北京六西格玛咨询公司聊VOC。VOC是指客户之声(Customer Voice),是一种用于收集、分析和处理客户反馈的数据集合。在现代商业中,客户之声已经成为了一种重要的资产,可以用来帮助企业更好地了解客户需求、改进产品和服务,以及提高客户满意度。
向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号:datayx YOLOV7:You Only Look Once目标检测模型在pytorch当中的实现 所需环境 torch==1.2.0+ 为了使用amp混合精度,推荐使用torch1.7.1以上的版本。 全部 代码 ,预训练模型 获取方式: 关注微信公众号 datayx 然后回复 v7 即可获取。 训练步骤 a、训练VOC07+12数据集 数据集的准备 本文使用VOC格式进行训练,训练前需要下载好VOC07+12的数据集,
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2021年9月,首届慕尼黑车展正式开幕,这是自新冠肺炎疫情爆发以来德国首个线下举行的大型展会。慕尼黑车展前身是世界五大车展之一的法兰克福车展,作为世界汽车工业发展的风向标,有着大量的观展人数和丰富的展示内容,也是欧洲车厂相当看重的国际性车展活动之一。
在为企业设计新产品或服务时,关键质量特性(CTQ)是一个非常重要的工具。CTQ是客户指定为非常重要要求的产品或服务所需的可测量数据。
在之前的文章中,我们讨论到了汽车行业的现状、新能源汽车的崛起、汽车VoC系统的价值和如何搭建汽车VoC系统,今天我们来探讨一下汽车VoC在不同场景中的应用。
TQM(全面质量管理)在其诞生之初有很多先例,但本质上是通用的。这意味着你可以将鱼骨图、朱兰质量手册和戴明环(仅举几个例子)实施到任何一家企业中,你会得到结果--但不是特定企业想到的最佳结果。
DMAIC法是一种很有价值的改进工具,对于那些已经存在很长一段时间或者难解的企业问题,我们可运用这个框假思维来协助找出恒久适用的解决方案。
人工智能、机器学习和深度学习的发展改变了我们的生活。尽管有时人们还没有意识到,但实际上早已融入日常生活中:人工智能优化谷歌的搜索结果、亚马逊推荐的“猜你喜欢”,人工智能在零售和电商领域的影响不断扩大。 零售业如何结合人工智能提升行业收益?“猜你喜欢”之外人工智能技术还有哪些无限潜能? 1月23日,达观数据创始人陈运文博士受邀出席中国电商委举办的第六届中国电商年会,现场和电商行业领军者们分享了智能文本处理技术在电商行业的应用及未来。以下为演讲内容精华。 NO.1 电商行业数据分析难点 电商行业做数据应用时
向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号:datayx DBnet文本检测网络加入多分类,可以实现模型很小又能够区分类别的功能,然后可以根据检测框的标签快速提取目标字段,在端侧部署的话就能达到非常高的精度和效率。 1.标注数据 标注方法和标注目标检测的数据一样,一个框加一个标签 pip install labelImg ==1.8.6 安装完毕后,键入命令: labelImg 或者下载工具 labelImg.exe链接:https://pan.baidu.com/s/14
向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号:datayx 核酸检测报告已经是疫情这些年很多人出行必备的材料,而且很多机关单位、政府部门都需要检查核酸报告才能让相关的人员进出场所。如果有一个模型能够快速的识别并提取核酸报告里的关键信息,则能很大程度上提升那些需要提交核酸报告的OA流程审核效率,提升企事业的服务效率。 1.标注数据 标注方法和标注目标检测的数据一样,一个框加一个标签 pip install labelImg ==1.8.6 安装完毕后,键入命令: labelImg
📷 向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号:datayx 目标检测yolov5 v6.0版,pytorch实现,包含了目标检测数据标注,数据集增强,训练自定义数据集全流程。 一.环境 Python >= 3.7 Pytorch >= 1.7.x 二.标注工具 pip install labelImg ==1.8.6 安装完毕后,键入命令: labelImg 或者下载工具 labelImg.exe 项目全部代码,数据集,标注工具,预训练模型获取方式: 关注
道路基础设施是一项重要的公共资产,因为它有助于经济发展和增长,同时带来重要的社会效益。路面检查主要基于人类的视觉观察和使用昂贵机器的定量分析。这些方法的最佳替代方案是智能探测器,它使用记录的图像或视频来检测损坏情况。除了道路INFR一个结构,道路破损检测器也将在自主驾驶汽车,以检测他们的方式有些坑洼或其他干扰,尽量避免他们有用。
看了很多回答,模棱两可、模糊不清,给岀一番没有意乂的解释,最终也没有给岀自己的意见。
数据分析这个话题自从进入人们的视线以来,这个话题就成为人们茶余饭后的谈资,但是一千个人眼中就有一千个哈姆雷特,就意味着每个人对数据分析都有不一样的理解。
GrowingIO 2017年 第3本电子书 《产品经理数据分析手册》 正式上线啦 点击【阅读原文】立即下载 升级你的数据分析技能! 本文选自 GrowingIO 《 产品经理数据分析手册》 ,根据张溪梦演讲内容整理编辑;原文发于GrowingIO 博客 和公众号,授权大数据文摘发布 / 转载 。 本文作者:张溪梦, GrowingIO 创始人 & CEO,原 LinkedIn 商务分析高级总监。张溪梦先后服务过EPSON、eBay、LinkedIn 等硅谷明星企业,有着 14 年的数据分析、用户增长经
给CDA的小伙伴们打个招呼,介绍下您和您刚刚出版的新书,是什么原因激发了您写这本书的?
人力资源的数据分析是一个系统化的学习过程,除了需要掌握基础数据分析知识外,还需要掌握EXCEL的技能和人力资源的专业能力,为了帮助大家更好的学习数据分析,我帮大家梳理了一下学习的知识,需要学习哪些内容,如何循序渐进的来学习数据分析。
“小李,帮我分析一下我们的贷款业务增长趋势如何?哪个分支行的表现最好?新开设的线上理财产品的销售额是多少?马上给我一个分析报告”,某大型银行的副总经理王先生,对李经理提出了这样的数据分析需求。为了完成这个任务,李经理需要从银行的数据平台中获取和分析数据,以回答领导的问题。然而,这可能涉及到一些复杂的数据操作,如连接不同的数据源(例如贷款数据库和理财产品数据库)、过滤和聚合数据、创建数据可视化图表等。
导读:只要是在科技创新领域的公司,纷纷都挂出来了急招“数据分析师”的牌子。但是很多人对它的概念并不了解,本文为你一一道来数据分析岗的功能目的,以及组建方式,干货满满,诚意推荐! 数据分析行业现在大热,只要是在科技创新领域的公司,纷纷都挂出来了急招“数据分析师”的牌子。但是很多人对它的概念并不了解,还有更多的创业者更是不知道是否应该去组建一支数据分析团队,在什么时机组建?又以何种方式组建?本文为你一一道来。干货满满,诚意推荐! 这篇文章的作者是 Instacart数据分析副总裁 Jeremy Stanly
很多人觉得数据分析是一个很高深的技能,要学会数据分析好像要会很多专业的软件,然后要和很多的数字打交道,要逻辑感非常强,其实数据分析没有大家想象的那么复杂,通过学习你也可以学会人力资源的数据分析。
数据分析是指通过收集、整理、分析和解释数据来发现数据中隐藏的信息和关系的一种方法。数据分析的目的是为了提供洞察力和指导决策。
当你交给公司领导一份数据分析报告时,领导会问你的数据分析方法论是什么,如果你的方法论不正确或不合理,那么你的分析报告将没有价值可言,那么事实情况是不是这样呢?我们得从数据分析方法论的概念说起。
这个层面追求数据的准确性,一般以静态的数据为主,主要操作是数据的录入和记录,是HR每天的基础的数据工作,比如 员工花名册,公司人员结构,每天招聘人员数据的记录,这些都是属于操作层面,对于这个层面的要求就是要准确,当老板问你公司有多少人,每个月入职多少人,离职多少人等这些静态数据的时候,你都可以准确的回答。
现在随着数据分析在各行各业的广泛应用,各种数据分析的工具软件也层出不穷,现在行业里主流的有python, 微软的BI软件 ,Tableau, Excel 等。
私以为,数据分析行业是可以长期发展下去的,但是对于数据分析师的专业技能的要求会越来越严格。
我今天分享的主题是一个数据分析师如何被滋养,思考我们如何从外界获得成长的资源,以及如何去培养自身成长的能力。 就我的经验而言,数据分析师还是分为四个阶段:助理数据分析师、初级数据分析师、中级数据分析师
”数据分析师作为一个出现时间不长的工种,大数据时代下,成为螺丝钉还是成为龙头,需要尝试新的可能。” ◆ ◆ ◆ 数据分析师的职业规划 数据分析师手中拥有一座宝藏。作为滴滴出行数据分析团队的负责人,刘普成发现了数据分析师通往卓越的秘诀:视野。数据分析提供了这样一种可能:它不是简单的技术工种,它是最具有潜力的一项工作,背后蕴藏着相当多的机会。 刘普成是中国最懂互联网数据分析的人之一。北大ccer硕士出身,做过公务员,这位业界资深的大牛,曾先后任职于百度、豆瓣、豌豆荚,对产品、设计、运营等互联网业务有着深刻的
具有从大数据分析及数据科学中获取独特见解的公司,可以拥有关键信息优势,从而在第四次工业革命(也称为数字时代)中蓬勃发展。
数据分析报告是对整个数据分析过程的一个总结与呈现。通过报告,把数据分析的起因、过程、结果及建议完整的呈现出来,供决策者参考。 一份好的数据分析报告,首先要有好的分析框架,并且图文并茂,层次清晰,能够让阅读者一目了然;其次需要有明确的结论;最后需要有建议或解决方案。
任何的学习都是一个体系化的循序渐进的过程,要有一个学习地图和学习路径图,不同阶段的学员对于不同阶段的学习内容,结合不同的形式和路径,在一定的周期内完成学习内容,最终提升某项技能。在人力资源的人才发展TD的模块中,我们会为各个岗位设计不同的学习路径图,在人力资源数据分析的学过程中我们也为大家设计了 数据分析的学习路径图,帮助大家更加系统的体系化的来学习人力资源数据分析技能。
在做人力资源数据分析中,最后的一个环节我们是要输出 数据分析的报告,这个也是数据分析最重要的一个环节,今天我们来聊聊如果做数据分析报告 PPT版本
有人说AI工程师,也有人说高级咨询师,还有人说网络安全工程师.....从百度,知乎看到的答案层出不穷,但80%的答案里都出现了一个相同的职业,那就是数据分析师。
大数据时代,大数据分析行业水涨船高,很多身边的朋友都想学习一下如何进行大数据分析。经常有人问我该怎么选择大数据分析工具。也对,面对市面上那么多大数据分析工具,大家在选择的时候都会懵一下。
哈喽大家好,跟大家分享一个消息,我的第一本书《数据分析之道——用数据思维指导业务实战》出版了!之前也没有跟大家透露过这个消息,总想着做出来再说吧,要是一不小心没写出来呢。不过经过一年多的努力,反复修修改改,最终还是写完了这一本书。
👆点击“博文视点Broadview”,获取更多书讯 互联网时代,都说得数据者得天下。 企业需要通过数据分析得出的结论做出正确的决策,确保业务精准符合用户市场需求,数据分析师这个岗位也得到了越来越多求职者的青睐。 本期就为大家分享14本数据分析类图书,让你轻松掌握数据分析的三板斧:Excel、SQL、Python,打好理论知识(统计学、机器学习)的基础。 即使你是零基础的小白,也能够轻松入门,并逐步进阶,找到自己喜欢的工作。 ---- 01 ▊《深入浅出数据分析》 Michael Milton 著
最近,“大数据”成了媒体解读两会的“利器”。活泼的数据图表一出现,枯燥的政府报告、政策解读都变得有趣和易懂了。 将大数据当作金矿的话,那数据分析师就是掘金人——作为这一新兴产业的弄潮人,他们在人才市场上也是独领风骚哦!普通数据专员月薪3000元以上,高级数据专员年薪可达40万元到50万元。 而最重要的是,通过数据参与企业管理和市场营销,数据分析师成长为企业高层也充满各种可能。 数据分析员究竟工作内容是什么?他们如何工作?进入这行要具备哪些职业素养?本期行当版为你一一解答。 高级数据分析师不好
数据分析和数据挖掘是数据从业者非常关注的两个岗位。这两个岗位到底有哪些区别?常听人说数据分析偏业务、偏前台,而数据挖掘偏技术,偏后台。所以要早点选定一个方向进行深耕才行?
要想弄清楚商业智能BI与数据分析的区别和联系,我们首先来看下什么是商业智能BI,什么是数据分析。
随着经济的快速增长,各个行业企业的各种客户数据信息、交易数据信息也成爆炸式增长,与此同时,数据分析人员也相应供不应求。 那么什么样的人能成为数据分析师呢?或者说数据分析师需要具备怎样的素质与能力呢?
“大数据”时代到来了吗? 潮流是一股可笑又可敬的力量:今天,如果打开任何媒体,要是不提“大数据”,恐怕都不好意思出版。这股潮流,铺天盖地,连国家领导人都不例外。问题在于:为什么人人言必称大数据? 数据的价值,随着数据量的几何级数增长,已经不再能够通过传统的图表得以显现,这正是为什么商业智能还没来得及流行,便已被“数据分析”挤下舞台。因为,价值隐藏在数据中,需要数据分析方可释放这些价值。数据分析能力的高低,决定了价值发现过程的好坏与成败。可以说,没有数据分析,“大数据”只是一堆IT库存,成本
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大数据搭着信息时代的快车来到了我们的面前,数据的价值逐渐为人们所重视,同时也让数据分析师的身价倍增。而随着大数据分析工具等大数据应用技术的出现,未来的数据分析师又将遇到怎样的挑战和机遇呢? 工具抢了人
1、来源 有哪些你看了以后大呼过瘾的数据分析书? https://www.zhihu.com/question/60241622 做数据分析不得不看的书有哪些? https://www.zhihu.com/question/19640095 2、采集回答 📷 3、清洗:去除空行、去重 4、统计分析 5、两个帖子中都有回答的作者,考虑大V、书商、利益相关者 作者 计数 大数据峰哥 3 Bottle 2 DataCastle数据城堡 2 DataHunter 2 George Li 2 GrowingIO 2
在数字化时代,数据分析已经成为企业和组织获取洞见、优化决策和提高竞争力的关键工具。随着大数据、AI技术的发展和普及,数据分析的方法和工具也在不断进化。
1、如何做好数据分析? 分析师成长是通过“干”、"思"、“熬”出来的。干:多做。哪些是临时需求。你要做各种各样的分析;思:你在边干的过程中,要边思考,边总结,只有这种你才能沉淀。熬:通过时间的积累,你
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