBLP作者合作关系，FP-Growth算法实践（5）：挖掘研究者合作
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-26 热度：190
就是频繁项集挖掘，FP-Growth算法。 先产生headerTable： 数据结构（其实也是调了好几次代码才确定的，因为一开始总有想不到的东西）：entry: entry: {authorName: frequence,firstChildPointer,startYear,endYear} def CreateHeaderTable(tranDB,minSupport[详细]
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数据处理之数据精简概述
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-26 热度：148
摘自：数据精简DataSimp 转自：数 据观（ID： cbdioreview） 作者：秦陇纪DataSimp 01 数据处理基础知识； data processing 数据是自然和生命的一种表示形式，记录了人类的行为，包括工作、生活和社会发展。数据（Data）是对事实、概念或指令的一种表达形式[详细]
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为什么医疗保健提供商要埋头于智能自动化？
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-26 热度：181
智能自动化（IA）是人工智能和自动化的组合体。通过利用这一点，组织可以达到无与伦比的效率、卓越水平，并支持快速的端到端自动化流程。普华永道（PWC）声称，[详细]
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5G网络技术将改造企业和未来城市
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-26 热度：91
在许多国家和地区，Covid-19大流行加速了广泛的5G服务。例如，中国正在依靠新的技术基础设施来增强其经济抵御能力，并减轻大流行对其供应链和物流的影响。 根据[详细]
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人工智能如何缔造自动驾驶数据中心
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-26 热度：187
人工智能在提升数据中心效率以及扩展业务方面的潜力可分为以下四个主要类别： 电源管理 ：基于人工智能的电源管理有助于优化加热和冷却系统，从而降低电力成本，[详细]
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7种不同的使用AI聊天机器人的办法
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-26 热度：50
1.客户服务： 大多数业务因糟糕的客户服务而失败。因此，寻找一些可靠的解决方案来处理您与用户的互动很重要。AI聊天机器人更适合希望企业迅速做出反应的年轻一[详细]
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边缘人工智能物联网解决计划如何提高业务绩效？
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-26 热度：191
实现商业价值 人工智能支持的物联网解决方案的出现有助于提高运营效率。它们还可以通过处理恒定的数据流来预测操作条件和识别参数以保持相关结果。物联网解决方[详细]
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人工智能的新风口，究竟应该怎么抓？
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-26 热度：157
国家十四五规划，将人工智能置于需要重点突破的科技前沿领域之首，提出培育壮大人工智能产业。 随后，各省纷纷提出自身的人工智能发展战略。如浙江提出，加快国[详细]
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人工智能将给世界带来哪些影响？
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-26 热度：116
GPU和海量的数据增强了计算和处理能力，为现代算法和深度学习带来了显著的变化。在未来几年，我们可以期待看到人工智能技术的重大变化。以下是人工智能正在塑造[详细]
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实用小技巧还能提升PyTorch技能
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-26 热度：198
PyTorch 是一种非常灵活的深度学习框架，它允许通过动态神经网络（例如利用动态控流如 if 语句或 while 循环的网络）进行自动微分。它还支持 GPU 加速、分布式训[详细]
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大脑光遗传植入让小老鼠一秒变基友
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-26 热度：95
在老鼠的头骨中嵌入神经植入物，通过激活植入物，老鼠会立即开始互动并成为朋友；当他们关掉植入物后，它们的「友谊」就停止了。 这就是美国西北大学的工程师和[详细]
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大数据分析，Hadoop够用吗？Facebook数据专家说No
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-26 热度：200
随着大数据的发展和应用，Hadoop框架受到越来越多的关注和应用。Facebook分析主管Ken Rudin表示，不要小看关系型数据库技术的价值。他认为，Hadoop可能是“大数据”运动的代名词，但它并不是企业从大规模存储的非结构化信息中得到价值的唯一工具。 “ 有很多[详细]
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全面分析Apache Spark窗口功能
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-25 热度：157
在此博客文章中，我们将深入探讨Apache Spark窗口函数。 您可能也对我之前有关Apache Spark的帖子感兴趣。 使用Apache Spark开始您的旅程-第1部分 使用Apache Sp[详细]
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以大数据处理5G科技网络安全的新方向
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-25 热度：163
伴随5G技术的应用与发展，从智慧城市的水力、电力、政务等公共事业，到个人生活领域的智能医疗设备、自动驾驶汽车等，5G使得城市的生产方式与运转模式面临一次颠[详细]
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数据管理告捷的最重要举措
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-25 热度：118
组织最基本的挑战是收集数据，因为它可以以多种形式存在，甚至包括手写文档和个人生成的演示文稿。数据和文档所在的不同来源可能会进一步混淆此过程，这些来源包[详细]
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2020年大数据给企业带来的5大优势
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-25 热度：191
为什么小型企业会忽略大数据 当企业管理人员听到大数据这一术语时，他们通常起初对其有些回避，因为他们认为这种技术只适用于谷歌和亚马逊这样的大型企业。并且[详细]
