但是，首先要说明的是，真正的问题不在于是否掌握Excel的某些知识点本身，而是一种拿到数据的时候能运用所学知识解决问题的思路和能力，这通常是在学习Excel并不断应用到日常工作中慢慢而自然地形成的——如果...Excel达到能把基础的函数很顺利地用起来、或已熟练大多数Excel功能、或能运用数据透视表解决实际问题的情况下，通常代表已经具备良好的数据处理能力，学习Power系列将是一件比较轻松的事情。...当然，如果Excel本身基础的确不好的话，学起来可能会比较耗时间，所以，如果时间非常不充裕，优先先把Excel的基础知识学好练好，使数据处理思路和能力得到一定的强化，Power系列方面先关注着，或先把最基础的功能学会
来看看大数据，一定让你脑洞大开! 复旦大学社会科学数据研究中心在上海市范围内找了80个社区、3311个家庭，花了半年时间入户一对一答题。最后分析总结出了这样一份堪称专业、科学、高效的择偶指南! ...在婚姻家庭中，男性比妻子年龄小3、4岁的被访者，对伴侣的满意度达到峰值;相对地，男性年龄比女伴年龄大7岁时，满意度最低。 2.找对象钱和长相都不重要……你确定?...我说你这都说了一大堆优点了，还没提到脸。 3.教育程度接近时最和谐 其中表现最为明显的就是“门当户对”。数据显示，以伴侣双方父母的户口作为家庭背景，考察夫妻配对情况。...数据显示：教育水平越高，幸福感越高，对陌生人的一般信任水平也随之上升。 所以，学霸还是值得一当的。如果你有着高学历，却暂时还是一个屌丝，千万不要因此怀疑自己的人生!
PPV课大数据 在这个充满青年荷尔蒙气息的五月，80后的同志们为了证明自己的存在，在历史舞台上交了一份答卷，出题方是复旦大学社会科学数据研究中心，他们在上海市范围内找了80个社区、3311个家庭，花了半年时间入户一对一答题...在婚姻家庭中，男性比妻子年龄小3、4岁的被访者，对伴侣的满意度达到峰值；相对地，男性年龄比女伴年龄大7岁时，满意度最低。 ? 看来，“女大三抱金砖”真不是一句虚话。...年轻的男同学们，大仇已报啊！ 2.找对象钱和长相都不重要……你确定？ 人们对男女对象的标准最注重的三个条件均是：生活习惯、性格和智商。...我说你这都说了一大堆优点了，还没提到脸。 3.教育程度接近时最和谐 其中表现最为明显的就是“门当户对”。数据显示，以伴侣双方父母的户口作为家庭背景，考察夫妻配对情况。...数据显示：教育水平越高，幸福感越高，对陌生人的一般信任水平也随之上升。 所以，学霸还是值得一当的。如果你有着高学历，却暂时还是一个屌丝，千万不要因此怀疑自己的人生！ ?
根据调研机构IDC公司进行的一项调查，2012年，全球数据中心的数量为50万个，而如今已飙升至800万个数据中心。这种高速增长令人震惊。...在不知不觉中创建数据 他说，“我在不知不觉中创建了一些在线数据，其他人也和我一样。例如，我家附近有一家蛋糕店，我有时会在网上订购生日蛋糕。...当我相信数据中心已经采取措施保护数据不受到任何破坏时，云计算为我的数据提供了便利。社交媒体是我通过图片和文本分享的另一种媒介。...同样，如果我创建的数据并不是有用的信息，那么它肯定会占用云中一些不必要的空间，将会浪费服务器资源。” 他指出，全球数十亿人在创建数据也会如此。社交媒体的大量数据保存在远程服务器上。...人们对信息的依赖性正在增加，这也导致数据中心的数量不断增加。 根据调研机构IDC公司进行的一项调查，2012年，全球数据中心的数量为50万个，而如今已飙升至800万个数据中心。这种高速增长令人震惊。
大数据已经进入人力资源领域，而且人力资源的专家们也张开双臂迎接大数据趋势的到来。...这里有四个原因来说明为什么人力资源领域要迎接大数据这个趋势： 1.更好地了解。 “大数据”是现在在整个商界都很流行，这不是没有道理。...投资人才管理软件可以帮助人力资源专业人士收集和分析他们需要评估个人绩效水平的数据。 2.更好的留住人。 在工作场所利用大数据的一大好处是有机会了解为什么员工离开 - 他们为什么留下来。...大数据避免大的失误。 不要太容易相信重复的简历和“直觉”造成的严重依赖，当谈到招聘，充分利用大数据分析。...这种丰富的数据可以帮助雇主和招聘经理通过排序信息，缩小筛选范围，识别伟大的天才。 底线？大数据可以帮助雇主和人力资源专业人士获得对现有人才的深入了解。此外，未来，向大数据要人才吧。
在今天的辩论当中，我们将一同听听两大阵营中各位专家的意见。 Network World 网站主编 John Dix 专门组织了此次辩论并邀请到多位专家。...很明显，目前市面上的很多新型数据库彼此之间存在较大差异——准确掌握它们各自特性与深层机制给用户来的便利与局限是获得项目部署成功的关键所在。NoSQL 的核心特性使其更适合于解决特定问题。...举例来说，图形数据库更适合处理那些将数据根据关系而非传统行或者文档形式加以组织的实例，而特定文本搜索系统则比较擅长处理以实时方式查询用户输入内容的情况。...观点二：NoSQL 更适合大数据应用程序——Couchbase 公司 CEO Bob Wiederhold 目前已经有越来越多的企业开始将 NoSQL 视为关系型数据库的一种可行性替代方案;特别是在大数据应用程序领域...除此之外，采用无模式化数据模型往往更适合当下各类不同数据的捕捉与处理工作。
在今天的辩论当中，我们将一同听听两大阵营中各位专家的意见。 Network World网站主编John Dix专门组织了此次辩论并邀请到多位专家。...很明显，目前市面上的很多新型数据库彼此之间存在较大差异——准确掌握它们各自特性与深层机制给用户来的便利与局限是获得项目部署成功的关键所在。NoSQL的核心特性使其更适合于解决特定问题。...举例来说，图形数据库更适合处理那些将数据根据关系而非传统行或者文档形式加以组织的实例，而特定文本搜索系统则比较擅长处理以实时方式查询用户输入内容的情况。...观点二：NoSQL更适合大数据应用程序——Couchbase公司CEO Bob Wiederhold 目前已经有越来越多的企业开始将NoSQL视为关系型数据库的一种可行性替代方案;特别是在大数据应用程序领域...除此之外，采用无模式化数据模型往往更适合当下各类不同数据的捕捉与处理工作。
下面分别为大家介绍着十大IT技能所体现的工作岗位： 一、算法工程师 何万青博士曾经介绍把一件事做快做好的三种方法，其中就提到过“提高流水线效率、更好的算法和更短的代码关键路径。”...对公司海量用户行为数据和用户意图，设计数据挖掘算法。...三、数据挖掘工程师 数据挖掘工程师，也可以叫做“数据挖掘专家”。数据挖掘是通过分析每个数据，从大量数据中寻找其规律的技术。...八、数据库开发和管理 数据库开发和管理在大数据时代显得尤为重要，相关的数据库管理、运维和开发技术，将成为广大BI、大型企业和咨询分析机构特别看重的技能体现。...比如分布式的、面向海量数据管理的数据库系统之一NoSQL，就是面向大数据领域的非关系型数据库的流行平台，高可用、大吞吐、低延迟、数据安全性高等应用特点成为了很多企业的看重的特点，并希望有足够多的优秀IT
618年中促进程过半，天猫、京东商城、苏宁易购促销方式各有不同，都希望借助新品爆品吸引流量，配合大促期间的满减打折，提高转化率。 来源：中国大数据
近年来，越来越多的人选择大数据行业，只看到了大数据行业前景不错、薪资待遇不错，而且培训项目、机构众多，各大名企对于大数据人才的需求也不断上涨。...三、行业机会与威胁分析 1、行业情况：毋庸置疑，大数据是21世纪很火热的行业之一，已经渗透到每一个行业和业务职能领域。 2、企业情况：这家企业重视数据吗？有数据基础么？数据有所为么？...一方面是搭建数据分析框架的要求，比如确定分析思路就需要用到营销、管理等理论知识来指导，如果不熟悉管理理论，就很难搭建数据分析的框架，后续的数据分析也很难进行。...另一方面的作用是针对数据分析结论提出有指导意义的分析建议。 3、分析。指掌握数据分析基本原理与一些有效的数据分析方法，并能灵活运用到实践工作中，以便有效的开展数据分析。...指掌握数据分析相关的常用工具。数据分析方法是理论，而数据分析工具就是实现数据分析方法理论的工具，面对越来越庞大的数据，我们不能依靠计算器进行分析，必须依靠强大的数据分析工具帮我们完成数据分析工作。
文章目录 前言 1、为什么大模型训练需要GPU，而非CPU 2、现在都有哪些合适的GPU适合训练，价格如何 前言 今天偶然看到一篇关于介绍GPU的推文，我们在复现代码以及模型训练过程中，GPU的使用是必不可少的...，那么大模型训练需要的是GPU，而不是CPU呢。...高吞吐量：GPU能够提供更高的吞吐量，这意味着它们可以在较短的时间内处理更多的数据。这对于训练大型模型尤其重要，因为这些模型通常需要处理巨大的数据集，并执行数以亿计的运算。...大规模计算：GPU最初是为了处理复杂的图形和图像处理任务而设计的，这些任务需要大量的计算和数据处理。...下面介绍几款常用的GPU： A100：非常适合大规模并行计算任务和大模型训练，现在用的最多的卡之一，性价比高，1.5w美元左右，但是溢价严重，人民币价格区间10w~20w，运气好的话10w左右可以拿下。
Hadoop Hbase适合存储哪类数据？ 最适合使用Hbase存储的数据是非常稀疏的数据（非结构化或者半结构化的数据）。...Hbase之所以擅长存储这类数据，是因为Hbase是column-oriented列导向的存储机制，而我们熟知的RDBMS都是row- oriented行导向的存储机制（郁闷的是我看过N本关于关系数据库的介绍从来没有提到过...比如，如果某个表 UserTable有10列，但在存储时只有一列有数据，那么其他空值的9列是不占用存储空间的（普通的数据库MySql是如何占用存储空间的呢？）。 ...Hbase适合存储非结构化的稀疏数据的另一原因是他对列集合 column families 处理机制。 打个比方，ruby和python这样的动态语言和c++、java类的编译语言有什么不同？...下面3副图是Hbase的架构、数据模型和一个表格例子，你也可以从：Hadoop summit 上 获取更多的信息。
但是，有一个适合初学者的免费版本，可用于基本的设计和仿真。 我们可以在基于 Windows 和 Linux 的操作系统上使用 Vivado，但目前不支持 macOS。
Python语言的崛起让大家对web、爬虫、数据分析、数据挖掘等十分感兴趣。数据挖掘就业前景怎么样？关于这个问题的回答，大家首先要知道什么是数据挖掘。...所谓数据挖掘就是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程。...你的大部分时间都将花在实现基本数据结构和调试语言错误上。 而用python，你要做的就是真正理解搜索算法，之后的实现真的很简单。 我觉得用python很适合算法研究，不仅仅是数据挖掘。...快速开发能让你迅速验证你的想法，而不是把时间浪费在程序本身上（想象一下你写了一星期的c++，调了一大堆指针错误，最后发现想法本身就有错误。。）...当你知道你已经有了一个正确的算法，要使他运行速度提高只需用c++等重写性能瓶颈并嵌入就行了 到此这篇关于python适合做数据挖掘吗的文章就介绍到这了,更多相关python数据挖掘怎么样内容请搜索ZaLou.Cn
从历史脉络中，看到数据中台凸显价值，数据中台是大数据下一站。所有企业都适合建设数据中台吗？什么样应该建数据中台？...大促期间，某类商品搜索转化率增长，于是我们给这个商品分配更大流量，可转化率增长的原因是数据计算错误，所以这部分流量也就浪费了，如果分配给其他的商品的话，可以多赚200W的营收。...通过数据中台，最终成功解决面临的问题，大幅提高数据研发效率、质量，降低数据成本。 4 啥企业适合数据中台？...数据中台构建需大投入： 数据中台建设离不开系统支撑，研发系统要投入大量人力，而这些系统是否能够匹配中台建设的需求，还需要持续打磨 面对大量数据需求，要花费额外人力做数据模型重构 所以数据中台建设，要结合企业现状...数据中台投入大，收益偏长线，更适合业务稳定大公司，不适合初创型小公司 5 总结 企业数据在日常使用过程中面临的一些难题，分析发现，数据中台对症下药。
前言 也许在你的认知里，数据库只是单一的存在。但是在数据库管理软件的世界里并非如此，其中免费的数据库软件和开源解决方案与番茄酱和香蒜酱的搭配一样丰富、令人着迷。...自动故障切换功能，全天候在线网络服务 支持本机 DB 分片，实现水平/垂直可扩展性 大型系统通过多个数据库实例划分数据 数据库复制和事务一致性 缺点： 不适用于苹果系统 没有脚本调试器 手册仅限英文或韩文...优点： 文件验证 加密存储引擎 常用用例： 移动应用 产品目录 内容管理 具有内存存储引擎（beta）的实时应用程序 减少主要故障恢复的时间 缺点： 不适合需要处理复杂事务的应用程序 不是传统应用程序的替代品...优点： 没有单独的服务器进程 文件格式是跨平台的 紧凑型库：运行速度比更大内存的还要快 符合 ACID 原则 还可提供专业支持 缺点： 不推荐用于： 客户端/服务器应用程序 大容量网站 大数据集 高并发性...用户评价： 图片 8.小结 各种数据库各有利弊，没有最好的只有最适合的，用户选择适合自己和企业、部门的即可。
不过在本文中，我们将介绍一项新的中文 NLP 数据搜索项目，它可能是目前最全的中文 NLP 数据集信息收集项目。该项目收集了一百多条中文 NLP 数据信息，并以搜索的形式展示结果。...我们只要键入关键词，或者数据集所属的领域等信息，就能找到对应的数据集。 ? 每一条搜索结果都会展示数据集的基本信息、访问链接等关键信息，能帮助我们快速筛选数据集。...具体而言，对于每一个数据集，项目作者都提供了数据集名称、更新时间、数据集提供者、说明、关键字、类别以及论文地址等几方面的信息。...本项目中文 NLP 数据集分类。 但由于整个项目包含的数据集种类很多，机器之心只对其中的情感分析和文本分类数据集进行以下简要介绍。...项目中部分文本分类数据集详情。 最后，开发者也可以上传数据集信息贡献自己的力量，上传 5 个（含）以上数据集信息即可在审核通过后成为本项目的贡献者。
令人惊讶的是，我们发现其中只有少数是为复杂的图表和数据可视化而设计的。我们发现一些不能使用现有配色的原因。 问题1：辨识度低 我们看过的许多配色方案都不适用于数据可视化。...我们的方式 在Graphiq，我们以数据为生命，并且投入了大量时间寻找能够用于数据可视化的配色方案，不是一组，而是许多组。...我们在这个过程中受益良多，并且打算分享这些能够创造出灵活配色的准则： 第1条：色调与明度的跨度都要大 要确保配色非常容易辨识与区分，它们的明度差异一定要够大。明度差异需要全局考虑。...但是，有一组明度跨度大的配色还不够。配色越多样，用户越容易将数据与图像联系起来。如果能善加利用色调的变化，就能使非色盲用户更加轻松。 ? 对于明度与色调，跨度越大，就能承载越多的数据。...虽然它们并非专为数据可视化而设计，不过我们觉得或许对你有帮助。
3.3 考虑内存占用 3.4 考虑并发性和并行性 第4节：代码示例 4.1 示例一：任务调度队列 4.2 示例 第5节：结论 欢迎来到数据结构学习专栏~数据结构之道：如何选择适合你的数据存储 ☆...本文将探讨数据结构的基本原理，介绍几种常见的数据结构，以及如何根据你的需求选择适合的数据存储方式。...在选择适合你的数据结构之前，有几个基本原则需要了解： 1.1 时间复杂度和空间复杂度 时间复杂度和空间复杂度是评估数据结构性能的重要指标。...时间复杂度表示在执行各种操作时所需的时间量，通常用大O符号（O(n)）表示。而空间复杂度表示数据结构在存储数据时所需的内存量。 在选择数据结构时，需要平衡时间复杂度和空间复杂度。...1.2 数据的访问方式 不同的数据结构适用于不同的数据访问方式。有些数据结构适合顺序访问，而有些适合随机访问。例如，数组适合随机访问，而链表适合顺序访问。
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