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大數(shù)據(jù)

9161內(nèi)容??

關(guān)注

大數(shù)據(jù)話題包括大數(shù)據(jù)相關(guān)的最新資訊、前沿技術(shù)、使用技巧、應(yīng)用案例等內(nèi)容，涉及數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)可視化、商業(yè)智能、Hadoop、Spark、數(shù)據(jù)湖、數(shù)據(jù)倉庫、等領(lǐng)域。

文章博文帖子課程

共 9161 條

歐盟《數(shù)據(jù)法案》正式通過，將對行業(yè)有何影響？

該法律預(yù)計將于 2025 年 7 月底生效。對于制造、供應(yīng)和處理智能設(shè)備相關(guān)數(shù)據(jù)的公司的全面影響仍不清楚。在該法律生效之前的過渡期間，企業(yè)收集和存儲互聯(lián)產(chǎn)品數(shù)據(jù)的方式將需要進行特殊改變。

2023-12-14 10:27:04

數(shù)據(jù)法案 GDPR條例大數(shù)據(jù)

基于Python實現(xiàn)大規(guī)模光柵人口數(shù)據(jù)可視化譯文精選

本文旨在探討如何使用Python語言實現(xiàn)包括全球、國家和城市級別的跨多個尺度的地理空間人口數(shù)據(jù)的可視化。

2023-12-14 09:00:00

數(shù)據(jù)可視化 Python 數(shù)據(jù)集

大數(shù)據(jù)有哪些發(fā)展趨勢以及在不同行業(yè)的應(yīng)用

特別是隨著云計算、邊緣計算、物聯(lián)網(wǎng)和流媒體等創(chuàng)新技術(shù)的出現(xiàn)，對于那些希望更好地了解客戶和運營潛力的企業(yè)來說，大數(shù)據(jù)已經(jīng)變得越來越普遍。

2023-12-13 15:17:54

大數(shù)據(jù)大數(shù)據(jù)分析人工智能

數(shù)據(jù)驅(qū)動業(yè)務(wù)方法

數(shù)據(jù)驅(qū)動業(yè)務(wù)可以幫助企業(yè)提高決策效率和準確性、優(yōu)化業(yè)務(wù)流程和降低成本、提升用戶體驗和增加用戶忠誠度、發(fā)現(xiàn)新的商業(yè)機會和拓展市場，以及提高企業(yè)競爭力和市場地位。

2023-12-13 13:35:50

數(shù)據(jù)驅(qū)動數(shù)字化轉(zhuǎn)型數(shù)據(jù)分析

又一數(shù)據(jù)處理神器，通過GPU加速Pandas性能！

本文以 Python 3.10 和 Nvidia T4 GPU 運行整個代碼為例說明 cuDF 的使用。

2023-12-13 13:23:21

數(shù)據(jù)分析防掉坑指南

只要你聽到的不是一個具體指標，都得打起十二分精神。因為沒有經(jīng)過專業(yè)訓(xùn)練的人，根本分不清楚自己想問的是啥。一句“分析分析”就完事了。分析問題混亂是常事。

2023-12-13 12:46:49

數(shù)據(jù)分析指標算法

如何讓數(shù)據(jù)湖倉達到數(shù)據(jù)倉庫的性能

數(shù)據(jù)湖倉庫的演變重塑了數(shù)據(jù)分析，結(jié)合了數(shù)據(jù)湖和數(shù)據(jù)倉庫的優(yōu)勢。盡管它具有變革性的潛力，但諸如高效查詢性能等挑戰(zhàn)仍然存在。創(chuàng)新解決方案如MPP查詢執(zhí)行、緩存框架和系統(tǒng)級優(yōu)化可能彌合這些差距，并使企業(yè)能夠享受湖倉庫的所有好處，而無需承受任何缺點。

2023-12-13 07:26:24

數(shù)據(jù)湖倉數(shù)據(jù)倉庫性能

關(guān)于大數(shù)據(jù)服務(wù)應(yīng)該了解的一切

大數(shù)據(jù)是一個在商業(yè)和技術(shù)領(lǐng)域廣泛使用的術(shù)語。簡而言之，這是從各種來源獲取極大量復(fù)雜數(shù)據(jù)，并對其進行分析以發(fā)現(xiàn)模式、趨勢、問題并提供獲得有用見解的機會的過程。

2023-12-11 16:36:09

大數(shù)據(jù)BDaaS 大數(shù)據(jù)即服務(wù)

太精彩了，原來RFM模型還可以這樣用

任何模型都有其產(chǎn)生的歷史背景、數(shù)據(jù)基礎(chǔ)、使用范圍，也不是所有模型的目的都是精準。簡單、好用、省事，是更多時候的考慮。?

2023-12-11 13:57:00

RFM 模型激勵機制

?Alluxio SDK 在 Presto/Trino 中的應(yīng)用

本文將分享 Alluxio Edge 在 Trino/ PrestoDB 中的應(yīng)用。Alluxio System 作為分布式的數(shù)據(jù)編排系統(tǒng)，具有緩存功能，能夠解決上面的痛點。同時，我們在思考，如何把緩存這個最基本、最常用的功能做得更極致化。計算機領(lǐng)域有句著名的話，“在計算機科學(xué)中只有兩件難事：緩存失效和命名”。于是，就誕生了 Alluxio Edge。

2023-12-11 07:27:11

數(shù)據(jù)編排系統(tǒng)Alluxio 數(shù)據(jù)平臺

數(shù)據(jù)科學(xué)家95%的時間都在使用的11個基本分布

今天將為大家?guī)頂?shù)據(jù)科學(xué)家95%的時間都在使用的11個基本分布。掌握這些分布，有助于我們更深入地理解數(shù)據(jù)的本質(zhì)，并在數(shù)據(jù)分析和決策過程中做出更準確的推斷和預(yù)測。

2023-12-08 13:53:47

基本分布數(shù)據(jù)科學(xué)數(shù)據(jù)分析

確定數(shù)據(jù)分布正態(tài)性的11種基本方法

本文將介紹測試數(shù)據(jù)正態(tài)性的11種基本方法，幫助讀者更好地理解數(shù)據(jù)分布的特征和如何應(yīng)用合適的方法進行分析。

2023-12-07 19:00:25

數(shù)據(jù)科學(xué)機器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)可視化

2023年五個自動化EDA庫推薦

EDA或探索性數(shù)據(jù)分析是一項耗時的工作，但是由于EDA是不可避免的，所以Python出現(xiàn)了很多自動化庫來減少執(zhí)行分析所需的時間。EDA的主要目標不是制作花哨的圖形或創(chuàng)建彩色的圖形，而是獲得對數(shù)據(jù)集的理解，并獲得對變量之間的分布和相關(guān)性的初步見解。

2023-12-07 14:34:00

EDA 數(shù)據(jù)集數(shù)據(jù)分析

經(jīng)營分析，如何診斷業(yè)務(wù)問題

所謂“屋漏偏逢連夜雨”，就是這個局面。此時，想要用數(shù)據(jù)描述問題，容易，樹個標桿就能看出差距。想用數(shù)據(jù)診斷問題，就得突破上邊層層險阻，爭取業(yè)務(wù)的支持和老板的理解，才能見效。這是從數(shù)據(jù)到落地的必經(jīng)之路。

2023-12-07 12:38:07

經(jīng)營分析診斷業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)

2024年企業(yè)在數(shù)據(jù)安全戰(zhàn)略方面有哪些變化

根據(jù)IBM的數(shù)據(jù)，2023年數(shù)據(jù)泄露的平均成本達到了創(chuàng)紀錄的445萬美元，比2020年上漲了15%，僅是財務(wù)影響就足以終結(jié)一家企業(yè)，但數(shù)據(jù)泄露也可能對品牌聲譽和客戶對企業(yè)的看法產(chǎn)生毀滅性影響。

2023-12-06 16:40:36

大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)安全

數(shù)據(jù)科學(xué)家95%的時間都在使用的11個基本圖表

了解數(shù)據(jù)科學(xué)中最重要和最有用的圖表非常重要，本文將帶來數(shù)據(jù)科學(xué)家95%的時間都在使用的11個基本圖表。

2023-12-06 13:42:00

圖表可視化

用第三方拖拽庫快速擼一個可視化搭建平臺

全選和組合實現(xiàn)的思路其實本質(zhì)上是對數(shù)組的操作. 全選的過程中, 我們需要先捕獲全選的區(qū)域坐標, 然后過濾出這個區(qū)域內(nèi)的組件, 然后批量更新數(shù)組中每個選中元素的選中狀態(tài)。

2023-12-06 08:07:13

拖拽庫可視化

小米數(shù)據(jù)生產(chǎn)平臺的產(chǎn)品設(shè)計方法與實踐

本文將分享小米數(shù)據(jù)生產(chǎn)平臺的設(shè)計與實踐。數(shù)據(jù)從生產(chǎn)到應(yīng)用全流程大致可以分為 5 個步驟，首先是數(shù)據(jù)的產(chǎn)生，接下來對產(chǎn)生的數(shù)據(jù)進行收集，再找個容器存儲起來，存儲后進行處理加工，最后把數(shù)據(jù)投入應(yīng)用。大部分數(shù)據(jù)產(chǎn)品都對應(yīng)這五個環(huán)節(jié)。

2023-12-06 07:16:17

數(shù)據(jù)生產(chǎn)平臺數(shù)據(jù)存儲

網(wǎng)易數(shù)帆指標中臺構(gòu)建核心技術(shù)解析

本文將分享網(wǎng)易數(shù)帆在指標中臺構(gòu)建方面的實踐。網(wǎng)易數(shù)帆指標中臺（EasyMetrics）介于數(shù)據(jù)中臺和下游的數(shù)據(jù)應(yīng)用（主要是 BI）之間，提供了指標的標準化能力。通過“一次定義，多次復(fù)用”（Build once , use many），為業(yè)務(wù)決策和管理提供單一、可信的數(shù)據(jù)來源，解決長期以來指標口徑不一致的問題。

2023-12-05 07:26:29

指標中臺大數(shù)據(jù)

大數(shù)據(jù)：成功企業(yè)背后的燃料

行業(yè)專家指出，信息分析一直在發(fā)展，這主要受益于機器學(xué)習(xí)、人工智能的出現(xiàn)，以及企業(yè)越來越重視高級數(shù)據(jù)分析。

2023-12-04 14:02:43

大數(shù)據(jù)信息分析

Apache Celeborn 社區(qū)的今天和明天

本文將介紹 Apache Celeborn 的用途、核心設(shè)計及其社區(qū)現(xiàn)狀與發(fā)展規(guī)劃。數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換指的是數(shù)據(jù)發(fā)生變化、產(chǎn)生新的數(shù)據(jù)或者被過濾掉等。具體的實現(xiàn)方式包括算子和 UDF，如常見的 Filter、Project、Aggregation、Join，內(nèi)置 function，自定義 UDF 等。

2023-12-04 07:42:13

大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換

技術(shù) or 業(yè)務(wù)？數(shù)據(jù)分析發(fā)展路徑大盤點

本身，數(shù)據(jù)分析能力是個底層能力，各種崗位，各類公司都有需求。特別是最近各行各業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型大潮，使得做數(shù)據(jù)的同學(xué)在業(yè)務(wù)上，技術(shù)上都多了很多公司和行業(yè)可以選擇。

2023-12-03 09:10:00

技術(shù)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析

大數(shù)據(jù)時代的數(shù)據(jù)集蒸餾，大型數(shù)據(jù)集上的首次成功

11 月 30 日，全球第一所人工智能大學(xué)——穆罕默德·本·扎耶德人工智能大學(xué)（MBZUAI），在 arXiv 預(yù)印平臺發(fā)布了題為《大數(shù)據(jù)時代的數(shù)據(jù)集蒸餾》（Dataset Distillation in Large Data Era）的文章。

2023-12-01 16:23:52

大數(shù)據(jù)人工智能

數(shù)據(jù)湖和中央數(shù)據(jù)倉庫的設(shè)計

數(shù)據(jù)網(wǎng)格（Data Mesh）具有相同的功能集，以滿足領(lǐng)域驅(qū)動的分散化的目的。為了設(shè)計數(shù)據(jù)網(wǎng)格，強調(diào)遵循4個原則，并針對組織中不同團隊提供了不同的責任。

2023-12-01 14:55:32

數(shù)據(jù)網(wǎng)格數(shù)據(jù)湖

如何看待大數(shù)據(jù)云原生發(fā)展之路--觀 2023 云棲大會有感

作為一個大數(shù)據(jù)從業(yè)者，在公有云和容器化發(fā)展的大趨勢下，我們關(guān)注的重點已經(jīng)不僅僅是大模型，大數(shù)據(jù)在未來幾年發(fā)展的重點方向是什么，大數(shù)據(jù)的技術(shù)演進路線會如何。

2023-12-01 08:36:01

大數(shù)據(jù)公有云容器

一起學(xué) Elasticsearch 系列-聚合查詢

聚合查詢是 Elasticsearch 中一種強大的數(shù)據(jù)分析工具，用于從索引中提取和計算有關(guān)數(shù)據(jù)的統(tǒng)計信息。

2023-11-30 15:23:07

聚合查詢數(shù)據(jù)分析

探索性數(shù)據(jù)分析（EDA）之數(shù)據(jù)可視化案例：附數(shù)據(jù)集和源碼

在這篇文章中，我們使用數(shù)據(jù)可視化在數(shù)據(jù)集上做了一系列的實驗和測試，基于各個變量對數(shù)據(jù)集做了一些分析，比如單變量分析和可視化（條形圖、餅圖、折線圖、直方圖）；熱力圖可看作是雙變量分析，因為它呈現(xiàn)了兩兩變量之間的相關(guān)性。

2023-11-30 07:23:53

數(shù)據(jù)分析 EDA

六種替代方案告別傳統(tǒng)可視化圖表，數(shù)據(jù)科學(xué)家必備！

數(shù)據(jù)可視化是數(shù)據(jù)科學(xué)中至關(guān)重要的一環(huán)，散點圖、條形圖、線圖、箱線圖和熱圖等常見圖表廣泛應(yīng)用于數(shù)據(jù)分析和呈現(xiàn)。本文中，筆者為大家總結(jié)了這些熱門圖表的幾種替代方案。

2023-11-29 20:24:45

數(shù)據(jù)可視化圖表

釋放非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)力量的八個技巧

非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)資源對于獲得業(yè)務(wù)洞察和解決問題非常有價值，關(guān)鍵是弄清楚如何創(chuàng)造這種價值。熟練利用這些海量信息資源的企業(yè)可以在向關(guān)鍵業(yè)務(wù)流程提供可操作的洞察方面獲得顯著優(yōu)勢。

2023-11-29 17:08:29

非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)分析

不了解數(shù)據(jù)管理可能會阻礙業(yè)務(wù)的發(fā)展

數(shù)據(jù)在過去十年里風靡一時，被宣布為數(shù)字經(jīng)濟的“新石油”，是的，數(shù)據(jù)具有為你的企業(yè)創(chuàng)造價值的巨大潛力，這使得其收益和對其的分析(即數(shù)據(jù)科學(xué))非常令人興奮。

2023-11-29 17:07:18

數(shù)據(jù)管理數(shù)據(jù)科學(xué)

加薪之路：高級數(shù)據(jù)分析師必備的八大能力

設(shè)計標簽?zāi)芰褪崂碇笜艘粯又匾?，但是?jīng)常被人忽視。高級的數(shù)據(jù)分析師可不是只會把維度表里的城市、性別、年齡拖出來用，而是能很敏銳地從業(yè)務(wù)口中捕捉到“高級用戶”“長線運營”“防御性產(chǎn)品”這種詞語，然后試著用數(shù)據(jù)量化。

2023-11-29 13:50:00

數(shù)據(jù)分析師

推薦多任務(wù) 2023 最新進展：用戶生命周期視角下的多任務(wù)推薦模型 STAN

自從 MMoE 和 PLE 大殺四方，獲得 RecSys Best Paper，多任務(wù) CTR/CVR/StayTime 還有什么做法？本文介紹了 Shopee 提出的在用戶分群基礎(chǔ)上進一步細化多任務(wù)效果的優(yōu)化方法--用戶生命周期視角下的多任務(wù)推薦模型。

2023-11-29 07:25:58

生命周期數(shù)據(jù)分析

嚴把數(shù)據(jù)質(zhì)量關(guān)，用Pandas輕松進行七項基本數(shù)據(jù)檢查

當在處理較小的數(shù)據(jù)分析項目時，使用Pandas進行這些數(shù)據(jù)質(zhì)量檢查是一個很好的起點。根據(jù)問題和數(shù)據(jù)集的不同，還可以加入其他檢查。

2023-11-28 18:15:42

Pandas 數(shù)據(jù)檢查

我們一起捋捋數(shù)據(jù)分析落地全流程

面對細節(jié)數(shù)據(jù)缺失，可以用管理手段配合數(shù)據(jù)建設(shè)。比如要求客服在首次接單且售后無異常的情況下，接單30分鐘內(nèi)完成分配，有異常就人工反饋標注。

2023-11-28 12:42:56

數(shù)據(jù)分析管理

混合存儲架構(gòu)中的數(shù)據(jù)編排

Alluxio 不僅適用于傳統(tǒng) Hadoop 環(huán)境，還可與現(xiàn)代大數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)、云原生應(yīng)用程序的存儲和計算資源無縫集成。在混合云、混合存儲架構(gòu)中，Alluxio 作為數(shù)據(jù)聯(lián)邦橋梁，為自治數(shù)據(jù)系統(tǒng)之間提供數(shù)據(jù)共享的解決方案。

2023-11-28 07:29:17

Alluxio 數(shù)據(jù)編排系統(tǒng)

七個有創(chuàng)意的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法可視化網(wǎng)站，推薦給老師、學(xué)生和開發(fā)人員

今天特別推薦一些有創(chuàng)意的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法交互式可視化平臺。特別適合學(xué)生、教師以及算法開發(fā)工程師。

2023-11-27 16:41:25

數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)可視化

數(shù)據(jù)湖與數(shù)據(jù)倉庫之間的五大差異

根據(jù)Google的說法，對“大數(shù)據(jù)”的興趣已經(jīng)持續(xù)了好幾年，而且在過去幾年里真正的興起。這篇文章的目的是為了幫助突出數(shù)據(jù)湖泊和數(shù)據(jù)倉庫之間的差異，幫助您就如何管理數(shù)據(jù)做出明智的決定。

2023-11-27 16:35:28

數(shù)據(jù)湖數(shù)據(jù)倉庫

區(qū)塊鏈是否會顛覆電商行業(yè)的大數(shù)據(jù)？

區(qū)塊鏈的獨特功能，包括其公共分類賬、去中心化性質(zhì)以及合并區(qū)塊鏈ID，呈現(xiàn)了電子商務(wù)環(huán)境中數(shù)據(jù)管理方式的范式轉(zhuǎn)變，這項技術(shù)能夠增強安全性，提供透明的數(shù)據(jù)交易，并使用戶能夠控制自己的信息，這表明它對大數(shù)據(jù)實踐產(chǎn)生了顛覆性的影響。

2023-11-27 15:38:05

區(qū)塊鏈大數(shù)據(jù)

Python Pandas數(shù)據(jù)預(yù)處理：你知道數(shù)據(jù)標準化嗎？

z 映射的值是用當前特征值與比較數(shù)組的平均值之差，除以比較數(shù)組的標準差計算得來的。例如，我們可以計算列 deceduti 的 z-map，使用列 terapia_intenva 作為比較數(shù)組。我們可以使用 scipy.stats? 庫的 zmap() 函數(shù)實現(xiàn)。

2023-11-27 13:58:00

數(shù)據(jù)預(yù)處理數(shù)據(jù)標準化

業(yè)務(wù)模型 VS 算法模型，到底該怎么用？

典型的業(yè)務(wù)模型RFM，做用戶分層時，如果每個指標分3類，那么就有3*3*3=27類，在業(yè)務(wù)上已經(jīng)復(fù)雜到很難匹配對應(yīng)策略了。但是如果用協(xié)同過濾算法，完全可以做到千人千面，這也是算法模型的巨大優(yōu)勢。

2023-11-27 12:24:23

算法模型業(yè)務(wù)模型

淺談工作中常用的數(shù)據(jù)分析方法

本文將從業(yè)務(wù)指標建立、業(yè)務(wù)指標體系搭建到常用的數(shù)據(jù)分析方法進行介紹。

2023-11-26 17:47:00

數(shù)據(jù)分析

數(shù)據(jù)分析經(jīng)典方法之：周期性分析法

周期分析法，還是更深入分析的基礎(chǔ)。比如做預(yù)測，如果能拆分出整體數(shù)據(jù)中周期規(guī)律，預(yù)測就非常簡單！比如做指標異動分析，如果已知有幾個因素在影響，每個因素自身周期規(guī)律，那么追溯真實原因也很容易。很多同學(xué)做得不深入的原因，就是對基礎(chǔ)規(guī)律了解不夠。?

2023-11-26 08:20:35

數(shù)據(jù)分析周期性

Python：打造可視化數(shù)據(jù)分析應(yīng)用的實戰(zhàn)指南！

本文介紹了如何使用Python打造可視化數(shù)據(jù)分析應(yīng)用，以及NumPy、Pandas和Matplotlib這些常用模塊的使用方法和代碼案例。

2023-11-24 14:02:00

Python 數(shù)據(jù)分析

騰訊 PCG 數(shù)據(jù)治理體系

本次分享題目為騰訊 PCG 數(shù)據(jù)治理體系。騰訊 PCG 內(nèi)容與平臺事業(yè)群，包括大家所熟知的 QQ、騰訊視頻、騰訊新聞、閱文集團，以及騰訊音樂等業(yè)務(wù)。

2023-11-24 07:10:44

數(shù)據(jù)治理 PCG

大話數(shù)倉，數(shù)據(jù)倉庫，維度建模方法（二）

前文已經(jīng)簡單介紹了什么是數(shù)據(jù)倉庫，數(shù)據(jù)倉庫事實表、維表等相關(guān)概念。在了解這些概念之后，我們要建設(shè)符合企業(yè)要求，能支持業(yè)務(wù)使用、運營分析的數(shù)據(jù)倉庫。

2023-11-23 16:59:37

數(shù)據(jù)倉庫建模

大話數(shù)倉，數(shù)據(jù)倉庫（一）

數(shù)據(jù)倉庫，是越來越流行的數(shù)據(jù)解決方案。傳統(tǒng)煙囪式的數(shù)據(jù)開發(fā)模式，顯然不能滿足日益增長的數(shù)據(jù)需求，而作為大數(shù)據(jù)量化方案、解決大數(shù)據(jù)問題、發(fā)掘數(shù)據(jù)價值的大數(shù)據(jù)倉庫被很多公司采納使用。

2023-11-23 16:53:56

數(shù)據(jù)倉庫大數(shù)據(jù)

大數(shù)據(jù)在推動心理健康研究中的作用

大數(shù)據(jù)在心理健康研究中的作用是變革性的。它使研究人員能夠利用統(tǒng)計方法，考慮到遺傳和環(huán)境因素，并解決建立因果關(guān)系的挑戰(zhàn)，來解決心理健康的復(fù)雜性。

2023-11-23 10:08:06

大數(shù)據(jù)心理健康

如何通過提高數(shù)據(jù)質(zhì)量來做出可靠有效的決策

當企業(yè)的數(shù)據(jù)出錯時，沒有簡單的方法來指導(dǎo)企業(yè)。隨著數(shù)據(jù)規(guī)模的顯著增長，人們可能會覺得真正的數(shù)據(jù)質(zhì)量幾乎不可能實現(xiàn)，然而，通過意識到劣質(zhì)數(shù)據(jù)的癥狀，企業(yè)可以迅速采取行動并解決更深層次的問題，使它們重新走上高質(zhì)量數(shù)據(jù)的道路，并增強決策信心。

2023-11-22 16:08:29

大數(shù)據(jù)提高數(shù)據(jù)質(zhì)量

AI如何擴展數(shù)據(jù)分析并使其更高效

通過自動化各種分析任務(wù)和簡化分析生命周期，AI將錯誤降至最低，釋放人力資源用于戰(zhàn)略工作，并削減運營成本。在AI和數(shù)據(jù)之間的這種共生關(guān)系中，企業(yè)為擴展分析和推動數(shù)據(jù)驅(qū)動的決策找到了一個強大的支持力量。

2023-11-21 16:02:56

數(shù)據(jù)分析人工智能

火山引擎 DataLeap 計算治理自動化解決方案實踐和思考

本文旨在探討火山引擎 DataLeap 在處理計算治理過程中所面臨的問題及其解決方案，并展示這些解決方案帶來的實際收益。

2023-11-21 07:21:39

火山引擎計算治理自動化

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