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11月8日的线上数据侠实验室活动中，拿铁智投产品负责人曹潘亮为我们分享了新消费时代智能投顾行业的变革和机遇。 ▍智能投顾来了，但你真的了解它吗？...第二部分是以拿铁智投为例，分享我们在产品研发过程中，如何应用数据的具体案例。 第三部分，是谈谈在金融数据实际运用时经常会碰到的一些问题，以及我们对这些问题的处理建议。...但是90年代互联网经济兴起后，市盈率就再也没有降低到平均值以下，哪怕在金融危机时候，美股市盈率仅仅是回归均值，距离底部有很大的距离。 看了历史走势，大家还会觉得现在美股的点位高吗？...而对于顾问端，对于智能投顾的初创企业来讲，受制于用户规模的约束，从数据体量上看可能还远远没有达到大数据的标准。像传统的银行等，他们有上千万规模的用户数据去做客户画像、风险评估。...智能投顾本身确实对用户数据的需求量是很大的，每家智能投顾公司都希望有更多数据去更精准地做用户画像，这样可以提供更加优质的服务。
AI人工智能 预处理数据在人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）领域中，数据预处理是非常重要的一环。它是在将数据输入到模型之前对数据进行处理和清洗的过程。...数据预处理可以提高模型的准确性、可靠性和可解释性。本文将详细介绍AI人工智能预处理数据的方法和技术。数据清洗数据清洗是数据预处理的第一步。...数据归一化数据归一化是将数据缩放到特定的范围内，以便它们可以被机器学习算法处理。数据归一化可以通过以下几种方式进行：图片最小-最大规范化：最小-最大规范化是将数据缩放到0到1之间的范围内。...总结本文介绍了AI人工智能预处理数据的方法和技术，包括数据清洗、数据转换、数据归一化和数据集划分等。数据预处理是机器学习中非常重要的一环，它可以提高模型的准确性、可靠性和可解释性。...选择合适的数据预处理方法和技术可以提高机器学习模型的性能，使其更加适合应用于实际问题中。
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..., 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...这一档几乎没有 ; 等频率分箱 : 又称为 等深度分箱 , 将每个取值映射到一个区间 , 每个区间包含的取值个数相同 ; 2、基于熵的离散化 分箱离散化 是 无监督 离散化方法 , 基于熵的离散化 是 有监督...( 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
数据预处理的主要步骤分为：数据清理、数据集成、数据规约和数据变换。...3、噪声处理 通常的办法：对数据进行分箱操作，等频或等宽分箱，然后用每个箱的平均数，中位数或者边界值(不同数据分布，处理方法不同)代替箱中所有的数，起到平滑数据的作用。...3、数据值的冲突和处理：不同数据源，在统一合并时，保持规范化，去重。 数据规约 数据归约技术可以用来得到数据集的归约表示，它小得多，但仍接近地保持原数据的完整性。...数据变换 数据变换包括对数据进行规范化，离散化，稀疏化处理，达到适用于挖掘的目的。 1、规范化处理 对差别较大的数据按照一定比例进行缩放，使之落在一个特定的区域，便于进行综合分析。...特别是基于距离的挖掘方法，聚类，KNN，SVM一定要做规范化处理。 2、离散化处理 数据离散化是指将连续的数据进行分段，使其变为一段段离散化的区间。
今天换个话题：聊聊数据分析，大家阅读过我之前的文章，肯定能发现，我是比较喜欢拿数据说事的。透过真实的数据能看清很多事情的本质，猜测臆断往往是不靠谱的。 今天先聊下：数据分析岗的职业前景。...数据分析岗位在当下的就业市场中非常受欢迎，并且具有很好的前景。以下是一些原因： 1. 数据驱动决策：随着大数据技术的发展和应用，越来越多的企业和组织开始重视数据驱动的决策过程。...技术发展：随着人工智能、机器学习和云计算等技术的发展，数据分析变得更加高效和智能，对数据分析专业人才的需求也相应增加。 4....晋升机会：数据分析师可以通过积累经验和能力提升，进一步发展为高级数据分析师、数据科学家、数据工程师或相关管理职位。 8. 跨领域能力：数据分析技能可以应用于多种职业路径，增加了职业选择的灵活性。...然而，尽管数据分析岗位有很好的发展前景，但竞争也相对激烈。想要在这个领域获得成功，需要持续地学习最新的分析工具和技术，以及不断提升数据处理、统计分析和商业洞察力。
另一个变化是，我们将从过去的常规数据处理和分析，转向更深度的洞察和决策。数据的真正价值在于发掘信息和挖掘价值，这是真正能够赋能业务的关键。...▍大数据智能体的角色与组成 数据智能体的设计融合了自然语言处理、领域知识理解和代码生成等多项技术，通过意图识别、问题改写和任务拆解等技术点，构建了一个能够准确响应用户查询并执行数据分析任务的智能系统。...1.使用到的能力： a.自然语言处理（NLP）能力，特别是对话（Chat）能力，用于与用户进行有效沟通。 b.指令遵循能力，确保大模型能够准确执行编程指令。...1.数据治理与知识挖掘 a.利用大数据智能体的自然语言处理能力，进行数据资产的标注和知识库的构建，包括字段、指标和表的自动注释。...2.数据分析与决策支持 a.应用智能体的对话能力和编程能力，实现用户查询的自动化处理，如自动化生成SQL查询或使用DSL（特定领域语言） b.结合领域知识，智能体可以提供描述性分析和基本的数据分析，支持业务决策
今日拔刺： 1、人工智能和自动化有区别吗？ 2、超级计算机的操作系统是什么呢？ 3、为什么许多人都认为科技发展的越块，人类就毁灭的越早？...本文 | 2001字 阅读时间 | 5分钟 人工智能和自动化有区别吗？ 总体而言，两者最大的区别可能在于算法。...但我认为更通俗的解释是，目前的人工智能在很大程度上，是自动化技术融合了计算机、互联网等技术迅猛发展起来的一个新物种。两者之间有一定相同之处。...而由于深度学习等技术的加入，人工智能可以自动迭代算法并吸收学习，产生新数据。 在未来，人工智能也许将变成迥异于自动化的存在。 超级计算机的操作系统是什么呢？...从数据统计可以看出，Linux在超级计算机操作系统中占了绝对优势。
大佬们提个问题：目前我有一个EXCEL表因为是人手维护的，金额列中含有多个情况，比如纯英文的标记,202.86\t\n,$126,851.69\n，这些我倒是通过问gpt处理完了，但是最后还发现有些是公式计算的结果...，我直接读取表格是0，这种有什么办法处理吗？...这篇文章主要盘点了一个Python读取Excel数据的问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。
在发朋友圈或者社交平台的时候，人们总是把拍到的图片进行一系列的修图和美化，然后才上传到社交平台上面，每一个人多多少少都会一些基本的图片处理功能。...但是也有一些人对于处理图片是不太精通的，现在来了解一下如何处理图片的大小。 如何处理图片的大小？...如何处理图片的大小是图片编辑当中经常用到的一个基本功能，有时候图片的尺寸或者是体积太大或者太小不适用于使用途径，因此就需要对图片进行一个大小的处理处理，图片的大小可以使用一些制图软件，制图软件能够对图片的长宽尺寸或者是它的像素大小来进行调整...像素和尺寸有区别吗？...以上就是如何处理图片的大小的相关内容。无论是专业的制图软件还是手机上的修图软件，图片的大小都是非常容易设置的。任何人都可以简单上手操作使用。
前戏 在拿到一份数据准备做挖掘建模之前，首先需要进行初步的数据探索性分析（你愿意花十分钟系统了解数据分析方法吗？），对数据探索性分析之后要先进行一系列的数据预处理步骤。...数据清洗完成之后接着进行或者同时进行数据集成、转换、归一化等一系列处理，该过程就是数据预处理。...01、缺失值处理 由于人员录入数据过程中或者存储器损坏等原因，缺失值在一份数据中或多或少存在，所以首先就需要对缺失值进行处理，缺失值处理总的原则是：使用最可能的值代替缺失值，使缺失值与其他数值之间的关系保持最大...当不符合正态分布时可用箱型图分析处理，核心结果代码如下： ? ? 03、数据标准化处理 数据的标准化（normalization）是将数据按比例缩放，使之落入一个小的特定区间。...总结 本文是笔者在学习数据分析过程中记录下来的一些通用的数据预处理步骤，并且用Numpy、Pandas、Matplotlib等实现了每一种处理方法并可视化了处理结果。
简介 Redis 本身有比较丰富的数据类型，例如 String、Hash、Set、List JSON 是我们常用的数据类型，当我们需要在 Redis 中保存 json 数据时是怎么存放的呢？...一般是用 String 或者 Hash，但还是不太方便，无法灵活的操作 json 数据 在 Redis 4.0 中，有一个重大改进：modules 模块系统，可以让我们开发新的功能，集成到 redis...是json文档的root，后面的一串是具体的 json 数据值 第二条命令是获取 key 为 object 的json数据 2.2 json 内部操作 获取某字段的值 127.0.0.1:6379> JSON.GET...小结 rejson 让我们可以在 redis 中存储和操作 json 数据，非常方便 而且通过体验 rejson 模块，还可以感受到 redis 模块系统的强大，以后将会出现各种基于redis的强大功能
对于Spark的初学者，往往会有一个疑问：Spark（如SparkRDD、SparkSQL）在处理数据的时候，会将数据都加载到内存再做处理吗？ 很显然，答案是否定的！...为了更深刻的理解Spark RDD数据的处理流程，先抛开BlockManager本身原理，从源码角度阐述RDD内部函数的迭代体系。...各层的map函数组成一个pipeline，每个数据元素都经过这个pipeline的处理得到最终结果。...这也是Spark的优势之一，map类算子整个形成类似流式处理的pipeline管道，一条数据被该链条上的各个RDD所包裹的函数处理。 再回到WordCount例子。...说完了Spark RDD，再来看另一个问题：Spark SQL对于多表之间join操作，会先把所有表中数据加载到内存再做处理吗？ 当然，肯定也不需要！
毕业后，有四年一线大数据和人工智能从业经验，对AI行业形成了一些个人理解。 ?...分析需求，规划未来 每个考生以及所在家庭背景不同，对未来规划也不同，在决定是否出国学习人工智能专业的朋友，首先应该对个人情况和未来规划有一个自我剖析的过程。...教育重视培养动手实践能力 笔者在ANU选修了两门AI相关课程，分别为Artificial Intelligence和Algorithms and Techniques for Data Mining，中文名分别为人工智能和数据挖掘算法和技术...以自然语言处理导论为例，这门课是信息科学技术学院与中文系联合开设的一门对课程，课程留了一个“编程大作业”，要求学生使用计算机对中文进行分析，分出中文语段中的词组，也就是“分词”。...注 北大自然语言处理课程信息及PPT：http://lanco.pku.edu.cn/teaching/index.htm 最近几年国内高校教职门槛水涨船高，很多211高校都需要候选人有至少一年海外交流背景
相信现在有很多人都已经发现了，云数据库越来越受欢迎，可以说云数据库已经成为中国数据库市场迎来的一个新宠，可以说银计算技术给中国的数据库市场带来了突破性的创新。...如今在国内，云数据库的受欢迎度非常高，目前拥有了上百万的用户，可见中国数据库的新时代来临了。那么云数据库对比传统数据库有哪些优势？在价格方面有优势吗？...云数据库对比传统数据库的优势 云数据库对比传统数据库的优势比较多，首先是云数据库拥有专业的运维服务，这一点要比传统数据库更有优势一些，可以给用户提供专业的运维服务，提供更为专业的数据库优化建议，让客户的...云数据库对比传统数据库有价格优势 云数据库对比传统数据库，在价格方面是很有优势的，云数据库一年的费用在2000左右，但是传统数据库的费用每年在3万左右，价格差距是很大的。...做了云数据库与传统数据库的对比，对比结果很明显，还是云数据库优势更多一些，所以现在云数据库成为国内数据库市场的新宠。
本届TOP 100 Summit案例来自互联网公司、电商企业、智能硬件企业、互联网金融公司等各个领域的技术研发团队，案例议题设计产品创新、互联网转型、团队敏捷提升、大数据、架构设计、自动化运维、质量管理等热点议题...好雨云CEO 刘凡将分享《好雨云使用OKRs做绩效管理》 案例简述 绩效管理的作用是实现公司目标完成、团队效能提升，然而传统的绩效管理方法（MBO，BSC，KPI）有一些问题，如：不利于团队的协作和成长...另外，大会现场好雨云展位也将举行扫码100%中奖活动，蓝牙音箱、好雨云专属U盘等大奖等着您！...【12.12 】2015·北京OSC源创会年度盛典 本次源创会年度盛典，将直面一线开发者，关注开源，关注技术，关注创新，话题专注于软件技术本身的实现。...【12.12-12.30 】2015·感恩极客开发者资源优惠反馈活动 好雨云携手国内优秀的企业级服务厂商连续三周为创业公司提供福利。
因此，一个基本的问题仍然存在：LLM Agents 真的能模拟人类行为吗？...我们有了第一个核心结论： LLM Agents 在 Trust Game 框架下通常表现出信任行为。 RQ2: LLM Agents 的信任行为是否和人类一致？...比较 LLM Agents 分别在行为因素和行为动态的结果和现有人类的实验结果，我们有了第二个结论： GPT-4 Agent在信任博弈框架下的信任行为与人类高度一致，而其他参数较少、能力较弱的 LLM...我们有了第三个核心发现： LLM Agents 在信任博弈中的行为受到性别和种族信息的影响，表现出特定的倾向性或偏好。例如，可能对某些群体表现出更高的信任，而对其他群体表现出相对较低的信任。...我们的研究提供了关于 LLM Agent 的信任行为的深入见解，这些见解有可能启发基于信任的协作机制的设计，并促进 LLM Agent 在集体决策和问题解决中的应用。
“除了向量数据库外，我是否还需要一个普通的 SQL 数据库？” 这是我们经常被问到的一个问题。...用向量数据库 Milvus 或全托管的 Milvus 服务——Zilliz Cloud，就无需额外再维护一个 SQL 数据库存储标量了。...其中，Milvus（https://zilliz.com/what-is-milvus）允许用户在进行向量搜索时依据标量数据进行条件过滤，数据属性可以是除向量以外的任何字段。...向量数据库。...github.com/milvus-io/bootcamp/blob/master/bootcamp/RAG/zilliz_pipeline_rag_advanced.ipynb） 用 Pipelines 搭建一个有标签过滤功能的
知乎上有个热门问题，做数据分析有前景吗？ 先说我的看法：前景、钱景都会有，但得使对劲。 一 「数据」本身没有价值，价值在于「分析，基于数据和业务的分析是有前景的。」...所以很多数据岗实质上干的是SQL、Excel、Python数据处理，日常写代码跑取数需求。或者更技术一点，做数据平台的开发。...二 就我个人这么多年的数据工作经验来说，具备「业务深度、数据敏感度和闭环逻辑」，是数据分析从业者能力的最大体现。...三 数据驱动是大势所趋，具备数据挖掘能力的人会更吃香。注意我这里说的不是数据分析岗，而是具备数据挖掘能力的人。...数字化普及的今天，越来越多的职位都会和数据打交道，所以每个人都可以去挖掘数据背后的价值，每个人都是数据分析师。
又比如有一个“验证码微服务”，存储手机验证码、或者一些类似各种促销活动发的活动码、口令等，这种简单的数据结构，而且读多写少，不需长期持久化的场景，可以只使用一个 K-V（键值对）数据库服务。...如果既需要有数据持久化的需求，也希望有好的缓存性能，并且会有一些全局排序、数据集合并等需求，可以考虑使用 Redis。...列族数据库 列族数据库一般都拥有大规模的分布式集群，可以用来做灵活的数据分析、处理数据报表，尤其适合写多读少的场景。...列族数据库中目前比较广泛应用的有 Hbase，Hbase 是基于 Google BigTable 设计思想的开源版。...如下图简单画了一个有内存 KV 存储的 SSTable 数据结构： ?
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