最新动态NEWS
-
过渡到分析驱动的大数据战略
大数据与分析技术的结合为公司高管和经理提供了可视化信息和查明过去无法实现的业务趋势的新方法,战略例如,从工厂车间收集的机器数据可以揭示振动模式或工作温度的变化是否可能是故障的先兆,同样可视化工具可以帮助零售业高管确定地理市场中特定产品或服装款式的销售额增长情况,以便他们可以根据这些见解迅速采取行动,以确保维持库存水平。2021-05-10 -
即时定位无线客户的分析
无线运营商正在探索各种利用大数据来增加收入,确定可能存在缺陷风险的客户以及其他目的的机会,通过使用大数据分析和客户数据,无线运营商可以确定客户使用模式(例如,那些经常使用短信,移动互联网等的客户),然后开发与这些使用模式一致的合适报价。2021-05-10 -
我们不需要数据工程师,我们需要为数据科学家提供更好的工具
以协作和透明的方式使用可视化的每个人都会做得更好,我们着手通过重新思考我们的编码方式,拥抱数据流和协作,使可视化更加实用和平易近人,现在我们正在迈出新的一步,随着用户了解其数据,他们可以轻松快速地自定义其可视化的所有重要方面,在当今的数据科学工作环境中,从专门的工程职位到更为通用的数据科学家,各种各样的角色都在担任,但是其中某些工作类型是否可能是重复的或方向错误的工作,例如数据工程师的工作类型,由于缺乏数据科学家所需的适当工具,我们所知道的可能会存在吗?2021-05-08 -
如何使事件流和管理对于未来业务增长和适应性至关重要
企业面临的挑战比以往任何时候都要多,其中的主要经验之一就是数字化和云计算的采用对他们的生存至关重要,企业发现,为了快速适应,他们必须建立新旧系统,以便能够对变化的条件和异常事件做出实时反应。2021-05-08 -
今年数据分析师需要的技能
如果您正准备以数据科学家的身份工作或正在寻找担任当前职务的技能的机会,那么根据超过15,000个数据分析师的职位发布,此2021年需求技能分析将为您提供一个不错的选择关于哪种编程语言和软件工具的重要性在增加和降低的想法。2021-05-07 -
2021年数据科学家应该知道的十大Python库
已有如此众多的Python库,它们为支持数据科学工作和机器学习模型开发提供了强大而高效的基础,尽管列表似乎不胜枚举,但您应该重点关注某些库,因为它们是当今常用的一些库,学习数据科学可能是压倒性的,那里有数百种工具和资源,并不总是很明显您应该关注哪些工具或应该学习什么,简短的答案是,您应该学习自己喜欢的东西,因为数据科学提供了广泛的技能和工具,话虽如此,我想与大家分享我认为是数据科学中常用的十大Python库,话虽如此,这里是数据科学的十大Python库。2021-05-07