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干货】深度学习合成数据

来源:专知本文为书籍,建议阅读8分钟这是关于深度学习合成数据第一本。 这是关于深度学习合成数据第一本,其覆盖广度可能使这本书成为未来几年合成数据默认参考。 这本书包括了优化必要筋,尽管讨论核心是训练深度学习模型日益流行工具,即合成数据。预计合成数据领域将在不久将来经历指数增长。这本书是这一领域全面综述。 在最简单情况下,合成数据指的是用于训练计算机视觉模型计算机生成图形。合成数据还有很多方面需要考虑。 此外,它还涉及了计算机视觉之外合成数据应用(在神经编程、生物信息学、NLP等方面)。它还调研了关于改进合成数据开发和生成它替代方法(如GANs)工作。 这本书介绍和回顾了机器学习各个领域合成数据几种不同方法,最值得注意是以下领域: 领域自适应,使合成数据更真实,和/或适应模型,以对合成数据进行训练,并为生成具有隐私保证合成数据

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“官员悔过数据分析

点击标题下「大数据文摘」可快捷关注 今日3篇文章: 1.【神文】如何判断一个高官仕途 2.“官员悔过数据分析 3.央视:2015两会十大看点,哪些与咱息息相关? 虽然不少忏悔者告别了官场生涯,但成为标配悔过,已构成另一种官场话语。那么,从大数据角度看,作为一种独特且自成一体的话语体系,用大数据思维分析来看,落马官员忏悔,到底有何规律? 分析之二:八股体例套路化 “忏悔体”套路化,不仅体现在遣词造句上,还体现在悔过谋篇布局上。不妨看看官员忏悔录,其结构,多数是三段论式分析之三:忏悔模板标准化 通过以上分析,我们可以看到这样一种文本格式: 我出身××(可以是“农民儿子”,可以出身贫寒……),从小××(吃苦耐劳成长史一定要再现),经过××努力,成为公务员…… 担任× 分析之四:语言战术表功化 真正给忏悔打上个人印记,往往是各自夹带私货。 夹带私货手法,不限于“农民儿子”开头。

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    原则一管理干货

    、http://zhibimo.com/read/wang-miao/yuan-ze/ What Follows is the Meat… 下面是干货。 Mistakes but Unacceptable Not to Identify, Analyze, and Learn From Them ... 8)创造这样一种文化:容许犯错,并对错误进行识别、分析工作环境会充斥着小肚鸡肠和暗箭伤人,而缺乏健康、诚实对真相探索。然而,只有通过这一探索过程才能实现成长和提升。基于此,你犯错越多,你获得高质量诚实诊断就越多,你就会进步得越快。 汉斯·欧哈尼亚(Hans Ohanian)《爱因斯坦错误》一很好阐述了这一观点。 我们必须坦诚对待错误,客观分析错误。管理者应该努力营造一种文化,使从错误中吸取教训学习方式常规化,惩罚打压或掩盖错误行为。

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    我最想要EXCEL数据分析

    偶然间在某二手书市场看到这本《我最想要EXCEL数据分析》,书名非常霸气。看了下原书名是《1億人のための統計解析》,也很霸气。于是耗巨资(10元)买入,看看是不是真的霸气。 作者第1章给出了用数据分析解决问题基本思路,三步法确定分析方针: 输出结果(什么结果指标让人高兴) 分析单位(例如零售业的人、货、场) 解释变量(分析单位特征) 这三步每个环节如何选择,最后使用什么分析方法 从这个角度讲,作者有点像古龙作品中侠客,一招绝杀,作者给你慢动作回放了不同情境下,他这招是如何出手。太多数据分析类书籍好像什么都讲了,又好像什么都没讲。 结语处作者一句话我深表赞同:分析本身并没有价值,基于分析结果采取行动并取得成果才赋予了它价值。 有思想工具可以经受得住岁月考验。 mianbaoduo.com/o/bread/mbd-YpeclZlw Excel模板:商品自动分货 https://mianbaoduo.com/o/bread/mbd-YpuamZty Pbix模板:店铺陈列与销售、库存数据结合

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    干货】因果关系逻辑理论

    来源:专知本文为论文介绍,建议阅读5分钟本文提出了因果推理一般形式理论,作为对因果模型、推理和推理逻辑研究。 因果推理一般形式理论,是对因果模型、推理和推理逻辑研究。 在这本书中,Alexander Bochman提出了因果推理一般形式理论,作为对因果模型、推理和推理逻辑研究,其基于假设是,因果推理不是逻辑推理竞争对手,而是对缺乏逻辑充分数据或知识情况补充 Bochman还探讨了这一理论与 Judea Pearl 提出流行因果关系结构方程方法关系,并探讨了从人工智能到法律理论几个应用,包括绑架、反事实、实际和近似因果关系、动态因果模型,以及关于人工智能中行动和变化推理 然后,他提出了另一个先决条件,概述了与他自己理论相关非单调推理一般理论那些部分。这两个组成部分为因果演算主要两层形式主义提供了逻辑背景,作为他理论形式基础。 他提出了主要因果形式主义作为一个自然概括经典逻辑,允许因果推理。这为后续章节提供了正式背景知识。最后,Bochman将因果推理推广到动态域。

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    干货】大规模文本数据结构化知识挖掘

    现实世界数据虽然庞大,但在很大程度上是非结构化,以自然语言文本形式存在。从大量文本数据中挖掘结构,而不需要大量的人工注释和标记,这是一个挑战,但也是非常理想。 在这本书中,我们研究了从大量非结构化文本语料库中挖掘事实知识结构(例如,实体及其关系)原则和方法。 与许多现有的结构提取方法不同,现有的方法严重依赖于人工注释数据进行模型训练,我们轻工作量方法利用存储在外部知识库中的人工管理事实作为远程监督,并利用大型文本语料库中丰富数据冗余进行上下文理解。 这种轻工作量挖掘方法为构建文本语料库带来了一系列新原则和强大方法,包括:(1)实体识别、打字和同义词发现;(2)实体关系抽取;(3)开放域属性值挖掘与信息提取。 本书介绍了这一新研究前沿,并指出了一些有前景研究方向。 https://www.morganclaypool.com/doi/10.2200/S00860ED1V01Y201806DMK015

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    干货|如何提升数据分析能力?

    定性分析则需要借助技术、工具、机器。而感觉培养,由于每个人思维、感知都不同,只能把控大体方向,很多数据元素之间关系还是需要通过数据可视化技术来实现。 数据可视化,是创建和研究数据视觉表现,方便业务方快速分析数据并定位具体问题,实用工具有Tableau、FineBI、Qlikview. 如果常用excel,那需要用PPT展示,这项技能也需要琢磨透。 4 多学几项技能 大多数据分析师都是从计算机、数学、统计这些专业而来,也就意味着数学知识是重要基础。 尤其是统计学,更是数据分析基本功,从数据采集、抽样到具体分析验证探索和预测都要用到统计学。 现在社会心理学也逐渐囊括到数据分析能力体系中来了,尤其是从事互联网产品运营同学,需要了解用户行为动向,分析背后动机。把握了整体方向后,数据分析过程也就更容易。 内容来源:中国统计网

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    干货 | 数据分析VS业务分析需求

    在BI界广泛流传着一个观点,不懂商业别做数据分析,可见商业理解对于数据分析重要性。然后现实中,数据分析切合业务往往四处碰钉子,那么如何解决这个业界难题呢? 数据分析人往往是用经典案例套业务需求,或者等待业务需求,然后数据分析来实现,得出分析结论提供给业务使用。 案例二,业务过来需求,如何做得更好,让每一个分析都能真正发挥价值作用? BI不能成为IT开发者,你来需求我开发、我取数、分析,至于数据咋样,是否产生价值,是你自己事。 总 结 当数据分析走出业务分析第一步,那么下一步,数据分析对决策有帮助、推动,甚至影响,就有了可能,我倡导BI做为企业智囊团,谋士,就更进了一步。 OK,通过以上历练,你已经走过数据分析通往业务分析桥梁,可以往战略战术性分析、计算、预测更进一步了,这样你BI不但是“工具”,你做为BI人还可以做为谋士,成为决策、智能执行推动或补充者,把事情做得更好

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    干货|数据分析之如何用数据

    对电商来说,从这里面要去分析各个品类销售情况,哪个品类销量最大,哪个品类销量最小,每月或者每周平均增长率和复合增长率是多少。 通过原始数据把上面的这些指标分析出来之后,就可以看到哪些品类是优势品类,不用促销就可有很大量,哪些是弱势品类等等,这样可以确定出来拿那个品类出来做促销。 通过分析数据,发现其中规律,那么则可实现数据驱动运营,驱动产品,驱动市场。 近几年数据分析在互联网领域非常受到重视,无论是社区型产品,工具类产品,还是电子商务,都越来越把数据作为核心资产。确实数据分析越深,越能够是在精细化运营,在很多时候工作重点才有据可依。 同时要有数据分析思维,不仅仅是互联网行业几乎所有的行业每天都会产生大量数据。所以最重要是有这种数据粉丝思维,知道怎么通过数据分析找出规律,发现问题,对将来做出预测及拆解。

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    干货 : 聚焦于用户行为分析数据产品。

    Heap聚焦于用户行为数据分析。但是它没有提供录屏功能,而是打造了更加轻量接入方式以及实时数据卖点。 页面分析 除了直观轨迹和热图,简单数据统计报表是必不可少了,毕竟单个群体很难代表大众,热图也不可能直接转化成数据从而做更多二次加工和处理。所以定量用户行为分析报表可以作为一个基本补充。 星座等等人口学特征,另外,要知道用户行为也可以处理为他属性,比如活跃还是不活跃) 业务数据(行为产生结果数据,比如订单量,交易金额等等) 通过这些数据采集、聚合、可视化、分析能够帮我们再现用户现实 接下来数据产品研究,主要是集中在这个环节中用户行为分析产品。 2. 要对现状进行分析和挖掘: 有的时候,现状能够直接告诉你发生了什么事情,是什么原因。 而Campaigns(活动)是数据分析报告以及热图点击报告,用来分析之前创建Campaigns(活动)。 ? VWO列举了它引以为傲特色: ? 1.

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    干货数据分析择业指南

    数据分析师这个职业现在越来越火爆。本文面向那些准备投身于这个行当年轻人,在选择怎样公司上给出了三条参考标准。 现在确实是属于数据分析天下了。 但是,在本文中却给出所有有志于从事数据分析师这个职业年轻人一些经验。大体上总结一下就三点内容,凭借这三点内容,你可以非常理性、客观地分析出来眼前这家公司到底是否值得去。 如果公司核心竞争力是构建在数据分析工具上,那么它会迅速跟其他竞争者拉开几个身位。 一旦这种优势得以建立,整个公司都会瞄准数据学发力,所有的资源都是围绕着数据分析投入。 作为数据分析师,你接下来每一天工作中最重要一部分内容就是不断探知你所打交道这些数据所蕴含真实信息量,挖掘出它们最大价值。刚才说到了两个标准。 数据分析这个领域地位崛起,刚好凑巧碰上了「大数据」这个概念崛起。但是它们不是一个东西。超大规模数据量并不一定带来足够深刻洞见,也并不一定是必要

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    干货数据挖掘10大分析方法

    ; 2)在树构造过程中进行剪枝; 3)能够完成对连续属性离散化处理; 4)能够对不完整数据进行处理。 它是一种监督式学习方法,它广泛应用于统计分类以及回归分析中。支持向量机将向量映射到一个更高维空间里,在这个空间里建立有一个最大间隔超平面。在分开数据超平面的两边建有两个互相平行超平面。 其算法本身是通过改变数据分布来实现,它根据每次训练集之中每个样本分类是否正确,以及上次总体分类准确率,来确定每个样本权值。 将修改过权值数据集送给下层分类器进行训练,最后将每次训练得到分类器最后融合起来,作为最后决策分类器。 在分类树下面有两个关键思想。第一个是关于递归地划分自变量空间想法;第二个想法是用验证数据进行剪枝。

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    干货数据分析=盖房子

    5W2H回答完了,分析图纸就画好了,我们给这个图纸起个名字,就叫做项目计划(也有人叫研究方案)。 在项目计划书中,难度最大问题就是“使用什么模型?” 文案资料和调研数据都是分析材料,从容易度看,调研数据不及文案资料;而从可用性看,文案资料不及调研数据数据六步曲是:明确分析思路——数据收集与存储——数据整理——数据分析——图表展现——报告撰写。 分析达人,六步曲演奏炉火纯青;而分析菜鸟,总会有那么几步有些磕绊。 不论盖房子,还是做分析,恰当地、熟练地使用工具,都会大大提高我们工作效果和效率。 ? 按照数据分析流程,数据分析六步曲与常用工具对应如下。 ? 上表中这些工具,你知道哪些,常用哪些呢? 第五,都有方法和技巧 盖房子有盖房子方法和技巧,例如,仅从加固房屋结构来看,就有10种方法。 ? 数据分析也如此,数据分析意义在于,通过数据挖掘,找到数据所反映问题和所呈现规律。

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    干货!基于单调算子大规模凸优化

    来源:专知本文为书籍,建议阅读5分钟本书为一阶凸优化方法提供了强大更高层次见解。 我们写这本书是为了分享一个优雅视角,它为一阶凸优化方法提供了强大更高层次见解。 21世纪初,随着计算能力提高和大数据可用性,一阶优化方法成为主流。在这个现代时代,作者进入优化领域,发现(但没有发明)上述观点,我们希望通过本书分享它。 https://large-scale-book.mathopt.com/ 我们目标是通过单调算子抽象对凸优化算法进行统一分析。 这本书是为数学家和工程师准备。 对读者背景要求是对高级微积分、线性代数、基本概率以及凸分析基本概念有良好了解,这些知识涉及到Boyd和Vandenberghe凸优化第2章到第5章凸集、凸函数、凸优化问题和凸对偶。 (数学)分析和测量理论概率论背景是有帮助,但不是必要。非正式地,这本书预设了对凸优化兴趣,并欣赏它作为一个有用工具。

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    数据分析方法论(干货

    导读:数据分析逐步成为很多职业必备技能,也成为大家求职过程中加分项。随着数据分析方法体系逐步完善,学习数据分析门槛也逐步降低,本篇就从分析框架角度,带大家揭开数据分析面纱。 1分析类别 数据分析主要分为描述性分析、诊断性分析、预测性分析和指导性分析四个类别。 描述性分析 通过对客观情况定量描述,掌握业务发展、参与用户等方面的特征,解决过去发生了什么问题,报告报表中使用分析类别主要为描述性分析。 诊断性分析 根据业务逻辑,确定引起最终结果原因,解决为什么发生问题。 预测性分析 根据数据挖掘等方法,预测用户行为、业务发展趋势等,解决将来会怎么样问题。 发现和澄清 通过数据表现,明确某一特定时间段内基本情况、变化趋势、波动异常等。如:通过计算环比,发现业务发现变化情况。 分析和拆解 根据业务逻辑,对某一现象发生进行深入分析定位,明确关键原因。

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    干货】流畅Python清晰、简洁和有效编程

    来源:专知本文为书籍,建议阅读5分钟在这个实践指南更新版中,您将学习如何利用Python3最佳思想来编写有效、现代代码。 Python简单性使您能够快速地提高工作效率,但这通常意味着您不能使用它所提供所有功能。在这个实践指南更新版中,您将学习如何利用Python3最佳思想来编写有效、现代代码。 发现并应用超出您过去经验惯用Python 3特性。作者Luciano Ramalho将指导您了解Python核心语言特性和库,并教你如何使您代码更短、更快、更易读。 本书主要更新包括:Fluent Python,第二版,包括: 特殊方法: Python对象行为一致关键 数据结构: 序列、字典、集合、Unicode和数据类 函数作为对象: 一级函数、相关设计模式和函数声明中类型提示 面向对象习惯用法: 组合、继承、mixins、接口、操作符重载、静态类型和协议 控制流: 上下文管理器、生成器、协程、async/await和线程/进程池 元编程: 比元类更简单属性、属性描述符、

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    有哪些你看了以后大呼过瘾数据分析

    不在多,而在于精。下面从数据分析招聘要求必须技能:统计学,Excel,SQL,业务知识,Python这5个部分来详细聊聊每一步如何去学习和看哪些 第1步:统计学 1)统计学有什么用呢? 你也可以把它当作一本科普来读。 2)如何深入学习统计学? 前面的让你知道了学习意义是什么,具备了统计学思维。接下来,就可以进一步学习统计学在数据分析中是如何使用。 第3步:如何使用SQL进行数据分析 推荐理由:零基础入门,只推荐一本那就是《SQL基础教程》。这本书写也是通俗易懂,里面的案例也很贴合实际应用。 这就需要你掌握常用分析方法,下面是我总结常用分析方法: 逻辑树分析方法、多维度拆解分析方法、对比分析方法、假设检验分析方法、相关分析方法、群组分析方法,AARRR分析方法,RFM分析方法 下面推荐几个行业相关数据分析思维》第一本系统讲分析方法,和如何用数据分析解决问题,里面包括了10多个行业分析案例。 国外作者肖恩《增长黑客》 推荐理由:里面案例细节很多,可执行性很强,有理论有实践。

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    干货】实用时间序列分析:使用Python掌握时间序列数据处理、可视化和建模

    来源:专知本文共1000字,建议阅读5分钟这本书介绍了使用Python进行时间序列分析。 这本书介绍了使用Python进行时间序列分析。 我们目标是给您一个学科基本概念清晰概述,并描述将适用于行业中常见分析用例有用技术。由于有太多项目需要基于过去数据趋势分析和预测,时间序列分析是任何现代数据科学家知识库中一个重要工具。 因此,许多数据科学家更喜欢使用Python来实现由数据处理、模型构建和模型验证组成整个项目流程。此外,Python提供了易于使用api来处理、建模和可视化时间序列数据。 讨论了从横断面到时间序列转变以及数据分析附加复杂性。描述了使时间序列数据具有特殊性特殊数学性质。几个示例演示了如何使用探索性数据分析来可视化这些属性。 第五章,时间序列预测深度学习,讨论了最近深度学习算法,可以直接用于开发时间序列数据预测模型。递归神经网络(RNN)是对数据序列进行建模一种自然选择。

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