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【推荐】大数据驱动智能制造

无论是对消费需求所产生的海量数据与信息进行处理与挖掘，还是对产品生产和产品运行期间产生的海量数据的及时收集、处理和分析，都离不开大数据。...配合该战略，英特尔还及时推出了新的至强系列服务器处理器，以便更为紧密地监控、管理和控制系统利用率，以更低的总体拥有成本实现更大的数据中心效率。...在医疗、电信、金融等行业大数据方案和案例中，英特尔提供了为大数据核心应用而开发的创新产品和技术，包括能够为大数据采集和分析处理提供支持的英特尔凌动、英特尔至强D和英特尔至强E3处理器平台等，能实现高效横向扩展以承载大数据分布式存储...、管理、处理和查询重任的英特尔至强E5处理器平台；能够支持实时分析，具备高可靠性、可用性和可维护性特性的英特尔至强E7处理器平台。...60%，数据上载时间由4小时缩短到30分钟，处理速度提升4～6倍，大幅提升了中石化在销售报告、财务分析报表、企业运营决策等业务领域的效率。

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【商务智能】数据预处理

商务智能系列文章目录 【商务智能】数据预处理 ---- 文章目录 商务智能系列文章目录 前言 一、数据预处理主要任务 二、数据规范方法 1、z-score 规范化 2、最小-最大规范化 三、数据离散方法...1、分箱离散化 2、基于熵的离散化 总结 ---- 前言 在进行数据分析之前 , 先要对数据进行预处理操作 , 本篇博客简要介绍常用的数据预处理方法 ; 一、数据预处理主要任务 数据预处理主要任务...: ① 数据离散化 : 分箱离散化 , 基于熵的离散化 , ChiMerge 离散化 ; ② 数据规范化 : 又称数据标准化 , 统一 样本数据的 取值范围 , 避免在数据分析过程中 , 因为属性取值范围不同..., 在数据分析过程中导致分析结果出现误差 ; 如 : 时间属性的数值 , 有用秒作为单位的 , 有用小时作为单位的 , 必须统一成同一个时间单位 ; ③ 数据清洗 : 识别 和 处理 数据缺失 , 噪音数据...( 信息与熵 | 总熵计算公式 | 每个属性的熵计算公式 | 信息增益计算公式 | 划分属性确定 ) 博客 ; ---- 总结 本博客主要讲解数据预处理需要进行的操作 , 数据规范化 , 数据离散化

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金融科技&大数据产品推荐：Stratifyd大数据智能分析平台

Stratifyd大数据分析平台是Stratifyd大数据团队设计和研发的快速分析响应解决方案，其核心是以非结构化数据的AI处理为主，将非结构化文本数据和所有结构化数据有机的结合起来。...，其核心是以非结构化数据的AI处理为主，将非结构化文本数据和所有结构化数据有机的结合起来。...Stratifyd平台是基于Stratifyd的大数据实践经验以及对大数据处理和分析痛点的认识，其设计理念是让用户灵活地构建数据模型，敏捷地进行多维分析，并可随时随地阅览实时报表及外网关联数据，底层具有很强的水平扩展能力...6、产品优势 1、全方位360度智能核心提炼Insights - 有效对内外部数据进行清洗，提炼和智能分析，大量减少数据分析组逐一整理数据的时间，将更多时间用在驱动决策上。...通过相关性分析，可以为客户推荐已有的产品或单独设计产品。

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推荐算法（一）——音乐歌单智能推荐

题记：推荐引擎根据的分类根据数据源，分为基于人口统计学的（用户年龄或性别相同判定为相似用户）、基于内容的（物品具有相同关键词和Tag，没有考虑人为因素），以及基于协同过滤的推荐（发现物品，内容或用户的相关性推荐...（机器学习，所谓机器学习，即让计算机像人脑一样持续学习，是人工智能领域内的一个子领域）。...推荐算法： 潜在因子（Latent Factor）算法。 应用领域：“网易云音乐歌单个性化推荐”、“豆瓣电台音乐推荐”等。 关键因素： 评分矩阵的UV分解的理解。...因此我们队张三推荐四首歌中得分最高的B，对李四推荐得分最高的C，王五推荐B。 如果用矩阵表示即为： ?        ...由于面对海量的让用户自己给音乐分类并告诉我们自己的偏好系数显然是不现实的，事实上我们能获得的数据只有用户行为数据。

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【推荐系统算法实战】 Spark ：大数据处理框架

技术相比，Spark有如下优势： Spark提供了一个全面、统一的框架用于管理各种有着不同性质（文本数据、图表数据等）的数据集和数据源（批量数据或实时的流数据）的大数据处理的需求....官方资料介绍Spark可以将Hadoop集群中的应用在内存中的运行速度提升100倍，甚至能够将应用在磁盘上的运行速度提升10倍 架构及生态 通常当需要处理的数据量超过了单机尺度(比如我们的计算机有4GB...的内存，而我们需要处理100GB以上的数据)这时我们可以选择spark集群进行计算，有时我们可能需要处理的数据量并不大，但是计算很复杂，需要大量的时间，这时我们也可以选择利用spark集群强大的计算资源...也是处理大数据、云计算、通信的技术解决方案。...目前，Spark官方推荐采用这种模式，所以，许多公司在实际应用中也采用该模式。 3.

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提升业务的智能推荐：深演智能首款智能推荐产品在京正式发布

“深演智能推荐平台是由福尔摩斯AI（HOLMES AI）赋能的智能推荐平台。经过产品团队两年的技术和实践打磨。”...欧阳辰先生表示，利用福尔摩斯AI精准的推荐模型算法，融合多源实时数据的兴趣挖掘，多种模型的综合应用评分和ChatGPT大模型的融合应用，能快速面向和适应业务需求，快速解决冷启动和少数据的问题。...从操作功能演示效果上可以看到，深演智能推荐平台集成了DeepFM、DCN等多种先进AI算法，可以支持针对品牌数据的进一步优化；同时支持A/B实验，通过系统可以配置不同策略分流，确认模型组从用户点击、收藏...“例如，品牌希望过滤掉价格过低的单品，每种商品推荐不超过3次，在指定位置插入当月营销日历主打的商品，都可以在平台中很方便的配置出来。” 数据更新缓慢，难以捕捉用户喜好变化也是主要瓶颈之一。...“深演智能推荐平台支持接入实时的行为数据，包括用户搜索、浏览、点击、收藏、加购、下单等行为，都能经过实时计算后得到的推荐结果，都能秒级反馈并展现在下一秒的推荐页面中，用户喜好多变，也能牢牢抓住消费者心智

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推荐系列01：人工智能与推荐系统

02 先聊人工智能 说推荐系统之前先掰掰人工智能，这个词估计大家能能听得懂，毕竟是风口上的名词，想没听过也难。那么问题来了，你觉得推荐系统与人工智能有什么关系？...或许大半的人会认为没有半毛钱的关系，这让我想到了前几天周末在知乎上怼的一个问题，问题的核心就是：“现在大数据都很low了，大家都是去搞人智能了”。...这典型就是对于人工智能定义认知的问题，个人认为人工智能就是一个偏业务的定义，多维度多学科交叉的概念，压根儿就不好以技术维度去对比去评判。其核心的三要素就是：算法、计算能力以及数据。...围绕大量的基础数据，对基础数据进行特征处理，然后构建有用的业务算法模型，然后基于分布式的基础架构计算能力，将算法模型的用于实际的生产环境，以机器替代人工的作业，以提升效果与效率，达到机器智能化的目标。...所以，追究其本质，其实也是算法模型+计算过程+基础数据的流程，并且最终达到了机器自动化、智能化的效果，从广义的角度来说，或许复杂一些的推荐系统或许也能纳入人工智能的范畴了（真心怕那种一说到人工智能=神经网络的选手

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【推荐阅读】大数据助力智能制造成“有源之水”

导读：工业云需要智能制造的支撑，而智能制造的重要支撑是工业大数据，如果没有大数据，智能制造本身也将会是无源之水。...张亚勤谈到人工智能时如是说。 　　人工智能要超越、统治人类，目前来看难以实现，很多处理能力是晶体芯片的物理特性没有办法突破的。...大数据是制造业智能制造的基础，其在制造业大规模定制中的应用，包括数据采集、数据管理、订单管理、智能化制造、定制平台等。定制数据达到一定的数量级，就可以实现大数据应用。 　　...制造业企业对这些数据进行处理，进而传递给智能设备，进行数据挖掘、设备调整、原材料准备等步骤，才能生产出符合个性化需求的定制产品。...工业云需要智能制造的支撑，而智能制造的重要支撑是工业大数据（5），如果没有大数据，智能制造本身也将会是无源之水。

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【推荐阅读】系统性解读大数据处理框架

但假以时日，Flink必然会改变数据处理框架的格局。 六、大数据处理框架的选择 1.对于初学者 由于Apache Hadoop在大数据领域的广泛使用，因此仍推荐作为初学者学习数据处理框架的首选。...除了可用于批处理和流处理系统，Spark还支持交互式查询、图计算和机器学习。Spark在未来几年内仍然会是大数据处理的主流框架，推荐同学们认真学习。...推荐英语不算太差的同学尽量去撸官方文档。 其次，一些比较好的书也会对学习有很大帮助。相对于网络资源，书的优点是系统的列出了需要掌握的技能，缺点是时效性不高，尤其是中文版的书。...其他 由于Samza技术比较新，相对也没那么热门，所以并没有什么靠谱的书可以推荐。...Storm作为成熟的技术，世面上的中文书籍很多，但却没有一本书能获得众口一词的好评，所以这里也没有推荐。

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工具推荐｜利用python-cdo高效处理气象数据

如果你不喜欢命令行的操作方式，或者想要和python 的生态进行更好的结合，那么你可以尝试使用python-cdo，利用python脚本语言的优势来处理气象数据。...命令行的方式有其优势，比如简单易操作，可扩展性更强等，利用cdo的python接口也有其特有的优势，比如： 通过numpy/narray可以进行直接的数据操作 临时文件自动处理 灵活的并行化计算 条件处理操作...，当需要处理大量数据时，可以控制输出文件的输出，从而节省大量的时间（前提是不需要输出文件或是输出文件本身已经存在了）。...绘图 能够直接操作 numpy/narray 数据的好处之一就是处理好之后既可以直接进行绘图。...最后，值得一提的是，cdo 和 xarray 能够有效的集成，从而可以很好的利用 xarray 所营造的数据处理生态，更高效的进行数据处理、分析和可视化。

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工具推荐｜利用python-cdo高效处理气象数据

如果你不喜欢命令行的操作方式，或者想要和python 的生态进行更好的结合，那么你可以尝试使用python-cdo，利用python脚本语言的优势来处理气象数据。...命令行的方式有其优势，比如简单易操作，可扩展性更强等，利用cdo的python接口也有其特有的优势，比如： 通过numpy/narray可以进行直接的数据操作 临时文件自动处理 灵活的并行化计算 条件处理操作...，当需要处理大量数据时，可以控制输出文件的输出，从而节省大量的时间（前提是不需要输出文件或是输出文件本身已经存在了）。...绘图 能够直接操作 numpy/narray 数据的好处之一就是处理好之后既可以直接进行绘图。...最后，值得一提的是，cdo 和 xarray 能够有效的集成，从而可以很好的利用 xarray 所营造的数据处理生态，更高效的进行数据处理、分析和可视化。 —END—

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【科研利器】Python处理大数据，推荐4款加速神器

以下文章来源于机器学习算法与Python实战 ，作者爱学习的胡同学 在数据科学计算、机器学习、以及深度学习领域，Python 是最受欢迎的语言。...但这些库都仅仅受限于单机运算，当数据量很大时，比如50GB甚至500GB的数据集，这些库的处理能力都显得捉襟见肘，打开都很困难了，更别说分析了。...有了这些工具，即便是处理亿级数据你也可以应对自如。...github.com/mars-project/mars 官方文档：https://docs.mars-project.io Dask Dask是一个并行计算库，能在集群中进行分布式计算，能以一种更方便简洁的方式处理大数据量...，与Spark这些大数据处理框架相比较，Dask更轻。

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Instagram的Explore智能推荐系统

作者：Ivan Medvedev, Haotian Wu, Taylor Gordon 编译：ronghuaiyang 导读 给大家介绍一下Instagram的Explore智能推荐系统的一些概要。...总的来说，这些解决方案代表了一个基于 3 部分排名漏斗的高效人工智能系统，该系统提取 650 亿个特征，每秒做出 9000 万个模型预测。...开发 Explore 的基础构建模块 在我们着手建立一个推荐引擎来处理每天上传到 Instagram 上的大量照片和视频之前，我们开发了一些基本的工具来满足三个重要的需求。...然后，用一组有限的特征和一种更简单的神经网络模型结构对这些记录数据进行训练，以复制结果。其目标函数是优化 NDCG 排名(排名质量的衡量)损失超过主要排名模型的输出。...我们想要确保我们推荐的内容既安全又适合探索的全球社区的许多年龄。使用各种信号，我们在为每个人建立合适的目录之前，过滤掉我们认为不适合推荐的内容。

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金融科技&大数据产品推荐：AXIS——资产交易智能扫描平台

资产交易智能扫描平台V1.0是由中诚信征信独立自主研发的资产智能扫描系统，在资产端，可以为主体信用不足但资产信用良好的资产方做到间接增信；在资金端，可以帮助投资者减少逆向选择的风险，增加优质的资产标的。...本产品为数据猿推出的“金融科技价值—数据驱动金融商业裂变”大型主题策划活动第一部分的文章/案例/产品征集部分；感谢 中诚信征信 的产品投递 1、产品名称 资产交易智能扫描平台（AXIS）V1.0 2、所属分类...金融科技·智能投顾 3、产品介绍 资产交易智能扫描平台（AXIS）V1.0是由中诚信征信独立自主研发的资产智能扫描系统，在资产端，可以为主体信用不足但资产信用良好的资产方做到间接增信；在资金端，可以帮助投资者减少逆向选择的风险...面对人群：资产方、投资人（资金方） 5、产品功能 1.资产筛选：结合特定消费场景引入独立第三方信用评估，对资产进行智能化评估筛选，对单笔贷款的欺诈风险和信用风险进行智能化评估，帮助资产方和投资人从源头上把控资产信用情况...4.定制化模型：基于我们的大数据方法论，我们采用的是我们第三方的征信数据、申请数据、平台获取数据等等，然后在我们的机器学习管理模型的情况下，以及我们对于信用的理解，结合具体的场景来进行一个定制化的建模。

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金融科技&大数据产品推荐：星环人工智能平台

Sophon打通了大数据平台和人工智能平台，业务分析师和数据分析师可以通过内置的行业模版、通过拖拽式轻松构建模型，进而提升业务价值。...4、应用场景/人群 Sophon适用的场景包括但不限于： 金融行业：信用风险、客户生命价值、商圈分析、用户画像、智能投顾、风险控制、量化投资、实时推荐、流失预警、问答系统、语义搜索、知识图谱、图像识别...电信行业：垃圾短信检测、套餐推荐、智能网络优化、用户行为分析、精准营销、用户流失分析 电商行业：用户行为分析、用户画像、产品推荐 工业行业：生产设备故障检测、智能可靠性维护 交通能源行业：车牌识别、图像识别...、物体检测 政府机构：文本挖掘、舆情分析、新词发现 5、产品功能 一、 一站式图形化人工智能开发环境 整个流程都可以通过拖拽式操作包括：数据导入、数据探索与预览、数据预处理、特征工程、算法选择、模型训练...数据预览与探索：丰富的可视化展示和统计分析。用户可以对数据进行多种可视化展示，并进行数据质量和数据特征分析，从而为后续的数据预处理和特征工程做准备。 3. 数据预处理：完善和多样的预处理功能。

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数据预处理技术研究 | 冰水数据智能专题 | 1st

1 数据预处理解决什么问题 数据预处理是数据挖掘的重要一环，要使挖掘方案挖掘出丰富的知识，就必须为它提供干净、准确、简洁的数据。...实际使用的系统中，存在大量的模糊信息，有些数据设置还具有一定的随机性质。 2 数据预处理在数据挖掘中的定位 一个完整的数据挖掘系统必须包含数据预处理模块。...主要包括重复数据处理和缺值数据处理，并完成一些数据类型的转换。 数据清洗可以分为有监督和无监督两类。...正如你所见的，在R语言里你有许多方法来预处理数据集。 （1）数据科学家或开发者的大数据集预处理 诸如R或Python这样的编程语言可用于处理小数据集。...这些工具在底层人工智能的驱动下变得越来越智能。 下面的例子展示了如何使用两个开源数据科学工具KNIME和RapidMiner 来预处理Titanic数据集： ?

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人工智能创新应用50强出炉，达观数据领跑文本智能处理领域

上海浦东人工智能创新企业达观数据荣誉入选。 ? ?...达观数据的文本智能处理平台准确高效的文字处理表现，入围创新50强榜单是实至名归。达观数据从成立至今，一直致力于为企业实现文本自动化处理，是国内首家将自动语义分析技术应用于企业数据化运营的人工智能公司。...创始团队在文本挖掘领域已有10余年积累，多次斩获国际数据挖掘最高级别竞赛ACM KDD 和CIKM的世界冠亚军大奖，拥有30多项国家发明专利，并获得国内著名投资机构真格基金和软银赛富的多轮投资，成文中国文本智能处理领域的领跑者...达观数据：企业的文本智能处理专家 除了领先的技术实力，达观数据更重视让技术完美贴合企业的业务场景。...文档智能审阅系统、文本挖掘引擎、智能推荐引擎和垂直搜索引擎等产品已经服务华为、京东、海尔、长虹、中国移动、顺丰、中国平安、招商银行、浦发银行、华泰证券等数百家企业客户，覆盖金融、科技、制造、法律、电商、

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