一、腾讯云图 数据之美 image.png 了解腾讯云图之前，我们先来看看数据可视化？ 这是星云图，他表示的是QQ同时在线人数，看到这个图大家脑袋里面想到什么？...数据可视化的目的是让数据说话，让复杂抽象的数据以视觉的形式更准确快速的传达 腾讯云图正是一站式数据可视化平台，支持多种数据源，覆盖多个领域模板，拖拽式自由布局，零门槛快速打造专业大屏。...二、腾讯云图 方案设计 image.png 如此酷炫，能让数据说话的腾讯云图具体怎么实现的呢？腾讯云图的主要模块包括：组件库、大屏设计、属性管理、数据管理。...数据源包括：静态数据、csv文件、API、腾讯云/公网数据库、腾讯云监控。...腾讯云图，一站式数据可视化展示平台，零门槛打造出专业大屏数据展示！ 更多前沿数据库技术和案例分享，请关注我们的微信号：腾讯云数据库CDB 腾讯云数据库公众号文章版.jpg
说话对人类来说很自然，但对于智能机器来说，理解和说话并不是那么简单。...每个语音 AI 任务的 Riva 代码示例 Riva 提供即用型 Python 脚本和命令行工具，用于将麦克风捕获的音频数据实时转换为文本（ASR、语音识别或语音到文本），并将文本转换为音频输出（ TTS...为了让 Spot 说话，修改了输入文本 talk.py 脚本，以便文本来自 ROS 回调而不是人类的击键。
由于租赁行业所存在的数据问题，只有进行数据治理对数据基础进行规范，管理元数据、数据监控等，才能得到有价值的数据。只有这样，此后的数据建模、数据挖掘、数据分析等才能够顺利进行。...项目背景——招商租赁要“用数据说话” 招商局通商融资租赁有限公司(简称“招商租赁”)是招商局集团全资子公司，成立于2016年11月，注册资本为人民币50亿元。...微信图片_20190319134352.png 招商租赁立足眼下，着眼未来，逐步开展大数据战略规划方案，通过实行数据治理、建设数据仓库、逐步按需推进数据应用落地，来逐步实现公司“用数据说话、用数据决策、...小结：该项目的开展为招商租赁进入第三阶段的大数据战略规划提供了有力保障，所谓垃圾进垃圾出，好的数据质量是一切数据分析的基础，垃圾数据对数据分析没有任何用处。...基于此，亿信华辰凭借其在租赁行业数据应用领域多年的项目应用和业务沉淀，总结并提炼出了一整套租赁行业数据全生命周期管理的解决方案，从元数据、主数据、数据标准、数据质量再到数据处理、数据资产、数据交换和数据安全
很多的产品经理还停留在以前做产品的阶段，靠感觉来做产品并不知道如何用数据来改善产品，更没意识到数据巳经成为了做产品的核心原材料。 ?...因为如果我们要让数据产生价值，让更贴身的数据分析框架去解决用户的实际问题， 就需要将数据嵌入到产品或者生产流程中，在数据提炼的最后一公里，让数据在产品中“说话”。...信息化和数据化的区别就在于，信息化为我们提供了参考，而数据化让我们可以直接行动。从给建议到直接行动，这之间有巨大鸿沟。 为什么数据价值没法落地？ 如何让数据“说话”？...这样的算法就是利用了更全面的大数据，通过更多的环 境动态数据，而非历史统计数据来提供服务。 未来，产品经理需要懂得如何用数据来增值。这其中有三个关键点：产品化，数据化和商业眼光。...而眼下很多产品经理 更多关注的是产品化，忽略了数据化。 ? 那么如何用数据来增值呢？让数据前置 假定我需要为女儿选择一所学校，如果要等三个月后考试成绩出来，才知道学校不靠谱，会不会太糟糕？
最新的突破来自VividTalk项目，这是一个能够将单张照片和一段音频结合起来，创造出仿佛真人在说话的视频的技术。这个技术不仅有望改变数字媒体的生产方式，也为虚拟现实和人工智能的应用开辟了新的道路。...这个过程涵盖了多种语言和风格，如真实风格和卡通风格，使其应用范围广泛。由南京大学、阿里巴巴、字节跳动和南开大学联合开发的这一项目，在技术层面上展现了巨大的潜力和创新性。
导语 作为广汽集团旗下的智慧出行平台，如祺出行上线四年时间，用户规模和订单量保持高速增长。...在过去的2022年，如祺出行平台累计注册用户突破1800万，同比增长64%，年度订单总量超7000万，同比增长52%。 高速增长的用户规模和订单量，对技术平台提出更高要求。...为了提升架构的稳定性，保障用户体验，如祺出行于2021年启动架构升级。其中，引入消息队列做异步化是整个分布式架构设计的核心手段之一。...，在完全兼容社区版的基础上，提供了秒级定时消息、命名空间，消息轨迹和丰富的监控告警指标等企业级特性，可以很好地满足如祺订单系统等各种复杂的消息处理需求。...打车业务中，有多个业务系统涉及交易数据的一致性，通过事务消息和本地数据库事务结合，确保了系统之间数据的一致性，并且简化了业务开发的复杂度。
安妮 编译自 Github 量子位出品 | 公众号 QbitAI 说话人确认（Speaker Verification）是一种以语言特性确认说话人身份的技术。...说话人确认协议（SVP） 3D-CNN架构已经被利用在文本无关（Text-Independent）语句确认说话人的三个阶段： 1.在开发阶段，经过训练的CNN可以在表达层面将说话人分类。...2.在注册阶段，训练过的网络可以基于提取特征构建每个说话人的模型。 3.评估阶段中，从表达文本中提取的特征将会与存储的说话人模型做对比，最后验证说话人身份。...其余部分的实现需要考虑包含了表达提取特征的数据集，它一般存储在HDF5的文件夹中。但这点也不是必须的，通过下面的代码，任何适应TensorFlow的文件格式都能实现。 ?...△ 输入管道 MFCC（Mel频率倒谱系数）特征可以作为框架级语音表达的数据表示，但最后生成MFCC的DCT 1运算会导致这些特征成为非局部特征。
今天跟大家分享一个经典的数据可视化案例！ 案例的主角是汉斯.罗斯林（Hans Rosling）教授。...不过我们只能使用Gapminder的内置数据集来展现动态数据效果，但是里面数据涵盖范围非常广，涉及经济、政治、人口等多个领域。...这是Gapminder软件网页版的地址： http://www.gapminder.org/ 里面除了可以手动选择各种数据集来展示动态数据图表之外，还有大量的关于可视化领域的精彩演讲。...很多数据都提供有下载接口（试了一下无法下载，会访问外国网站的可以试一试。） 在线图表页面可以自定义数据集（底部），选择数据的来源及覆盖地区（右上角国家与地区）。...这种展示数据的方式真的让人眼前一亮，都说一图胜千言嘛，这样的动态数据展示方式真的是要甩纯碎的数字和理论堆砌好几条街啊…… 汉斯.罗斯林的TED主页： https://www.ted.com/speakers
由于工作关系，常常遇到时间戳转化的问题。 转换方法用到python的datetime库里的fromtimestamp方法。 第一步：导入datetime库 im...
既然 Python 是数据分析的利器，何不用就用 Python 来问一问招聘网站，让数据来说话。...这里我们根据招聘里的关键词，将岗位分成 数据分析、运维、web、爬虫、游戏、深度学习 几类。目前 Web 和运维方向仍然是 Python 的主要出路，数据分析也有不少机会。...当然，本案例中所有数据来自上述招聘网站的公开数据，与真实的市场需求有可能存在偏差，仅供参考。...有网友整理了一份相关公司黑名单，可由此查看：blacklist.yitu.yt 此案例我们通过 Scrapy + Django + ECharts 实现： 通过 Scrapy 抓取网站上的数据，整理清洗后保存在数据库中...（参见 ECharts+Python 给你的数据做“美颜”） 获取完整代码及详细讲解，请在本公众号（Crossin的编程教室）里回复 招聘。 点击 阅读原文 可查看数据展示页面（建议电脑上查看）。
数字经济时代，数据如水，滋润万物生长。数据治理则恰如治水，数据创新或数据泛滥均维系于此，重要性甚比数据本身。...固然，数据治理都并非新鲜事物，但随着数据要素成为核心生产要素，千行百业数字化转型的深入，用户数据治理和数据创新的需求亦产生重大转变，让数据治理的复杂性和数据创新的难度今非昔比。...刘国栋直言：“大家都在利用大数据、数据湖等技术归集数据，数据源、数据类型也比以往更加丰富。”...02 数据创新产品体系： 让数据“治”与“用”兼备 过去，数据治理仅仅局限在有限的场景、数据之中，更多出于“治”的目的，与数据应用创新关联性较差；现在，数据治理的维度与边界大幅拓展，数据驱动型场景丰富让数据治理与数据应用创新紧密联系...、持续的数据治理让数据架构持续健康，用户无需关注数据位置、数据架构，只需定义好需求即可获得相应的数据。
用数据说话，就是用真实的数据说真实的话！真实也可以理解为求真务实。那么，数据分析就是不断地求真，进而持续地务实的过程！用一句话表达就是用数据说话，用真实的数据说话，说真话、说实话、说管用的话。...1．用数据说话 数据本不会说话，但是面对不同的人时，就会发出不同的声音。现在我们以《荒岛售鞋》这个老故事为引例，从数据分析的角度来解读，看看能不能开出新花？...成吉思汗比较理性，他只说了一句：“继续调研，要用数据说话！”就把电话挂了！ 一个星期之后，杨康率先给BOSS汇报了。不过他没有选择打电话，而是改发E—MAIL。...2．用真实的数据说话 所谓用真实的数据说话，就是指在说话之前，先审核数据的真实性！现实生活中，拿着错误的数据还能大言不惭的可以说比比皆是。...可遗憾的是，最后一步用城市推及全国的做法在理论上还有一道坎，因为我们不知道如何用45%的城镇居民来代表55%的农村人口？ 说完了代表性的问题，我们再看看调查方法。
这包括数据的统计分析、模型建立、关联规则挖掘等，以发现数据中的模式、趋势和关系。 应用数据：最后一步是将分析得到的结果应用到实际问题中。如：炒股、开店选址选品、产品设计、药物研发等等。...1.2 数据挖掘 - 让数据说话 我们正处于数据爆炸的时代，每天都有大量的数据产生，这些数据包含着潜在的有用信息，但由于其规模庞大、复杂多样，传统的数据分析方法已经无法满足需求。...数据验证 确保收到结构化和完整数据。 数据交付集成 通过所有流行的存储目的地传送交付数据，如：API、亚马逊 S3 等。...首先，亮数据全部为外网数据（如互联网公司的基本信息，类似于国内的企查查的部分功能），另外，所有数据集都是在法律允许和网站协议允许的条件下的。...经过一顿操作猛如虎的分析，西红柿得出了以下结果（部分展示）： 城市 二手房均价（元/㎡） 二手房均价同比 二手房均价环比 新房均价（元/㎡） 新房均价同比 新房均价环比 推荐购买指数 天津 28680
大数据时代，日俱增的庞大数据总量离不开数据分析，数据可视化也逐渐成为数据分析的必备工具。...数据可视化是指利用图形、图表、图表等易于理解的形式，提取和分析大量复杂而枯燥的数据，显示分析结果，从而帮助用户在短时间内更好地理解和获得更多的信息。...数据可视化有哪些优势？1、管理工作更简单。自动化提取数据、分析数据、总结数据，多维度显示数据属性和变量，使数据管理工作更简单。2、快速掌握有效数据。...华汇数据认为数据可视化系统通过对数据进行整合剖析，简化了中心数据，提供了多方向信息显示、数据分析和监测、监测和预警功能，以便于用户的统一管理，帮助用户分析数据，发现和诊断业务问题，帮助企业提高决策和工作效率...来源：深圳市华汇数据服务有限公司
数据科学流程综述 我们要明白这样一个事实：无论电脑学什么，它都是从数据中学习。将数据视为配料、数据预处理视为食谱、机器学习算法视为烤箱、最终结果视为蛋糕。...同样地，数据的质量非常重要，你采用的方法也是如此。 ? 数据科学流程抽象图 数据和数据预处理 因此，第一步是收集数据并进行处理。就像你要买食材一样。 还需要确保数据与将要解决的问题相关。...有大量不同的算法可以帮助你进行数据清理和预处理。训练模型的数据会极大地影响模型性能。就像食谱决定蛋糕的味道。 数据集类型 数据集是以适当格式收集所有示例的集合。...它可以是一个*标注的*数据集，也可以是一个*未标注的*数据集。 标注的数据集是指具有特征值及其结果的数据集。而未标注的数据集中只有特征值。...特征好比不同的食材，如：牛奶、黄油、糖和鸡蛋是四个不同的特征。这些特征的结果是一个蛋糕。是特征帮你得到结果。 这是真实数据集的样子： ?
序言 本片主要给大家介绍一下如何利用Python分析数据。 假设你的客户（可能是你的领导，也可能就是你自己），给你发来一份销售数据，他希望你分析分析，看看如何提高销量。...参考《数据分析的 8 种思维》，首先，我们可以运用对比思维，对数据进行有效的对比，这是数据分析工作的核心方法之一。...然而，问题的答案可能还是没有找到，此时你可以运用溯源思维，密切关注更多的细节数据，想办法从原始数据中进行追溯，思考用户的行为特征，深入挖掘数据背后隐藏的信息。...处理数据 假设经过整理后的销售数据如下表： 我们用 Python 进行读取并预览数据。...提出建议 你怀着激动的心情，开始撰写数据分析报告。此时你要记住，数据分析报告的重点，不是那些花里胡哨的图表，而是提出有效的行动建议。 除非将数据分析用于做出更好的决策，否则，数据分析将毫无用处。
为了解答这些疑问，我们获取了美国地质勘探局（USGS）2000年以来全球发生的所有4.5级以上地震数据131865条，一起来看看吧。 一、最近地震的比以往频繁吗？...我们获取了2018年6月25日至2019年6月24日一年间，全球发生的所有0级以上地震数据161565条，发现97.9%的地震都属于构造地震。...我们获取了1979年以来近40年四川省及其周围4.5级以上地震的所有数据，并且绘制出每年四川省及其周围地区发生4.5级以上地震次数图。 我们可以把2008年作为一个分界线。...同样，我们把这份数据以圆点的形式投射在了地图上。可以看到，位于雅安、成都、德阳、绵阳、广元北边有一条非常明显的东北-西南走向的地震带。 五、全世界地震频发的地区有哪些？...微信后台回复“地震”，即可获取分享在Github的爬虫以及数据分析代码链接； END
克托•迈尔-舍恩伯格在《大数据时代》一书中认为，大数据的核心就是预测，即只要数据丰富到一定程度，就可预测事情发生的可能性。...和传统量化投资类似，大数据投资也是依靠模型，但模型里的数据变量几何倍地增加了，在原有的金融结构化数据基础上，增加了社交言论、地理信息、卫星监测等非结构化数据，并且将这些非结构化数据进行量化，从而让模型可以吸收...百度公司人士表示，在这个大数据池中，包含互联网积累的用户数据、历年的命题数据以及教育机构对出题方向作出的判断。...做股票投资策略，需要的大数据可以分为结构化数据和非结构化数据。...金融大数据平台-通联数据CEO王政表示，通联数据采用的非结构化数据可以分为三类：第一类和人相关，包括社交言论、消费、去过的地点等；第二类与物相关，如通过正在行驶的船只和货车判断物联网情况；第三类则是卫星监测的环境信息
引言：埋点是App数据运营中很重要的一个环节。之前我们讨论过用户分群的方式、漏斗转化的改进，但所有App数据的来源是数据采集，很多时候就是App的埋点。...复习请戳： 数据运营实战（一）：细分目标人群，结合用户画像的实践 数据运营实战（二）：细分漏斗画像，改善关键节点 上图是数据运营解决问题的思路，但相对的，数据运营分析的需求，也驱动着数据埋点的优化。...全埋点、多采集，并不是数据分析体系构建的办法，反而是把分析挖掘的工作量后移，给数据分析带来很多负担。 较好的做法是：带着我们的分析目标与数据解读思路去埋点。...腾讯移动分析MTA在数据埋点上做过多次优化，能确保多次采集一次上传的数据传输过程，减少对用户流量的影响，优化用户体验。...用户埋点的场景很灵活，埋点可以统计的事件数据能和业务数据进行打通。
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