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数据科学与人工智能
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数据模型的三个要素
数据库
数据结构
sql
数据模型是数据库中用来对现实世界进行抽象的工具，是数据库中用于提供信息表示和操作手段的形式架构。一般地讲，数据模型是严格定义的概念的集合。这些概念精确描述了系统的静态特性，动态特性和完整性约束条件。因此数据模型通常由数据结构，数据操作和完整性约束三部分组成 （1）数据结构
陆勤_数据人网
2020-09-29
1.2K
0
数据库学习：数据模型
费用中心
数据库
数据结构
sql
数据建模就是通过减低数据库设计的复杂度得到各个方面都能理解的数据抽象，包括定义实以及它们之间的关系。接下来学习数据建模的基本概念以及数据模型的发展过程。
陆勤_数据人网
2020-08-27
756
0
MySQL数据库总结
oracle
云数据库 SQL Server
sql
数据库
关系型数据库：使用关系模型把数据组织到数据表(table)中。现实世界可以用数据来描述。
陆勤_数据人网
2020-07-02
593
0
数据科学|Hive SQL语法总结
hive
hadoop
sql
数据库
mapreduce
Hive是一个数据仓库基础的应用工具，在Hadoop中用来处理结构化数据，它架构在Hadoop之上，通过SQL来对数据进行操作，了解SQL的人，学起来毫不费力。
陆勤_数据人网
2019-12-31
1.6K
0
【数据】工业大数据应用
大数据
物联网
数据库
第一是加速产品创新设计，传统的产品设计模式是基于设计师的灵感和经验，揣摩消费者的需求喜好，设计产品，针对性不强，不精确。大数据可拉近消费者与设计师的距离，精准量化客户需求，指导设计过程，改变产品设计模式。
陆勤_数据人网
2018-07-30
508
0
【FinTech】金融服务业3种方式利用数据推动创新
数据库
数据分析
机器学习
企业每秒钟都会产生数据，而其中的一些数据可以帮助企业制定有关商业活动的数据支持决策，而其中大部分数据库将位于数据仓库中，永远不会再出现。 但是一些公司已经成为数据的主人，并且找到了使用数据的方法，不仅仅是为了创新，而是在其行业中创造变革。
陆勤_数据人网
2018-07-30
397
0
【算法】关联规则挖掘算法
编程算法
微信
机器学习
大数据
数据库
小编邀请您，先思考： 1 关联算法有什么应用？ 2 关联算法如何实现？ 温馨提示：加入圈子或者商务合作，请加微信：luqin360 关联规则挖掘是一种基于规则的机器学习算法，该算法可以在大数据库中发现
陆勤_数据人网
2018-04-18
1.4K
0
【数据】关于数据质量，营销人必知六问
数据库
sql
小编邀请您，先思考： 1 如何让数据优质？ 数据驱动的广告需要优质数据。但大量的不良数据和经不起推敲的数据使用方式可能会给营销活动造成不良影响。 营销人员需要知道何时使用自己的数据，何时依赖合作伙伴。他们需要在成本、准确性和规模之间做权衡取舍。他们需要知道他们的数据来自哪里以及如何低成本测试。他们需要知道如何评估多个数据源。所以，我们需要考虑下述问题： 问题一：如何创建目标人群？ 如何找到目标人群是这些问题中最重要的一个。当营销人员想要确定“潜在购车人群”或“美妆消费者”或“到过咖啡店的人”时，他们需要知
陆勤_数据人网
2018-03-27
833
0
掌握这五大技能，你也可以去应聘数据分析师
数据分析
sql
数据库
数据分析的目的是把隐没在一大批看来杂乱无章的数据中的信息集中、萃取和提炼出来，以找出所研究对象的内在规律。几年前, 数据分析还是一个比较鲜见的职业，而今天，无论各行各业，它无处不在的闪烁着耀人的光芒。
陆勤_数据人网
2018-02-28
526
0
数据应用指南：数据从哪里来？
数据库
大数据
数据如何应用？值得思考、探索和实践！ ---- 一切可记录的东西，就是数据。数据从哪里来？找到了源头，才好进行数据获取、整合、分析和应用。 数据从哪里来？ 首先，从数据的形态来开，数据可以来自数字
陆勤_数据人网
2018-02-28
1.7K
0
AI如何从令人失望到大行其道
人工智能
神经网络
数据库
人工智能（AI）问世之初曾经狂妄自大、令人失望，它如何突然变成当今最热门的技术领域？这个词语首次出现在1956年的一份研究计划书中。该计划书写道：“只要精心挑选一群科学家，让他们一起研究一个夏天，就可以取得重大进展，使机器能够解决目前只有人类才能解决的那些问题。”至少可以说，这种看法过于乐观。尽管偶有进步，但AI在人们心目中成为了言过其实的代名词，以至于研究人员基本上避免使用这个词语，宁愿用“专家系统”或者“神经网络”代替。“AI”的平反和当前的热潮可追溯到2012年的ImageNet Challenge在
陆勤_数据人网
2018-02-28
936
0
朴素贝叶斯分类算法|机器学习
编程算法
机器学习
数据库
贝叶斯分类是一类分类算法的总称，这类算法均以贝叶斯定理为基础，故统称为贝叶斯分类。本文作为分类算法的第一篇，将首先介绍分类问题，对分类问题进行一个正式的定义。然后，介绍贝叶斯分类算法的基础——贝叶斯定理。最后，通过实例讨论贝叶斯分类中最简单的一种：朴素贝叶斯分类。 一、分类问题综述 对于分类问题，其实谁都不会陌生，说我们每个人每天都在执行分类操作一点都不夸张，只是我们没有意识到罢了。例如，当你看到一个陌生人，你的脑子下意识判断TA是男是女；你可能经常会走在路上对身旁的朋友说“这个人一看就很有钱、那边有个
陆勤_数据人网
2018-02-28
1K
0
【数据挖掘】模型、工具、统计、挖掘与展现
数据挖掘
数据分析
数据库
1. 数据分析多层模型介绍 这个金字塔图像是数据分析的多层模型，从下往上一共有六层： 底下第一层称为Data Sources 元数据层。 比如说在生产线上，在生产的数据库里面，各种各样的数据，可能是银
陆勤_数据人网
2018-02-27
1.6K
0
【SQL技能】浅谈数据分析中的SQL
sql
数据分析
数据库
很久没写东西了，正好群里有童鞋最近要换工作，提到有关数据库方面的问题，个人认为，做数据分析的并没有必要把数据库开发之类的弄懂，你只需要从相应的数据库中调用你需要的数据即可，至于数据库设计相关的安全事务，开发之类的问题那是数据库工程师的事情，而作数据分析的你了解SQL语言即可。当然，谁都不会嫌自己的知识多，掌握的东西越多对自己的发展当然也就越有利。 了解SQL的必要性 俗话说“巧妇难为无米之炊”，没有数据怎么分析。而SQL对于你来说就好比电脑的键盘鼠标，虽说没有了它也能照常运行，但对使用它的人来说灵活
陆勤_数据人网
2018-02-27
1.7K
0
【数据科学】数据科学的教育体系
数据库
编程算法
在数据科学领域里工作的人才需要具备两方面的素质：一是概念性的，主要是对模型的理解和运用；二是实践性的，主要是处理实际数据的能力。培养这样的人才，需要数学、统计和计算机科学等学科之间的密切合作，同时也需要和产业界或其他拥有数据的部门之间的合作。目前还没有任何一所高校具有这样的平台。 数据科学的教育体系应该包括如下几方面的内容： （1）数学的基础知识。除了微积分、线性代数和概率论这三大基础中的基础以外，还需要随机过程、函数逼近论、图论、拓扑学、几何、变分法、群论等方面的基础知识。目前，可能还不是
陆勤_数据人网
2018-02-27
614
0
【ETL技能】白话数据仓库 ETL 搭建全过程
数据处理
数据库
经过多年来企业信息化建设，大部分都拥有了自己的财务，OA，CRM 等软件。这些系统都有自己的独立数据库，记录着企业运行情况某个方面的数据。但是单独看这些系统的报表，并不一定能对企业运行情况有全面客观的了解。就像只凭身高不能判断一个人是否健康，所以体检的时候我们需要化验许多指标，做各种检测，就是为了对身体情况有更全面的了解，作出更准确的判断。 同样对一个企业，不能仅根据出勤率就判断一个人的绩效高低，因为你不知道他的工作成果情况。仅根据财务报表输入支出也体现不了各部门的收益情况，这个部门有多少工作人员，完成了哪
陆勤_数据人网
2018-02-27
2.5K
0
【ETL工程】大数据技术核心之ETL
大数据
存储
数据分析
数据库
抛开大数据的概念与基本知识，进入核心。我们从：数据采集、数据存储、数据管理、数据分析与挖掘，四个方面讨论大数据在实际应用中涉及的技术与知识点。 核心技术 架构挑战： 1. 对现有数据库管理技术的挑战。 2. 经典数据库技术并没有考虑数据的多类别（variety）、SQL（结构化数据查询语言），在设计的一开始是没有考虑到非结构化数据的存储问题。 3. 实时性技术的挑战：一般而言，传统数据仓库系统，BI应用，对处理时间的要求并不高。因此这类应用通过建模，运行1-2天获得结果依然没什么问题。但实时处理的要求，是区
陆勤_数据人网
2018-02-27
3K
0
【数据科学家】养成方案 9步从菜鸟成为数据科学家
数据分析
数据库
编程算法
由于数据科学和数据分析是个快速发展的领域，当前的合格申请者严重缺乏。这使得数据科学家对于那些有兴趣，并寻找新的职业生涯的人成为有前途的和有利可图的领域。 漫画内容： 老板：用CRS数据库数据评估一下市
陆勤_数据人网
2018-02-27
671
0
【数据挖掘】数据挖掘工作总结
数据挖掘
数据库
编程算法
数据分析
导读：很多人不明白学习数据挖掘以后干什么，这个问题也经常被问到。记得刚学数据挖掘的时候，有一个老师说学数据挖掘有什么用，你以后咋找工作。当时听了，觉得很诧异，不知道他为何有此一问。数据挖掘在国外是一份
陆勤_数据人网
2018-02-27
1.4K
0
【数据科学】什么是数据科学家与数据科学
数据分析
数据库
数据处理
数据可视化
sql
仅仅在几年前，数据科学家还不是一个正式确定的职业，然而一眨眼的工夫，这个职业就已经被誉为“今后十年IT行业最重要的人才”了。 一、数据科学家的起源 “数据科学”（DataScience）起初叫”datalogy “。最初在1966年由Peter Naur提出，用来代替”计算机科学”（丹麦人，2005年图灵奖得主，丹麦的计算机学会的正式名称就叫Danish Society of Datalogy，他是这个学会的第一任主席。Algol 60是许多后来的程序设计语言，包括今天那些必不可少的软件工程工具的原型。图灵
陆勤_数据人网
2018-02-27
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