-
2022年应关注的七大数据管理走势
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-11 热度：134
调研机构IDC公司分析师表示，数据分析市场正在蓬勃发展，目前全球每年的支出已经超过2000亿美元。 同样，全球数据分析就业市场规模也呈现上升趋势。根据美国劳工统计局预测，到2030年，数据科学职位将增长30%以上。此外，根据Gartner公司的估计，几乎所有企[详细]
-
数据科学中数据收集的终极攻略
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-11 热度：199
在当今世界，数据对任何一家企业的成功都起着关键作用。企业的目标受众、竞争对手产生的数据、工作领域的信息以及企业自己收集的数据可能会帮助找到更多客户、分析业务决策、重新优化业务模型或进入到其他市[详细]
-
8个顶级预测分析工具对比
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-11 热度：97
希望知道未来会带来什么吗?预测分析工具将会提供答案，这些答案是对的吗?有时是对的。但是，如果预测可以帮助企业更好地规划、更明智地支出，并为客户提供更具预见性的服务，那么这就足够了。 什么是预测分析工具? 预测分析工具融合了人工智能和业务报告。这[详细]
-
大数据技术的成功案例及趋向
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-11 热度：79
通过大数据技术和工具进行数据管理已经成为企业乃至国家层面的一个热门话题。如今，主要是大型企业在使用大数据技术(约占市场的60%)。然而，使用这种技术的中小企业数量每年都在增长。特别是在人工智能技术发展的今天，我们能够更加充分利用数据的价值。 到2[详细]
-
为什么不可忽视建筑物中的数据分析？
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-11 热度：75
想象一栋建筑，其中创新的管理系统不断提供有关内部情况的简单而有意义的信息。这些数据可用于提高效率、开发更智能的设备维护协议、创建更健康的建筑环境，并最终让使用者更快乐。 现在，考虑一个没有用于监控其系统的分析的建筑物。设备出现故障，存在空气[详细]
-
通过AI系统分级协助企业控制成本
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-09 热度：138
就像国际汽车工程师学会(SAE)对自动驾驶汽车分级一样，为了预测人工智能系统的成本，给它们分个级别想必也是不错的选择。采用分级系统可以帮助组织计划和准备AI系统，且随着时间的推移，AI系统的复杂性也会不断增加。 设计和构建人工智能系统不是件容易事。[详细]
-
智能虚拟助理如何助力你在2022年成倍提高工作效率
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-09 热度：132
智能虚拟助理 (IVA, Intelligent Virtual Assistants) 也称为智能个人助理 (IPA, Intelligent Personal Assistants) ，是由人工智能驱动的代理，能从客户元数据、先前对话、知识库、地理位置、以及其他模块化数据库和插件等环境中提取信息，并生成个性化响应[详细]
-
2022年优质预测分析工具和软件
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-09 热度：139
数据管理一直是企业面临的挑战。随着新的数据源不断涌入，使用合适的工具比以往任何时候都更为关键。预测分析工具和软件是完成这项任务的最佳解决方案。数据专家和商业管理者必须能够组织和清理数据，以启动这一进程。随后是对数据进行分析，并与同事分享结[详细]
-
Twins重新思量高效的视觉注意力模型设计
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-09 热度：94
Twins [1] 是美团和阿德莱德大学合作提出的视觉注意力模型，相关论文已被 NeurIPS 2021 会议接收，代码也已在GitHub上进行开源。NeurIPS（Conference on Neural Information Processing Systems）是机器学习和计算神经科学相关的学术会议，也是人工智能方向[详细]
-
不要想当然认为人工智能不会替代你的工作！
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-09 热度：182
我们已经看到，一些平淡无奇或单调乏味的任务已经被机器人或自动化所取代，那么怎样才能阻止它们让我们所有人都失业呢? 希望总是存在的：有很多工作还需完全依赖于人的素质，比如创造力或同情心。这些是计算机程序无法复制的东西难道可以复制?接下来，让我们[详细]
-
AI可以跨过GitHub危机吗？
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-09 热度：101
机器学习如今正在面临一些危机，将会阻碍该领域的快速发展。这些危机源于一个更广泛的困境，即科学研究的可重复性。根据《自然》杂志对 1,500 名科学家进行的一项调查，70% 的研究人员曾尝试复制其他科学家的实验但未能获得成功，50% 以上的研究人员未能复制[详细]
-
2022年人工智能趋向AI将如何影响你？
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-09 热度：88
人工智能（AI）在2022年及以后将在我们的生活中扮演哪些更重要的角色？以下或许是人工智能大有可为的几个方面。 元宇宙和AI相碰撞 元宇宙结合了虚拟现实、增强现实、在线世界、定制体验和游戏。这使得人们可以完全在网上沟通交流、成交业务和塑造个性，这方[详细]
-
无代码可重用的人工智能将怎样跨越人工智能的鸿沟
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-09 热度：162
重复使用预先构建的人工智能解决方案和组件以及无需编码即可对其进行自定义，最终将允许企业创建人工智能解决方案，而无需雇佣人工智能专业人士或采用成本昂贵的 IT 资源。 人工智能技术先驱、麻省理工学院教授 J.C.R. Licklider 于 1960 年在他撰写的一篇名[详细]
-
2022，大模型还可以走多远
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-09 热度：74
2021 年是大模型层出不穷的一年。从去年 OpenAI GPT-3 发布开始，今年华为、谷歌、智源、快手、阿里、英伟达等厂商先后推出自己的大模型，人工智能产业开始了新一轮的激烈角逐，而且有愈演愈烈之势。作为探索通用人工智能的路径之一，AI 大模型不仅本身是一[详细]
-
2022年，AI将给网络安全行业带来什么？
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-09 热度：85
近年来，人工智能(AI)已经成为了我们日常生活中重要的组成部分。各种算法通过执行一系列与市场决策相关的任务，以发现在基本技术实现之外的、与人类习惯有关的洞察。在YouTube和TikTok上使用的建议算法，会根据您的反馈，提供个性化的内容。而虚拟地图之类的[详细]
-
紧跟业务发展速度的数据治理是啥样的
所属栏目：[大数据] 日期：2022-05-25 热度：66
如今企业要获取数据，物联网(Internet of things，IoT)设备、可穿戴设备、软件即服务(Software as a Service，SaaS)应用程序和社交媒体都是来源。对这些数据的组合和深入分析可以为企业提供新的洞察力，并助力企业发现潜在商机。通过将这些能力在企业内扩展[详细]
-
何为经营分析？为什么大厂这么重视它
所属栏目：[大数据] 日期：2022-05-25 热度：103
上周一连有两个大厂(短视频、游戏)的朋友来聊经营分析，着实让我好奇了一下。经营分析这个东西，以往都是传统国企做得多，咋连他们也开始纠结了。 聊完才发现：地主家也没余粮呀!toC互联网的流量见顶，成本增高，让原本花钱如泼水的大厂也得重视效益考核，这[详细]
-
视频时代的大数据 问题 挑战与处理方案
所属栏目：[大数据] 日期：2022-05-25 热度：65
视频时代的大数据 问题 挑战与处理方案： 一、介绍 人们所观察的世界无时无刻不在改变，造就了视频相比于文本等类型的数据更具表现力，包含更加丰富的信息。如今，能够产生视频的数据源及应用场景愈发多样，视频数据的规模不断增长，视频大数据成为支撑诸多[详细]
-
数据分析的12个神话被揭露
所属栏目：[大数据] 日期：2022-05-25 热度：120
从数据问题到人员需求再到技术组合，数据分析的误解比比皆是。下面我们来看看如何利用数据科学来实现真正的业务成果。 在IT领域，炒作越大，误解越多，数据分析也不例外。分析是当今信息技术最热门的方面之一，可以带来巨大的商业收益，但错误的观念可能会阻[详细]
-
为何企业必须采用大数据战略？
所属栏目：[大数据] 日期：2022-05-25 热度：191
智能企业利用各种形式的海量数据来更好地了解消费者、管理库存、优化物流和运营程序，并做出合理的业务选择。成功的公司也认识到处理他们产生的大量大数据的重要性，以及发现可靠的方法来从中提取洞察力。制定大数据战略以正确有效地存储、组织、处理和利用[详细]
-
数据分析，如何赐能业务？
所属栏目：[大数据] 日期：2022-05-25 热度：66
做工作规划的时候，有很多公司都提出要求，要数据赋能业务/赋能销售/赋能运营到底啥玩意是赋能，咋个赋能法???往往领导又丢回一句你要多想想啊让人着实无奈。今天我们系统解答一下。 前方剧透警报：因为大量用了电视剧《亮剑》的梗，所以忘记的同学们可以去[详细]
-
数据分析七大实力 梳理数据需求
所属栏目：[大数据] 日期：2022-05-25 热度：146
大家好，我是爱学习的小xiong熊妹。 今天分享数据分析师必备的工作能力需求梳理。需求梳理很不起眼，甚至很多小伙伴感受不到他的存在。但它结结实实影响到大家的下班时间和绩效。 一、什么是数据需求? 顾名思义，数据需求，就是业务部门对数据分析产出的需求[详细]
-
HDFS 为什么在大数据领域经久不衰？
所属栏目：[大数据] 日期：2022-05-25 热度：170
HDFS 为何在大数据领域经久不衰？ 1.概述 1.1 简介 Hadoop实现的一个分布式文件系统(Hadoop Distributed File System)，简称HDFS。 源自于Google的GFS论文，发表于2003年，HDFS是GFS的克隆版。 大数据中最宝贵、最难以代替的就是数据，一切都围绕数据。 HDFS[详细]
-
Java开发人员需要明白的地域分布数据库
所属栏目：[大数据] 日期：2022-05-25 热度：160
在过去的七年里，我一直在使用分布式系统、平台和数据库。早在2015年，许多架构师就开始使用分布式数据库扩展单个机器或服务器的边界。他们选择这样的数据库是因为它的水平可伸缩性，尽管它的性能依然只能与传统的单服务器数据库相媲美。 现在，随着云原生应[详细]
-
Flink 在 B 站的多元化探索与践行
所属栏目：[大数据] 日期：2022-05-25 热度：145
本文整理自哔哩哔哩基础架构部资深研发工程师张杨在 Flink Forward Asia 2021 平台建设专场的演讲。主要内容包括： 1.1 基础功能完善 在平台的基础功能方面，我们做了很多新的功能和优化。其中两个重点的是支持 Kafka 的动态 sink 和任务提交引擎的优化。 我[详细]
