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请不要把数据分析和机器学习混为一谈

经常看到有很多人把机器学习和数据分析混为一谈,因此我想分析一下机器学习和数据分析这两个职位之间有什么不同,他们干的事情有什么不同,并且借此来分析下两者的技术背景有什么不同。 首先呢这两者的第一个区别就是他们处理的数据特点不一样。那么怎么可以简单地理解呢? 1、数据处理特点不同 首先从我们的传统上。数据分析他们所处理的是交易数据,而我们机器学习处理的则是行为数据。那么,什么是交易数据,什么是行为数据呢? 比如说对于一个电商来说,他的用户交易数据就是下单,比如说对于银行这样的系统来说,他的交易数据就是用户的存取

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请不要把数据分析和机器学习混为一谈

经常看到有很多人把机器学习和数据分析混为一谈,因此我想分析一下机器学习和数据分析这两个职位之间有什么不同,他们干的事情有什么不同,并且借此来分析下两者的技术背景有什么不同。 首先呢这两者的第一个区别就是他们处理的数据特点不一样。那么怎么可以简单地理解呢? 首先从我们的传统上。数据分析他们所处理的是交易数据,而我们机器学习处理的则是行为数据。那么,什么是交易数据,什么是行为数据呢?比如说对于一个电商来说,他的用户交易数据就是下单,比如说对于银行这样的系统来说,他的交易数据就是用户的存取款账单,再比如对于电信

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mysql必知必会

数据库是按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库,它产生于距今。 六十多年前,随着信息技术和市场的发展,特别是二十世纪九十年代以后,数据管理不再仅仅是存储和管理数据,而转变为用户所需要的各种数据管理的方式。 数据库有很多种类型,从最简单的存储有各种数据的表格到能够进行海量数据存储的大型数据库系统都在各方面得到了广泛的应用。 在信息化社会,充分有效地管理和利用各类信息资源,是进行科学研究和决策管理的前提条件。数据库技术是管理信息系统、办公自动化系统、决策支持系统等各类信息系统的核心部分,是进行科学决策和决策管理的重要技术手段。

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Golang语言社区--【数据库知识】从关系型数据库到非关系型数据库

1. 关系型数据库 关系型数据库,是指采用了关系模型来组织数据的数据库。 关系模型是在1970年由IBM的研究员E.F.Codd博士首先提出的,在之后的几十年中,关系模型的概念得到了充分的发展并逐渐成为主流数据库结构的主流模型。 简单来说,关系模型指的就是二维表格模型,而一个关系型数据库就是由二维表及其之间的联系所组成的一个数据组织。 关系模型中常用的概念: 关系:可以理解为一张二维表,每个关系都具有一个关系名,就是通常说的表名 元组:可以理解为二维表中的一行,在数据库中经常被称为记录 属性:可以理解为二维

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MySQL 学习(二)常见的数据库有哪些?

那我们再来看下其他几款数据库管理软件。 排名第一的 Oracle,它是一个商业的关系型数据库管理软件,公司的名字也叫做 Oracle。Oracle 功能丰富,但是收费也比较高。 排名第三的是 SQL Server,是微软开发的大型商业数据库管理软件,也是付费的,通常只能运行在 Windows 操作系统上。 排名第四的是 PostgreSQL,稳定性极强,最符合 SQL 标准,和 MySQL 一样,开放源码,现在也是非常流行的数据库。 排名在后面的还有 MongoDB 和 Redis,这两款非关系型数据库在企业中运用得非常广泛,特别是 Redis,经常用作缓存中,极大提升了系统的性能。 刚刚提到了关系型和非关系型数据库,那什么是关系型数据库呢? 关系型数据库的英文名是 RDBMS,R 代表 Relationship,从之前的 数据库 排名中,我们可以看出来,关系数据库绝对是数据库管理系统的主流,使用最多的 Oracle、MySQL、SQL Server。 关系型数据库模型就是把 复杂的数据结构归结为 简单的二元关系,类似图中的 excel 表格。 关系型数据库以 行和 列的形式来存储数据,我们查询出来的数据其实就是一个列表,包含了列名和行的数据。 关系型数据库有很多好处,比如支持非常复杂的关联查询,就是说可以用 SQL 语句来支持查一张表或多张有关联关系的表。 还支持事务,就是说 关系型数据库的可用性和稳定性得到了保证。 简单来说就是:关系型数据库用得最多,支持关联查询和事务。 接来下我们看下与关系型数据库相对应的数据库,非关系型数据库。 非关系型数据库相对关系型来说,功能更简单些。不过它们也是一个大家族,比如键值型数据库 Redis,常用的场景就是用来做缓存。 还有 文档型数据库 MongoDB,适合存放 JSON 格式的数据。 还有适合搜索的数据库 Elasticsearch,核心原理是倒排索引,支持高性能的搜索。 还有列示存储数据库 Hbase,降低系统的 I/O,适合分布式文件系统。 另外还有图形数据库,适合存储人物关系。 记住一点,非关系型数据库用在合适的场景中。

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