数据智能处理新年促销 - 腾讯云开发者社区

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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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人工智能大牛的新年启示：未来要看无监督学习、自然语言处理

下面就来看看大牛们给我们的人工智能新年启示（同时也感谢“机器之心”和36kr的翻译工作）。...我们开始看到，经由存储器模块强化的深度学习帮助自然语言处理取得了令人印象深刻的结果。...百度首席科学家吴恩达教授说： “结合大数据，新的人工智能的算法越来越好，我们可以第一次在未来人工智能虚拟圈里完成整个循环。”...确实，随着计算能力的提升和计算成本的下降，大数据推动了当前人工智能的“夏天”，但长期研究人工智能和大数据的中国香港科技大学计算机与工程系主任杨强却在2015年的冬季达沃斯会议之后反思了人工智能依赖这两个条件的另一种隐患...这一方面是得益于现在计算能力的提高使得 AI 可处理规模要大得多的数据集，要知道，观察 Atari 游戏相当于每秒处理 200 万像素的数据。

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数据分析：产品促销价值分析和评估

年底了，很多电商公司、零售企业都会开展如火如荼的大促销活动，那么如何评估产品促销带来的价值呢？...下面以一家电商平台的数据为例，目前能够使用的数据：有不同产品第一季度总销售额、销售利润和产品相关流水的销售利润的数据： ?...通过上图，我们可以综合观察第一极端所有产品的销售利润状况，获得如下信息： 1、净利润为负的产品很多，折价促销确实成为了持续性的习惯。...2、大折扣促销的产品数量很多。第二象限中横轴0点左边圆的面积相对较大，并且颜色为红，说明很大销售额的产品都在赔钱，这些产品的累计销售额很大，但都是大折扣促销的产品，以至于利润都为负。...Excel是使用最为广泛、最为便捷的办公软件，而且它的数据分析和挖掘功能功能十分强大，能够快速完成所有的数据清洗的过程，能够快速建立分析模型，并且快速运行得出结果，是做数据分析必备的工具。

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【可转债，股票】低频量化数据 - 新年好

目录历史文章股票明日涨停预测指数60日线偏离数据上证指数 MA60偏离度深证成指 MA60偏离度创业板指 MA60偏离度中小100 MA60偏离度上证50 MA60偏离度沪深300 MA60...偏离度中证500 MA60偏离度中证1000 MA60偏离度科创50 MA60偏离度恒生科技 MA60偏离度恒生科技指数 MA60偏离度可转债配债数据待发转债（进展统计）待发转债（行业统计...（4发审委通过，PE排序）待发转债（3证监会受理，按PE排序）待发转债（2股东大会通过，PE排序）待发转债（1董事会通过，PE排序）待发转债（行业：银行）待发转债（行业：半导体）可转债策略数据...打新)小白也可以科学的在股市里捡钱 (策略)小白也能懂的可转债上市价格预测 (策略)小白也能懂的可转债及可转债配债 (策略)小白也能懂得可转债策略合集股票明日涨停预测明日涨停预测指数60日线偏离数据...（1董事会通过，PE排序）待发转债（1董事会通过）清单（按PE排序）待发转债（行业：银行）待发转债（按行业：银行）清单待发转债（行业：半导体）待发转债（按行业：半导体）清单可转债策略数据

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利用YashanDB实现智能数据流处理

数据频繁变动的背景下，如何确保系统能够高效且准确地处理实时流数据，成为了推动业务发展的关键因素。YashanDB作为一个高性能数据库，其设计能够显著提高智能数据流处理的能力，从而提供切实的解决方案。...逻辑架构中的SQL引擎、PL引擎和存储引擎各司其职，在数据流处理上相辅相成。物理架构则涉及分布式存储和计算，使得数据处理能够扩展至更高的水平。...这对于实时数据流处理尤为重要，因为它能够使得数据读写同时进行，避免了因排队造成的延迟。数据流处理的智能化借助于YashanDB的强大功能，智能数据流处理得以实现。...通过合理配置表和索引结构，YashanDB可以在智能数据流处理的场景中提供卓越的性能。目标：具体可操作的技术建议在高并发场景下，采用分布式部署，确保系统能够横向扩展以处理大量数据流。...结论本文介绍了YashanDB在智能数据流处理方面的架构设计及功能优势，包括分布式高可用性、MVCC支持、实时数据分析和事件驱动触发机制等。

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12.29 VR扫描：bHaptics发布VR触觉手套TactGlove；Meta收购数据合成公司AI.Reverie

VR团队Reality Labs；Meta Quest开启“2022新年特卖”活动，20多款热门VR游戏低价促销中。...VRPinea独家点评：看来即使是拥有海量数据的Meta，也需要合成数据。...Vuzix表示，两家公司之间的协议将侧重于技术进步和商业化，并提供基于Verizon 5G超宽带边缘计算平台，以及Vuzix Shield智能眼镜的沉浸式AR培训服务。...05 Quest开启“2022新年特卖”活动多款VR游戏低价促销近日，Quest Store正式开启“2022新年特卖”活动，涉及20多款热门VR游戏，包括《Until You Fall》、《Moss...值得注意的是，还更新了两个新年捆绑包。假如玩家已经拥有了捆绑包中的某一款游戏，就无需为游戏支付两次费用，因为Meta采用灵活的捆绑方式。此外，玩家也可以在oculus.com上查看所有促销游戏。

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深度分析：多媒体数据处理与智能视频处理技术

媒体处理服务（Media Processing Service, MPS）产品介绍媒体处理服务（MPS）是一款面向多媒体数据处理的云服务产品，专为满足现代媒体产业中对视频和音频内容处理的需求而设计。...AI视频处理产品介绍 AI视频处理是指利用人工智能技术对视频内容进行分析、编辑和增强的过程。这项技术可以自动识别视频中的内容，并进行相应的处理。...功能亮点 AI视频处理能够提供智能剪辑、内容识别、场景分割等功能，使得视频内容更加丰富和吸引人。它还可以通过智能分析来提升视频质量，如通过AI技术进行视频增强和色彩校正。...总结在多媒体数据处理领域，Media Processing Service（MPS）以其强大的音视频转码能力和AI视频处理技术，为企业提供了一个全面、智能且高效的解决方案。...随着技术的不断进步，MPS将继续引领多媒体数据处理的未来趋势，为用户带来更多创新和价值。

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（新年快乐）直播场景下-异步消息处理机制

快速进入主题在现实场景中往往需要同步处理或者串行处理，这个就有些为难了。场景一：直播过程中需要我们向服务端有序发送消息，且保证消息的发送达到。...场景二：直播过程中获取服务端推送的消息，按照时间区块切割统一处理，一个时间段内接受到的消息统一绘制列表，如果一有消息就处理渲染性能就会受到影响，合并处理是提高性能的一种方式。...但是实时数据发送与三个固定请求的场景相比还是要复杂很多的。我们需要失败重试，消息先进先出，上一个处理完成，才能继续处理下一个。还需要消息缓存，一次性处理多条数据的渲染等等。...答案是观察者模式，其实我们只要订阅队列数据的变化，当数据发生变化的时候，我们就开始消费队列中的数据，数据发送成功到达服务端，确认消费，更新队列数据（即删除最先进入的数据），然后继续下面的操作。...public callback: (message) => void;// 接受到消息，处理回调函数 public handler = {};// proxy的 handler 为了数据劫持

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YashanDB智能数据分片技术，提升企业数据处理能力

YashanDB智能数据分片技术针对这一问题，提供了高效的数据组织和访问能力，助力企业升级数据处理架构，实现快速、稳定、可扩展的数据服务。...智能数据分片是分布式部署的重要技术支撑，通过将数据拆分为多个“分片”（Chunk），解决单节点处理能力的局限，实现数据的横向扩展。...智能的数据分片不仅均衡负载，也简化了数据迁移和扩容流程，提升系统整体吞吐能力。...结论YashanDB智能数据分片技术通过灵活的分区策略、高效的存储和索引结构、智能的SQL优化以及可靠的事务管理，实现了大规模数据环境下的高性能访问和强一致保障。...推荐在具体项目中采用YashanDB的分片数据管理机制，结合分布式多节点并行处理，提升查询响应效率和系统可用性，满足现代企业对海量数据高效处理的需求。

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电商API接口对接实录：淘宝优惠券接口对接处理促销监控系统

编辑一、第一次翻车：天真的 “直接减” 踩了满减卷的坑刚开始做促销监控工具时，以为券后价就是商品价格减去优惠券面额。直到运营反馈 “某商品显示券后价 0 元”，才发现是没考虑满减券的使用门槛。...BoundedSemaphore(self.max_calls) self.last_reset = now self.semaphore.acquire() 四、真实场景：用券后价做促销监控系统曾给某品牌商做促销监控工具...建议在开发时：优先处理 “无可用券” 和 “不满足满减条件” 的边界情况；对优惠券按 “面额从大到小” 排序，确保拿到最优折扣；记录每次计算的中间结果（如是否满足满减、优惠券有效期），方便排查问题。

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数据科学和人工智能技术笔记三、数据预处理

三、数据预处理作者：Chris Albon 译者：飞龙协议：CC BY-NC-SA 4.0 为 Scikit-Learn 转换 Pandas 类别数据 # 导入所需的库 from sklearn...df Score Scale 0 Low 1 1 Low 1 2 Medium 2 3 Medium 2 4 High 3 使用下采样处理不平衡类在下采样中，我们从多数类（即具有更多观测值的类）...有一些常用的方法可以预处理分类特征：使用 pandas 或 scikit-learn。...预处理鸢尾花数据 from sklearn import datasets import numpy as np from sklearn.cross_validation import train_test_split...将测试数据的大小设置为完整数据集的 30％。

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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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新年书单：数据分析，必读这11本书

赶快把这些书籍加入到你的新年必读清单吧。 1....、启发法、直方图法、回归法、误差处理、相关数据库、数据整理技巧；正文以后，意犹未尽地以三篇附录介绍数据分析十大要务、R工具及ToolPak工具，在充分展现《深入浅出数据分析》目标知识以外，为读者搭建了走向下一步深入研究的桥梁...全书共8章，分别讲解数据分析必知必会的知识、数据处理技巧、数据展现的技术、通过专业化的视角来提升图表之美、数据分析报告的撰写技能以及持续的修炼。 3....在过去几年中，互联网、在线营销以及广告经历了巨大的变革，然而大家处理数据的方式跟几十年前相比还是大同小异，停滞不前。...、SQL的触发器、游标的使用、事务处理与并发控制、SQL语句的综合应用实例，使读者对于SQL语句本身有一个比较深刻的理解和掌握，并能够运用SQL Server数据库工具熟练高效地进行项目开发。

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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。...文档资料是各大企业中常见的信息承载与交流方式，企业如何利用先进的技术快速准确处理文档信息，完善企业文本的自动化处理能力，也是向智能化转型的关键一步。

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探讨一下大促销当中数据库可能出现的问题

无非就是：CPU、磁盘IO、内存等等一系列硬件在研究性能时候,先带大家来了解三个术语 QPS: 每秒查询率QPS是对一个特定的查询服务器在规定时间内所处理流量多少的衡量标准,简言之就是数据库每秒能查多少数据...TPS: 服务器每秒处理的事务数。...在访问量急剧增大的情况下,数据库每秒能处理多少个QPS就显得很重要了。...假设我们现在只有一个CPU进行处理SQL语句 10ms处理1个SQL 1s处理100个SQL QPS<=100 在假设如果处理SQL语句的时间变长 100ms处理一个SQL 1s处理10...修改表结构需要长时间锁表同建立索引一样,会造成长时间的主从延迟影响正常数据的操作,阻塞数据因为所有的Insert语句都会阻塞,都需要等到你的表结构修改完成后才能处理。

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Python做数据分析（一）分析社区超市运营数据，自动更新促销时间

1.读取数据数据存放在表格中，我们用pandas将其读出来 import pandas as pd data=pd.read_csv('超市运营数据.csv',encoding='gbk',parse_dates...2.分析哪些类别的商品比较畅销首先将数据按照类别ID进行分组，然后对分组后的销量进行求和，最后用reset_index重置索引 data_group=data.groupby("类别ID")["销量"...30026255 62.375 7 29989058 56.052 510 30027007 48.757 903 30171264 45.000 4.分析不同门店的销售额占比首先计算销售额，并添加到数据中...5.分析超市客流高分高峰时间段了解客流高峰时间段是很有必要的，可以帮助超市确定什么时间开展促销活动最合适首先从日期中提取小时数 data['小时']=data['成交时间'].map(lambda...从上图可以发现，8点至10点是超市一天中的销量高峰期，然后17至19点又有一个小高峰，所以这两个时间段搞促销效果会比较好！

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GMIC2018，达观数据文本智能处理技术瞩目全场

达观数据作为人工智能领域优秀企业亮相本次大会，与全球知名的科学家、企业家、投资人、创业者共同探讨热门技术和应用，分享人工智能中文本智能处理的创新思路和行业应用。 ?...在本次大会上，达观数据相关负责人为大家展示了文档智能审阅系统：基于达观核心技术团队在自然语言处理领域近10年技术积累，文档智能审阅系统可协助金融、制造、通信、法律、审计、媒体、政府多个行业的文字密集企业完成文档审阅工作...系统目前包含了常用的风险智能审核、关键信息智能抽取、文档内容智能纠错和智能比对等功能。通过智能化的处理方式，极大提升了企业文字自动化处理准确率和效率。...在达观数据为招商银行提供的智能推荐引擎中，通过千人千面的资讯内容和商品信息的精准推荐，极大提升了用户体验，企业的推荐内容点击率大幅提升。在现场达观数据也特别介绍： ?...达观数据作为全球领先的文本智能处理专家，致力于为企业提供完善的文本挖掘、知识图谱、搜索引擎和个性化推荐等文本智能处理技术服务，也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。

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智能监控面临更大挑战大数据处理需改善

大数据对监控数据处理的价值大数据在对安防数据处理价值上主要体现在以下几个方面：一、数据应用效率不断提升。...大数据智能监控的六大应用大数据对安防监控数据处理能力的要求在六个应用中有具体体现，无论图像升级还是识别方式升级，其最终是在高清的基础上进一步突出了智能监控的作用。...这三大挑战在一定程度上反映出当前视频大数据处理领域存在的主要问题，同时也对视频大数据处理技术提出了更高的要求。 1、“存不下”主要体现在视频压缩编解码性能的限制。...在智能监控领域，传统的智能分析方法较多的是在CIF格式下进行算法处理，这样处理速度更易达到实时。当传统视频向高清视频转换过渡时需要多重处理策略相结合进行算法分析，这需要持续的研发革新。...见赛迪网：智能监控面临更大挑战大数据处理需改善

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新年将至，沉睡的文本数据也该醒醒了

随着企业收集的非结构化数据不断增加，文本智能处理的价值和流行趋势也处于上升阶段。越来越多的企业意识到利用文本挖掘从企业文本资源库中提取知识和提升效率的重要性。...桂洪冠作为文本智能领域的处理专家，在大数据架构与核心算法以及文本挖掘等领域有深厚的积累和丰富的实战经验。...智能文档审阅系统和语义匹配引擎的核心是自然语言处理技术，达观数据在相关领域拥有30多项的国家发明专利。...达观数据在文本语义方面积累了独到的核心技术和丰富的行业经验。在技术方面，达观处于行业领先位置。智能文档审阅系统和语义匹配引擎的核心是自然语言处理技术，达观数据在相关领域拥有30多项的国家发明专利。...下面将结合达观数据的实战经验为大家呈现文本智能处理的应用案例。

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小白学数据之新年计划 | 开始学Python吧！

新年伊始，如果想进入数据科学家这个领域，那么开始学习Python应当成为你的新年计划之一。本文介绍3步零基础快速入门Python的途步骤，包裹常用的Python安装办法。新春快乐！...作为数据领域的小白，新的一年有什么计划？小白：新年新气象，我对数据行业一直很有兴趣，我很想今年里更好的准备自己进入这个行业，却不知如何下手。小白你知道大数据领域什么职位最赚钱？...作为数据科学行业收入最高的人之一，数据科学家需要会利用最新的科技手段处理原始数据，进行必要的分析，并以一种信息化的方式将获得的知识展示给他的同事。...Python具有简单易学的语法，强大的数据处理能力以及可怕的开源数据库，如Numpy、Pandas、 Scikit-learn和Statsmodels；所有的这些可以让Python既能做探索性分析，又可以构建可扩展大数据管道和机器学习算法...只有针对一些非常规的模型，我们有时会结合Python和R来进行处理，用Python来做繁重的数据处理，用R做统计建模。小白：这么好！只要学一种语言！那应该怎么学呢？

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