253 истории об анализе данных, которые стоит изучить
7 января 2024 г.Давайте узнаем о анализе данных из этих 253 бесплатных историй. Они упорядочены по времени чтения, созданного на HackerNoon. Посетите /Learn Repo, чтобы найти самые читаемые истории о любой технологии.
«Данные — ценная вещь, и они прослужат дольше, чем сами системы» ~ Тим Бернерс Ли
1. Цикл операционной аналитики: от необработанных данных к моделям, приложениям и обратно
В течение следующего десятилетия или около того мы увидим невероятную трансформацию в том, как компании собирают, обрабатывают, преобразовывают и используют данные. Хотя уже надоело повторять цитату Марка Андриссена о том, что «программное обеспечение съест мир», я всегда верил в следующий вывод: «Практика разработки программного обеспечения съест бизнес». Это начинается с практики обработки данных.
2. Как создать продукт, управляемый данными, с помощью метабазы
Метабаза — это инструмент бизнес-аналитики, который позволяет вам получать доступ к вашим данным только для чтения.
3. Создание бота Discord на Python – как получить данные для анализа
Из этой статьи вы узнаете, как
создать Discord-бота и добавить его на Сервер;
получить полный список каналов с сервера;
получить снимок участника Discord
4. 6 самых больших различий между Airbyte и Singer
Нас спросили, создается ли Airbyte на базе Singer. Несмотря на то, что нам понравилась их первоначальная миссия, это не так. Протокол данных Aibyte будет совместим с протоколом Singer, так что вы сможете легко интегрировать и использовать краны Singer, но наш протокол будет во многом отличаться от их протокола.
5. Когда мы увидим вершину Биткойна?
основываясь только на двух точках данных (мы также можем посмотреть на максимум 2011 года, который составлял 30%), я чувствую, что цена достигнет своего максимума, когда эта статистика приблизится к 47-48%
6. 3 типа аномалий при обнаружении аномалий
Введение в обнаружение аномалий и его важность в машинном обучении
7. Будущее маркетинга: как наука о данных прогнозирует поведение потребителей
Постепенно, по мере наступления постпандемической фазы, маркетологам стала помогать маркетологам прогнозировать поведение потребителей.
8. Почему Python лидирует в области анализа данных
9 . Что такое специальный анализ и отчетность и почему с ним следует быть осторожным?
Эта статья изначально появилась в блоге 3AG.
10. Использование криптовалюты стремительно растет, данные помогут инвесторам принимать более обоснованные решения
Инвесторам нужны надежные данные, чтобы принимать правильные решения, а новые платформы искусственного интеллекта обеспечат более глубокий анализ.
11. Почему большие данные — это большой бизнес: пример Netflix
Взгляните на следующую диаграмму:
12. Разделение классов эквивалентности и анализ граничных значений при тестировании черного ящика
1. Что такое тестирование методом «черного ящика»
13. Какие инструменты анализа данных являются лучшими?
Аналитика данных используется для преобразования необработанных данных в полезную информацию.
14. Как превратить данные в полезную информацию для роста бизнеса
В этом руководстве я расскажу о наиболее эффективных методах и инструментах, позволяющих превратить данные в полезную информацию, которую вы сможете использовать для развития своего бизнеса.
15. Метрики, журналы и происхождение: 3 ключевых элемента наблюдаемости данных
Наблюдение за данными построено на трех основных блоках: метрики, журналы и происхождение. Что это такое и какое значение они имеют для вашей программы обеспечения качества данных?
16. Как очистить и проверить адресные данные «без использования кода»
Сегодня проверка данных стала одним из величайших активов организации.
17. Использование пользовательских данных после блокировки сторонних файлов cookie
Google объявил, что запретит использование сторонних файлов cookie; это заставило многих издателей опасаться, что они не смогут использовать пользовательские данные.
18. 14 лучших наборов табличных данных для практики визуализации данных
В этой статье основное внимание уделяется 14 лучшим наборам данных в виде таблиц для практики визуализации данных, что важно для бизнес-аналитиков и специалистов по обработке данных.
19. Мои любимые бесплатные курсы Excel для программистов, аналитиков данных и ИТ-специалистов
Если вы хотите изучить Microsoft Excel, инструмент повышения производительности для ИТ-специалистов, и ищете бесплатные онлайн-курсы, то вы попали по адресу.
20. Автоматизируйте заявки на участие в турнире Numerai с помощью функций Azure и Python
Автоматизация Python с функциями Azure для участия в еженедельном турнире Numerai.
21. Как улучшить кампанию в социальных сетях с помощью визуализации данных
Узнайте, что такое визуализация данных в социальных сетях и почему это важно.
22. Взлом Pornhub во время пандемии коронавируса
Пандемия коронавируса 2019–2020 годов — продолжающаяся пандемия коронавирусного заболевания 2019 года (COVID-19), вызванная тяжелым острым респираторным синдромом коронавируса 2 (SARS-CoV-2). Вспышка была впервые выявлена в Ухане, Хубэй, Китай, в декабре 2019 года и признана Всемирной организацией здравоохранения (ВОЗ) пандемией 11 марта 2020 года.
23. Что делать, если произошло нарушение MAP?
Вот несколько вещей, которые вы можете сделать, если нарушение MAP произойдет, когда вы меньше всего этого ожидаете.
24. Давайте изучим данные Airbnb в Сиэтле
25. Что такое автоматическое распознавание речи?
26. Декодирование результатов запроса MySQL EXPLAIN для повышения производительности
Понимание MySQL объясняет, что вывод запроса необходим для оптимизации запроса. EXPLAIN — хороший инструмент для анализа вашего запроса.
27. Зачем использовать панд? Вводное руководство для начинающих
Pandas — мощная и популярная библиотека для работы с данными на Python. Он предоставляет инструменты для обработки больших и сложных наборов данных.
28. Внутреннее письмо Тиму Куку и состоянию бизнес-аналитики
Мы получаем представление о внутренней работе ценной компании, и оказывается, что не все так радужно и солнечно.
29. Почему представители профессий добавляют аналитику в свои навыки
Существует множество различных форм анализа данных, и они имеют разные применения в бизнесе.
30. 3 главных вещи, которые вы забываете при создании SaaS-продукта
По данным LinkedIn, хотя количество должностей менеджеров по продуктам в США выросло более чем на 30% за два года, обязанности на этой должности меняются.
31. 4 совета, как стать успешным аналитиком данных начального уровня
Компании во всех отраслях полагаются на большие данные при принятии стратегических решений в отношении своего бизнеса, поэтому должности аналитиков данных постоянно востребованы.
32. Невыполненные обещания по извлечению, преобразованию и загрузке — и что будет дальше
Быстрее и лучше аналитика: почему сетевые платформы данных важны для телекоммуникационных компаний
33. 10 лучших наборов данных для анализа временных рядов
Чтобы понять, как определенный показатель меняется со временем, и спрогнозировать будущие значения, мы рассмотрим 10 лучших наборов данных для анализа временных рядов.
34. Самый простой способ выполнить исследовательский анализ данных (EDA) с использованием кода Python
EDA для анализа данных или визуализации данных очень важен. В нем дается краткое изложение и основные характеристики данных. Согласно опросу, специалисты по анализу данных тратят большую часть времени на выполнение задач EDA.
35. Используйте путь автоматизации для расширения своего бизнеса
Машинное обучение неуклонно развивается, позволяя компьютерам понимать закономерности естественного языка и думать как люди.
Достижения в области искусственного интеллекта (ИИ) расширяют возможности бизнеса по автоматизации задач. Благодаря автоматизации вы сможете сэкономить время и повысить продуктивность своего бизнеса.
36. Совет по инженерии данных: использование CDP для упрощения сбора данных
Платформы данных клиентов (CDP) имеют огромную ценность для инженеров: от упрощения сбора данных до возможности разработки функций на основе данных.
37. Как агрегация PostgreSQL повлияла на разработку гиперфункций шкалы времени
Узнайте больше об агрегации PostgreSQL, о том, как реализация PostgreSQL вдохновила нас при создании гиперфункций TimescaleDB и что это значит для разработчиков.
38. 6 советов по аналитике данных для малого и среднего бизнеса
Аналитика данных предлагает вам удивительные возможности для развития вашего бизнеса. Используйте возможности этих удивительных приемов анализа данных для достижения своих бизнес-целей.
39. Преимущества и недостатки больших данных
Большие данные могут показаться любым другим модным словом в бизнесе, но важно понимать, какую пользу большие данные приносят компании и насколько они ограничены.
40. Введение в карьеру специалиста по обработке данных
Ценным преимуществом для всех, кто хочет освоить область инженерии данных, является понимание различных типов данных и конвейера данных.
41. 7 шагов анализа данных, которые вам следует знать
Для адекватного анализа данных необходимы практические знания различных форм анализа данных.
42. Более 40 лучших вопросов на собеседовании по продуктам в области обработки данных
Найдите более 40 лучших вопросов на собеседовании по продукту, которые вам нужно подготовить к следующему собеседованию по науке о данных.
43. Принципы чистой реляционной базы данных
В статье описывается, как должна быть спроектирована реляционная база данных для правильной работы в режиме OLTP.
44. Слияние Ethereum: анализ данных «15 дней до и после», цензура в блокчейне Ethereum
В этой статье я проанализирую, что же произошло на самом деле, взяв за основу 15 дней до и 15 дней после перехода.
45. Самый простой способ проанализировать график перехода
Что такое график перехода?
46. Таблица против. Power BI: полное сравнение
Мир аналитики постоянно развивается, внедряя новые товары и коррективы на современный рынок. На рынок выходят новые компании, которые хорошо знают
47. Анализ данных о дорожно-транспортных происшествиях в США с помощью визуализации данных
В этой статье мы будем анализировать данные о дорожно-транспортных происшествиях в США, которые можно использовать для изучения мест, подверженных авариям, и влияющих на них факторов.
48. Диалоговый ИИ меняет способ взаимодействия с данными
Большие языковые модели, такие как ChatGPT, упрощают управление данными. Компания Akkio разработала инструмент на основе LLM для управления табличными данными с помощью диалогового искусственного интеллекта.
49. Сбор поведенческих данных: как игры могут помочь в изучении СДВГ
С разработкой большего количества игр, специально предназначенных для этой цели, мы ожидаем увидеть значительный рост использования игр в качестве инструмента...
50. Очистите свои данные, удалив повторяющиеся данные с помощью этих инструментов
В этом блоге мы рассмотрим, что такое программное обеспечение для дедупликации данных, наиболее важные функции и возможности такого инструмента и как оно может вам помочь.
51. Если маркетинг роста настолько ужасен, почему статистика этого не показывает?
Маркетинг роста – это подход, основанный на данных, который фокусируется на приобретении, удержании и расширении клиентской базы, хотя есть те, кто утверждает, что он ошибочен.
52. Декодирование результатов запроса MySQL EXPLAIN для повышения производительности (часть 2)
Понимание MySQL объясняет, что вывод запроса необходим для оптимизации запроса. EXPLAIN — хороший инструмент для анализа вашего запроса.
53. Остерегайтесь ложных данных
В настоящее время большинство утверждений должны быть подкреплены данными, поэтому нередко можно встретить данные, которыми каким-либо образом манипулировали для подтверждения истории.
54. Комплексный анализ данных с помощью SQL и визуализация данных: исследование поведения пользователей Alibaba
Этот отчет о поведении пользователей основан на заказах пользователей от Alibaba в период с 25 ноября 2017 г. по 3 декабря 2017 г. с платформы Alibaba...
55. Как использовать общедоступные веб-данные для анализа и поиска талантов
Узнайте, как общедоступные веб-данные могут улучшить качество и количество ваших усилий по поиску талантов.
56. Почему вам нужна безупречная стратегия интеграции после слияния
Более 80 процентов слияний терпят неудачу из-за плохого планирования и задержек. Одними из основных причин плохого планирования являются отсутствие стратегии, неясное видение, неумелое мышление, агрессивная культура и, что наиболее важно, отсутствие понимания данных.
57. 4 способа, которыми качество данных может повысить ценность вашего розничного бизнеса
Превратите потенциальных клиентов в клиентов и увеличьте охват клиентов, анализируя высококачественные данные в режиме реального времени, полученные из хранилищ данных.
58. Как использовать табличную визуализацию для создания модели риска Covid
В этой статье я использовал данные из двух разных источников данных и объединил их в слое Tableau для анализа данных.
59. 4 преобразования данных, упрощающие работу с электронными таблицами
Gigasheet сочетает в себе простоту электронных таблиц, мощь базы данных и масштаб облака.
60. Фырат Дживанер расстроился из-за людей, потерявших работу, здоровье и жизнь
Фират Дживанер из Турции был номинирован на премию #Noonie 2020 в категориях «Герои будущего» и «Технологии».
61. 13 лучших наборов данных для практики Power BI
В 2022 году Gartner назвал Microsoft Power BI лидером платформ бизнес-аналитики и аналитики. Это 13 лучших наборов данных для практики Power BI.
62. 5 самых важных советов, которые должен знать каждый аналитик данных
5 вещей, которые должен знать каждый аналитик данных, и почему это не Python и не SQL
63. Краткое руководство по аналитике бизнес-данных
Для многих предприятий отсутствие данных не является проблемой. На самом деле, наоборот, обычно доступно слишком много данных, чтобы принять очевидное решение. При таком большом количестве данных для сортировки вам нужна дополнительная информация из ваших данных.
64. Каковы ключевые различия между качественными и количественными данными?
В этой статье на примерах раскрываются ключевые различия между качественными и количественными данными.
65. Понимание различий между наукой о данных и инженерией данных
Краткое описание разницы между наукой о данных и инженерией данных.
66. Spotify Audio поддерживает временные ряды в аддитивном анализаторе Spotify
Есть много статей по анализу данных Spotify, а также многих приложений. Некоторые из них представляют собой однократный анализ музыкальной библиотеки человека, а некоторые представляют собой приложения для определенной цели. Это приложение отличается тем, что оно не делает ничего. Он предназначен для роста и предоставления места для дополнительного анализа. В этой статье рассказывается о том, как создавался временной ряд аудиофункций.
67. Интервью Noonies: Люк Калтон об управлении продуктами и написании текстов
Люк Калтон — номинант Noonies и менеджер по продукту стартапа.
68. Оценка эластичности цен с помощью машинного обучения
Использование машинного обучения, многолинейной регрессии и scikit-learn для оценки эластичности цен на винодельческую продукцию.
69. Решение вопросов на собеседовании с аналитиком данных Noom
Нум помогает вам похудеть. Мы поможем вам получить работу в Noom. В сегодняшней статье мы покажем вам один из сложных вопросов Noom на собеседовании по SQL.
70. Как протоколы тестирования на пандемию различаются в США
71. Создание надежного конвейера данных для вашего малого бизнеса
В этой статье я покажу вам, как построить надежный конвейер данных для вашего малого бизнеса, чтобы повысить производительность и безопасность данных.
72. 7 типов искажения данных в машинном обучении
Смещение данных в машинном обучении — это тип ошибки, при которой определенные элементы набора данных имеют больший вес и/или представлены, чем другие. Предвзятый набор данных неточно отражает вариант использования модели, что приводит к искаженным результатам, низкому уровню точности и аналитическим ошибкам.
73. Перемещение представителей меньшинств с низкими доходами в Сан-Франциско
Жилищный кризис в Сан-Франциско увековечивает ловушку бедности, с которой сталкиваются меньшинства с низкими доходами в городе.
74. Понимание основных различий между структурированными и неструктурированными данными
В этой статье я изучаю структурированные, неструктурированные и полуструктурированные данные, а также способы преобразования неструктурированных данных и влияние искусственного интеллекта на управление данными.
75. Как объединить данные в Google Data Studio для лучшего анализа данных
Google Data Studio помогает нам понять значение данных, позволяя нам создавать красивые визуализации и информационные панели, которые преобразуют данные в истории.
76. Fintech 2021: как финтех-компании эффективно используют большие данные?
Согласно исследованию, 90% всех мировых данных было создано за последние два года. Звучит довольно круто, но что мир делает со всеми этими данными? Как это анализировать?
77. Как мыслить как специалист по данным или аналитик данных
78. Как создать диаграмму-воронку в R
Диаграмма воронки в R. Диаграмма воронки в основном используется для демонстрации потока пользователей в бизнес-процессе или процессе продаж.
79. Автоматизированное машинное обучение для аналитиков данных и amp; Бизнес-пользователи
Автоматизированное машинное обучение (AutoML) представляет собой фундаментальный сдвиг в подходе организаций любого размера к машинному обучению и обучению. наука о данных.
80. 5 наиболее распространенных проблем с качеством данных в бизнесе
С появлением социализации и демократизации данных многие организации эффективно организуют, обмениваются и делают информацию доступной всем сотрудникам. Хотя большинство организаций получают выгоду от свободного использования такого источника информации, доступного их сотрудникам, другие испытывают трудности с качеством данных, которые они используют.
81. 10 лучших библиотек диаграмм для React Native
Таблицы, представляющие статистические данные в виде обычного текста или абзацев, на мой взгляд, довольно скучны. А вы?
82. Поведенческая аналитика: основа таргетированного маркетинга и прогнозной аналитики
Узнайте, как извлечь выгоду из своих бизнес-стандартов и повысить коэффициент конверсии примерно на 85 %, анализируя поведение клиентов на основе собранных вами данных.
83. Инструменты самостоятельной подготовки данных могут повысить эффективность работы с большими данными для ИТ-команды
Инструменты самостоятельной подготовки данных созданы для того, чтобы бизнес-пользователи могли обрабатывать данные, не полагаясь на ИТ-специалисты, но это не означает, что ИТ-пользователи тоже не могут получить от этого выгоду.
84. Шпаргалка по статистике: руководство для начинающих по вероятности и случайным событиям
Руководство для начинающих по вероятности и случайным событиям. Изучите ключевые концепции статистики и области, на которых следует сосредоточиться, чтобы успешно пройти следующее собеседование по науке о данных.
85. Возможности и проблемы интеграции бизнес-аналитики в сфере энергетики
86. 5 вещей, на которые следует обратить внимание при внедрении Tableau BI
87. Наш основанный на данных подход к осмыслению президентских выборов 2020 года
Менее чем через пять месяцев внимание всего мира будет приковано к итогам президентских выборов в США.
88. Как искусственный интеллект и анализ данных повлияют на эпоху COVID-19
Искусственный интеллект (ИИ) и анализ данных — быстрорастущие тенденции в мире технологий. Учитывая растущий потенциал инноваций, крайне важно быть в курсе всех последних разработок в этой области. По данным MarketsandMarkets, мировой рынок искусственного интеллекта (ИИ) увеличится с 58,3 млрд долларов США в 2021 году до 309,6 млрд долларов США к 2026 году, при совокупном годовом темпе роста (CAGR) 39,7 процента за прогнозируемый период. Кажется, каждая компания хочет получить свой кусок от этого растущего пирога. Ожидается, что к 2022 году 90 % компаний будут использовать ту или иную форму искусственного интеллекта для целей анализа данных.
89. Оценка готовности данных о клиентах вашей организации
Инвестирование в данные о клиентах – главный приоритет для руководителей маркетинга.
90. Публичные веб-данные для бизнеса: распространенные проблемы и способы их решения
Предприятия, работающие с общедоступными веб-данными, сталкиваются с различными проблемами. В этой статье рассматриваются наиболее распространенные из них и способы их преодоления.
91. Основной план подготовки ваших знаний SQL к собеседованию
SQL является краеугольным камнем широкого спектра задач, связанных с интенсивным использованием данных, и в ближайшее время он никуда не денется. О его полезности уже написано много, поэтому этот пост посвящен тому, чтобы повысить ваши навыки от C до A + для собеседований. Никакие знания не предполагаются, и я чувствую себя комфортно, обещая, что вашего уровня будет более чем достаточно для того, что будут спрашивать на собеседованиях, если вы будете следовать этому плану игры.
92. Как, черт возьми, Robinhood стал таким популярным? Анализ на основе данных
Robinhood был запущен более семи лет назад как приложение для прогнозирования акций, прежде чем оно стало той брокерской компанией, которую мы имеем сегодня.
93. Могут ли данные вашей организации когда-либо быть самообслуживаемыми?
Системы самообслуживания являются большим приоритетом для лидеров данных, но что именно это означает? И неужели от этого больше хлопот, чем пользы?
94. Могут ли искусственный интеллект и компьютерное зрение заменить человеческую интуицию?
Компьютерное зрение теперь живет с нами благодаря исключительным возможностям искусственного интеллекта. Узнайте, как искусственный интеллект и компьютерное зрение играют ключевую роль в перехитринии людей.
95. 6 лучших инструментов визуализации данных на 2022 год
В этом блоге вы найдете лучшие инструменты визуализации данных для эффективного анализа ваших наборов данных. Узнайте об инструментах для создания интуитивной визуализации.
96. 3 распределения данных для подсчетов с точки зрения непрофессионала
Подсчеты есть повсюду, поэтому независимо от вашего опыта, эти распределения данных пригодятся.
97. Лучшие навыки аналитика данных в 2021 году
Расширьте свои знания и навыки в области анализа данных с помощью сертификации по науке о данных, чтобы сделать успешную карьеру аналитика данных.
98. Как аналитика данных используется в разных отраслях
Вы наверняка слышали о больших данных и теории, лежащей в их основе. Однако знаете ли вы о ведущих отраслях, в которых анализ данных используется для изменения того, как мы работаем в реальном мире? Давайте внимательно рассмотрим ведущие отрасли больших данных и то, как они меняются с помощью анализа данных. Основная идея использования больших данных заключается в том, что это новый метод понимания проблем, с которыми ежедневно сталкиваются различные компании. Раньше было невозможно собрать и интерпретировать огромное количество данных из-за отсутствия доступных технологий.
99. Использование науки о данных для прогнозирования последствий нового предложения Великобритании о прикреплении рыболовных зон
Правительство Великобритании продвигает модель «зонального прикрепления», при которой квоты будут распределяться в зависимости от численности рыбы в водах каждой страны.
100. Как создать сегментацию клиентов с помощью Google Analytics и электронной таблицы
Используя Google Analytics, мы можем анализировать поведение наших клиентов на основе их интересов, общих функций по кликам, времени на странице, показателя отказов, пользовательских событий и т. д., а также их поведения как покупателей, например добавление в корзину, среднее количество продуктов в корзине, LTV. , AOV и т. д.
101. 21 лучший курс и сертификат Coursera для ИТ-специалистов по изучению науки о данных и облачных технологиях
Вот 20 лучших курсов и сертификатов Coursera для изучения науки о данных, облачных вычислений и Python.
102. Пик цен на биткойн наступит в этом месяце, сообщает Stock-to-Flow. . .
Stock-to-Flow прогнозирует, что цена биткойна останется выше 100 000 долларов с лета до конца этого года. Что, если этого не произойдет?
103. Как анализ данных помогает раскрыть правду о коронавирусе
Сегодня мы все напуганы новым заразным коронавирусом, передающимся воздушно-капельным путем (2019-nCoV). Даже если это небольшой кашель или невысокая температура, это может лежать в основе летаргического симптома. Однако какова настоящая правда?
104. Инструменты клиентской аналитики для бизнеса любого размера
Инструменты клиентской аналитики могут оказаться полезными для бизнеса. Они предоставляют возможности увеличения продаж и более точное прогнозирование клиентов, что позволяет принимать более обоснованные решения.
105. Как инвестировать более разумно
Полтора десятилетия назад, когда я впервые начал интересоваться инвестированием на публичных рынках, я начал с создания небольшого портфеля, с которым можно было играть. Просто чтобы проверить, действительно ли я знаю то, что, как мне казалось, я знал, и попытаться осмыслить свои убеждения о рынке. И неудивительно, что я не знал того, что, как мне казалось, я знал.
106. 5 шагов по созданию культуры разработки продуктов, основанной на данных
Ранние этапы разработки продукта — один из самых захватывающих моментов для работы в компании в качестве менеджера по продукту. Одним из наиболее важных факторов, способствующих росту и успеху продукта, является то, насколько быстро он приобретает большую и лояльную базу клиентов. Вы хотите, чтобы эти клиенты использовали ваш продукт как можно чаще с минимальными трудностями.
107. Power BI и Fintech: союз, заключенный на небесах, для оптимизации банковских операций
Технологии постоянно развиваются, и их внедрение помогает компаниям разного типа получать прибыль и лучше удовлетворять потребности клиентов.
108. Введение в автоматизацию данных для повышения эффективности бизнеса
В современной конкурентной бизнес-среде автоматизация данных стала необходимой для обеспечения устойчивости бизнеса. Несмотря на необходимость, он также сопряжен с некоторыми трудностями — сбором, очисткой и объединением — для получения значимой информации.
109. Новое реалити-шоу в стиле Netflix для людей, которые любят данные
Семь специалистов по обработке данных готовятся проанализировать и визуализировать один из крупнейших и надежных наборов данных, чтобы выиграть титул - Железный аналитик!
110. Искусственный интеллект: будущее туристической индустрии
Возможно, машины еще не захватили мир, но они проникают в нашу жизнь и делают ее лучше. ИИ меняет каждый аспект нашей жизни. От беспилотных автомобилей до говорящих ботов — сегодня существует множество примеров использования ИИ. Технологии меняют многие отрасли, и туристическая индустрия не застрахована от этого. Прошли те времена, когда вам приходилось рассчитывать на турагента, чтобы спланировать свой следующий отпуск. Вам больше не нужно участвовать в этой утомительной цепочке разговоров с вашим агентом по поводу организации поездки. ИИ теперь проникает во все аспекты туристической индустрии. С помощью этой технологии вы можете получить персонализированное и интеллектуальное решение для путешествий, адаптированное к вашим потребностям.
111. 6 советов по работе с аналитиками и инженерами данных
Какую работу на самом деле выполняет дата-инженер? Позвольте мне сказать вам одну вещь: это не то, что, по вашему мнению, им следует делать, особенно в той части, где они собирают для вас данные или создают еще одну из тех информационных панелей, которые будут использоваться всего несколько недель.
112. Создание интерактивной древовидной диаграммы слов с помощью JavaScript
Узнайте, как создавать красивые интерактивные деревья слов JavaScript, и ознакомьтесь с потрясающей диаграммой дерева слов, визуализирующей текст «Маленького принца».
113. 3 лучших способа импортировать внешние данные в Google Таблицы [автоматически]
114. 20 самых популярных в 2020 году Herramientas de Inteligencia Empresarial (BI)
Бизнес-аналитика (BI) — это базовые данные о сделках, процесс принятия решений, основанный на собранных данных. Меню используется для создания и запуска для генерации обрабатываемых идей. В результате BI всегда знает, что такое «Бизнес-аналитика» или «Аналитика данных».
115. Почему Python — лучший язык программирования для науки о данных и amp; Машинное обучение?
Если вы хотите стать специалистом по данным и вам интересно, какой язык программирования вам следует изучить, то вы попали по адресу.
116. Почему отделы продаж любят бизнес-ориентированных чат-ботов
Среднее время ожидания в чате составляет примерно 35 секунд, и с каждой секундой, когда у вас остается чат без ответа, вы, скорее всего, потеряете лидерство.
117. Как интеллектуальная аналитика может помочь малому бизнесу увеличить продажи
Технологии захватили мир, и сейчас настало время для малого бизнеса осознать, что им нужны технологии. Умная аналитика делает все проще.
118. Оракулы в StarkNet
Комментарии об уровне децентрализации оракулов, доступных в настоящее время для экосистемы Defi StarkNet. Был проведен детальный анализ данных.
119. Наука о данных с нуля
120. Узнайте, как группировать данные в SQL с помощью предложения GROUP BY [Учебное пособие]
Узнайте, как группировать данные в SQL с помощью предложения GROUP BY. В этой статье я покажу вам этот процесс на примере маркетинговых данных.
121. Объяснение ключевых аспектов операций машинного обучения
Если вы когда-либо работали или работаете в сфере ИТ, то вы наверняка сталкивались с распространённым термином «машинное обучение».
122. Как искусственный интеллект способствует устойчивому росту организаций
Распространение искусственного интеллекта (ИИ) оказывает значительное влияние на общество, меняя то, как мы работаем, живем и общаемся. Сегодня ИИ позволяет миру диагностировать заболевания и разрабатывать клинические пути. Он также используется для сопоставления навыков людей с вакансиями и создания умного трафика, который приводит к снижению загрязнения. Существует множество примеров применения технологий искусственного интеллекта для устойчивого роста планеты и организаций.
123. Анализ больших данных для невежественных и любопытных
Аналитика больших данных уже довольно давно является горячей темой. Но что именно? Узнайте здесь.
124. Как сканировать ваши системы на предмет личных данных
Из этого практического руководства вы узнаете о различных способах сканирования личных данных в онлайн-системах вашей организации, работающих с клиентами.
125. COVID-19: «Мы верим в Бога, все остальные должны предоставлять [ЧИСТЫЕ] данные»
В эти трудные для всех нас дни я слышал всякое. От фейковых новостей, отправленных через Whatsapp, о том, что витамин С может спасти вашу жизнь, до задержки дыхания по утрам, чтобы проверить, не заразились ли вы COVID-19. Мантра, которую все повторяют: «Оставайся дома!», хорошо, хорошо, но что именно означает «оставайся дома»? Вопрос кажется смешным, если подумать об относительно коротком периоде, 15 днях? Месяц? Но если критически посмотреть на ситуацию, то мы наверняка понимаем, что это будет не 15 дней и не месяц. Это будет очень-очень долго. Почему я говорю это? Потому что «оставаться дома» не защищает нас от вируса. Оставаться дома – значит защитить наши медицинские учреждения от коллапса. И я не говорю, что это неправильно. Я просто говорю, что если мы хотим защитить систему здравоохранения от коллапса, то мы будем сидеть дома еще очень-очень долго. Но поступая так, мы нанесем непоправимый ущерб экономической системе, глубоко изменив нашу социальную и политическую модель. Это неизбежно. Давайте посмотрим правде в глаза и не будем питать слишком много иллюзий.
126. Используйте правило 80/20 с умеренностью
127. Топ-8 лучших расширений Qlik Sense
Qlik Sense — мощное программное обеспечение для визуализации данных и бизнес-аналитики. Но иногда его функций недостаточно. Познакомьтесь с лучшими расширениями Qlik Sense, позволяющими работать с данными еще эффективнее!
128. Анализ рынка Google Shopping в сфере спорта и развлечений; На открытом воздухе
Анализ рынка Google Shopping for Sports & Категория «Открытый». Аналитическая информация состоит из ведущих розничных продавцов, брендов, продуктов и изменений цен.
129. Что такое гражданский специалист по данным и как им стать?
Наука о данных по большей части демократизирована. ИИ теперь мейнстрим! Это больше не прерогатива крупных компаний с глубокими карманами.
130. Данные никогда не будут чистыми, но вы можете сделать их полезными
Понимание того, как очищать данные, необходимо для того, чтобы ваши данные рассказывали точную историю.
131. 3 лучших способа импортировать JSON в Google Таблицы [Полное руководство]
132. Как стать специалистом по данным: навыки и навыки; Курсы по изучению науки о данных
Необходимые навыки для создания профиля специалиста по данным — это бизнес-аналитика, статистические знания, технические навыки, структура данных и т. д.
133. Малый бизнес использует инструменты искусственного интеллекта, чтобы увеличить количество потенциальных клиентов на 50 %
ИИ может расширить возможности торговых представителей, отслеживая различные сигналы и прогнозируя готовность конкретного потенциального клиента к покупке. Инструменты искусственного интеллекта могут снизить затраты на привлечение клиентов
134. Краткое введение в восемь способов, с помощью которых искусственный интеллект может улучшить уход за пациентами
Сколько данных больница производит каждый день? Какой объем информации они способны хранить, анализировать и передавать врачам и пациентам?
135. Наиболее часто используемые SQL-запросы специалистами по данным
SQL (язык структурированных запросов) – это инструмент или язык программирования, который широко используется специалистами по обработке данных и другими специалистами.
136. Эффективное использование анализа данных в маркетинге
Как заставить ваши данные работать эффективнее в маркетинге
137. 4 способа, которыми наука о данных помогает оптимизировать бизнес-операции
Наука о данных изменила способы сбора, анализа и обработки различных типов информации в организациях.
138. Как увеличить продажи за счет неактивных клиентов и увеличить электронную коммерцию
Что означает автоматизация маркетинга? Запускаются ли запланированные действия по событиям, созданным пользователем? Просто и понятно.
139. Защита конфиденциальности и веб-аналитика
Хотя в последние годы к миру Web3.0 присоединяется все больше и больше разработчиков и дизайнеров продуктов, большинство из них почти игнорирует тот факт, что они все еще используют централизованную инфраструктуру — инструменты анализа данных — для создания приложений и веб-сайтов. Каждую минуту разработчики проектов становятся причиной утечки данных, поскольку им приходится намеренно или непреднамеренно собирать пользовательские данные для улучшения продукта.
140. Кимбалл и amp; Inmon против розничного магазина
141. Как решить проблему с ключевыми метриками в B2B-продукте
Чтобы узнать, как B2B-компании решают проблему с ключевыми метриками продукта, я встретился с Юрием Браньковским, который работал над несколькими цифровыми продуктами.
142. Введение в 4 типа классификации аудио
Классификация аудио — это процесс прослушивания и анализа аудиозаписей. Этот процесс, также известный как классификация звука, лежит в основе множества современных технологий искусственного интеллекта, включая виртуальных помощников, автоматическое распознавание речи и приложения для преобразования текста в речь. Вы также можете найти его в профилактическом обслуживании, системах безопасности умного дома, а также в индексировании и поиске мультимедиа.
143. Использование данных в реальном времени в цифровом маркетинге
Узнайте, как использовать данные в реальном времени в цифровом маркетинге для привлечения и удержания клиентов, а также анализировать данные в реальном времени для более быстрого принятия решений.
144. Новый рубеж оптимизации цен
Какова будет цена нашего продукта или услуги? Этот вопрос всегда беспокоил бизнес. В результате было создано несколько моделей ценообразования. Однако концепция оптимизации цен является довольно новой. По крайней мере, для предприятий, которые не работают в сфере гостеприимства или авиаперевозок.
145. Могут ли решения для больших данных стать более доступными и доступными?
Ниже вы можете найти статью моего коллеги и эксперта по большим данным Бориса Трофимова.
146. Как анализировать и обрабатывать неструктурированные данные за 5 простых шагов
В этой статье мы рассмотрим, как анализировать и обрабатывать неструктурированные данные, используя инструменты бизнес-аналитики, чтобы упростить весь процесс.
147. Начало работы с визуализацией данных: создание модуля точечной диаграммы JavaScript
Диаграммы рассеяния — отличный способ визуализировать данные. Данные представлены в виде точек на декартовой плоскости, где координаты x и y каждой точки представляют собой переменную. Эти диаграммы позволяют исследовать взаимосвязь между двумя переменными, обнаруживать выбросы в наборе данных, а также выявлять тенденции. Это один из наиболее часто используемых методов визуализации данных, и он обязательно должен быть в вашем арсенале визуализации данных!
148. Не только искусственный интеллект: предоставление аналитики вашим клиентам
149. 4 метода анализа данных в социальных сетях, которые помогут развивать ваш онлайн-бизнес
Анализ данных в социальных сетях стал обязательной стратегией для понимания текущих тенденций, культуры и онлайн-бизнеса. Это связано с тем, что мир социальных сетей — это процветающий и постоянно растущий океан данных, в котором ежедневно публикуются сотни миллионов твитов, постов в Instagram и статей в блогах.
150. Искусство рассказывания историй о данных: как сделать ваши данные эффективными
151. Анализ футбольных данных с использованием моделей машинного обучения потенциально может повысить количество вбрасываний!
«Могут ли модели машинного обучения помочь улучшить точность, точность и удержание мяча, что приведет к увеличению количества забитых мячей после вбрасываний?»
152. Лучшие библиотеки, которые помогут вам в EDA: издание 2021 г.
Исследовательский анализ данных (EDA) — это важный шаг в жизненном цикле проекта по науке о данных. Вот 10 лучших инструментов Python для EDA.
153. Переподготовка подходов к модели машинного обучения
Переобучение модели машинного обучения, дрейф модели, различные способы выявления дрейфа модели, снижение производительности
154. Использование таблицы сравнения атрибуции данных в Google Analytics 4
Настройка Google Аналитики 4 – непростая задача для тех, кто не знаком с аналитическими инструментами или настройкой данных.
155. Качество данных: его определение и способы его улучшения
Использование качественных данных имеет важное значение для бизнес-операций. В этой статье рассматриваются определения качества данных и способы их поддержания для повседневного использования.
156. Почему инструменты самостоятельной аналитики важны для принятия бизнес-решений
Как использовать большие данные, инструменты самообслуживания для аналитики и искусственный интеллект, чтобы расширить возможности лиц, принимающих бизнес-решения, с помощью современного программного обеспечения
157. Как создать пузырьковую карту с помощью JavaScript для визуализации результатов выборов
Учебное пособие для начинающих, позволяющее начать работу с визуализацией данных путем создания интересной и интуитивно понятной пузырьковой карты JavaScript
158. Что такое большие данные? Понимание бизнес-использования аналитики больших данных
Аналитика больших данных может применяться для любого бизнеса, чтобы увеличить его доходы и конверсии, а также выявить типичные ошибки.
159. Хакер пытался украсть 566 миллионов долларов, воспользовавшись запахом кода. Вот как
Вчера, 7 октября 2022 года, пришлось остановить один из крупных блокчейнов. Эта новость шокировала, поскольку большинство блокчейнов децентрализованы по определению.
160. Я использовал Python для анализа статистики тренировок Peloton с обновлениями в реальном времени
Учебное пособие о том, как синхронизировать и анализировать статистику тренировок Peloton в Coda с помощью пользовательских панелей мониторинга. Синхронизация со скриптом Google Apps или бессерверной функцией
161. Каково значение средневзвешенных по времени значений в анализе данных
Узнайте, как рассчитываются средневзвешенные по времени значения, почему они настолько эффективны для анализа данных и как использовать гиперфункции TimescaleDB для более быстрого их расчета.
162. Дорогой маркетолог: за каждой средней ложью нужно копать глубже
«Основная истина человеческого существования заключается в том, что все лгут. Единственная переменная — это то, что…»
«Истина начинается со лжи…»
163. Вы отравляете свои данные? Почему вам следует знать об отравлении данных
Поскольку машинное обучение приобретает все большую популярность, эти атаки могут стать более распространенными. Ниже мы рассмотрим подробнее проблему отравления данных и то, что компании могут сделать, чтобы его предотвратить.
164. Как использовать машинное обучение без кода для оптимизации статей HackerNoon
Узнайте, как использовать машинное обучение, чтобы предсказать успех статей на Hackernoon, прежде чем нажать «Опубликовать», и улучшите свой охват и успех как писателя.
165. Как использовать Python Seaborn для исследовательского анализа данных
166. Практические советы по улучшению качества обслуживания клиентов с помощью данных
Согласно отчету, почти 70% компаний конкурируют за качество обслуживания клиентов.
167. Как сегментировать клиентскую базу Shopify с помощью Google Таблиц и Google Data Studio
Определив, что такое RFM-анализ и как вы можете применить его к своей клиентской базе, я хочу показать вам, как применить его к данным заказов Shopify.
168. Что такое RFM (последний, частотный, денежный) анализ?
RFM-анализ – это метод сегментации клиентов на основе данных, который позволяет специалистам по маркетингу принимать тактические решения на основе тщательной очистки данных.
169. Полное (почти) руководство по инструментам Python, которые можно использовать для анализа текстовых данных
Исследовательский анализ данных — одна из наиболее важных частей любого рабочего процесса машинного обучения, и обработка естественного языка не является исключением.
170. Есть ли какие-либо модели манипулирования ценами в токене Qatar 2022?
Сегодня давайте углубимся в еще один важный индикатор, чтобы узнать больше об объеме торгов QATAR 2022 TOKEN.
171. Как различные типы аналитиков могут положительно повлиять на ваш малый бизнес
Раньше анализ данных считался роскошью крупного бизнеса.
172. Открытый исходный код — единственный способ решить проблему длинного хвоста интеграции
Разве не было бы здорово сократить время, необходимое для создания нового соединителя интеграции данных, до 10 минут? Это определенно поможет решить проблему «длинного хвоста»
173. 4 сертификата по анализу данных, которые помогут вам в карьере
Лучшие сертификаты по аналитике данных, которые дадут вам необходимые рекомендации для развития вашей карьеры в области аналитики больших данных и получения отличной работы.
174. Новые функции Power BI для более упрощенного анализа данных
Вот новые функции Power BI (представленные на Microsoft Ignite 2021), которые могут быть абсолютно полезны для бизнес-пользователей.
175. Как создать парсер с помощью Python [Пошаговое руководство]
На моем пути самообучения в области программирования мои интересы лежат в области машинного обучения (ML) и искусственного интеллекта (ИИ), а языком, который я выбрал для изучения, является Python.
176. Как создать действительно работающие алгоритмы машинного обучения
Масштабное применение моделей машинного обучения в производстве может оказаться затруднительным. Вот четыре самые большие проблемы, с которыми сталкиваются команды по работе с данными, и способы их решения.
177. Понимание технологии IPO Snowflake и будущих событий
К настоящему моменту вы, должно быть, прочитали немало статей о совершенно умопомрачительном и рекордном IPO Snowflake. Эта статья не предназначена для размышлений о том, имеет ли оценка смысл или нет, а скорее поможет вам понять технологические концепции, которые делают Snowflake настолько уникальным, и почему она оказалась настолько разрушительной для пространства данных в целом и пространства хранилищ данных. в частности.
178. Устали от грязных данных? Пришло время реализовать инициативу по очистке данных
Необработанные данные, поступающие из различных источников, часто по своей сути являются «грязными» данными, изобилующими фактическими ошибками, опечатками и неточностями. Если оставить эти данные без присмотра, они станут кошмаром. Представьте себе, что вам нужно получить отчет только для того, чтобы обнаружить, что в нем есть дублированные данные, не говоря уже о том, что у половины из них даже нет действительных номеров телефонов или адресов. Ваш босс будет недоволен.
179. Как помочь исследованию болезней с помощью диаграммы биомедицинских знаний
Создание диаграммы биомедицинских знаний с использованием общедоступных наборов данных для более эффективного исследования заболеваний и моделирования биомедицинских данных.
180. Как искусственный интеллект улучшил анализ настроений, используя данные обзоров продуктов
Отзывы клиентов отличные. Но удалось ли вам превратить эту обратную связь в ценную информацию о клиентах? Несколько лет назад бренды полагались на опросы, чтобы оценить мнение клиентов о том, как работают их продукты.
181. Встроенные инструменты анализа данных и отчетности, расширяющие возможности бизнес-аналитиков
Встроенные инструменты анализа данных и отчетности, расширяющие возможности бизнес-аналитиков
182. Пять самых популярных категорий бизнес-приложений во время COVID-19
В мире бизнеса нам приходится проводить исследования и анализ, чтобы узнать, что ищут пользователи/рынок. Итак, вот одна из наших онлайн-аналитик относительно приложений, которые ищут пользователи. Мы проводили исследование названия нашего тестового веб-сайта https://flutterappworld.com/ и обнаружили, что эта воображаемая статистика поможет вам создавать приложения для целевых рынков, на которых больше всего поисковых запросов в Google. Эта статистика основана на данных веб-сайта Google и аналитики Google.
183. Однократный тест скорости — это весело. Сотни тестов могут оказаться более точными
Выпуск первой внутренней сборки приложений NordVPN, в которую входил NordLynx — наш новый протокол, построенный на основе WireGuard®, — стал волнующим моментом для команды. Все начали публиковать результаты своих тестов скорости в Slack и обсуждать разницу. Хотя большую часть времени NordLynx превосходил другие протоколы, в некоторых случаях результаты по скорости были немного хуже.
184. Что общего между Нобелевской премией и вашим бизнесом? Естественные эксперименты
Естественный эксперимент — это тип причинно-следственного анализа, который широко применяется во многих организациях и областях исследований. Как вы можете их использовать?
185. Три основных преимущества виртуальной комнаты данных
Популярность виртуальных комнат данных онлайн с годами возросла. Это инновационное программное обеспечение, используемое для безопасного хранения и обмена файлами. Поскольку мир модернизируется, люди используют передовые технологии для выполнения своих повседневных задач. Поскольку сегодня все является цифровым, поиск новых методов хранения файлов становится все более важным. Прошли те времена, когда люди накапливали в офисах бумажные копии всех файлов. Некоторые люди до сих пор занимаются тем, что тратит половину их времени. Представьте, что через некоторое время у вас назначена деловая встреча, и вы не можете найти конкретный файл, потому что в вашем офисе лежит огромная неорганизованная пачка файлов. Благодаря виртуальным комнатам данных все ваши файлы будут хорошо организованы. Вам не придется утруждать себя поиском определенного файла. Всего одним щелчком мыши файл мгновенно появится перед вами.
186. Осмысление неограниченных данных и amp; Системы обработки данных в реальном времени
Архитектура обработки в реальном времени должна иметь эти логические компоненты для обработки приема событий и обработки событий. проблемы обработки, такие как система потоковой обработки.
187. Использование динамического ценообразования для международного масштабирования бизнеса электронной коммерции
Получайте прибыль с первой минуты благодаря динамическому ценообразованию, адаптированному к каждому рынку
188. Как улучшить поиск поставщиков венчурных инвестиций, используя общедоступные веб-данные
Узнайте, как общедоступные веб-данные могут помочь вам улучшить методы поиска поставщиков для сделок.
189. 5 реальных способов начать внедрять искусственный интеллект в своих интернет-магазинах
Внедрение ИИ в электронную коммерцию не должно вызывать удивления. Интернет-бизнес всегда быстро внедрял новые технологии, и именно благодаря этому отрасль процветает; улучшение качества обслуживания клиентов, открытие новых рынков и стимулирование дальнейших продаж. А благодаря постоянному развитию технологий искусственного интеллекта, таких как чат-боты, визуальный поиск и персонализированные рекомендации, мир электронной коммерции снова меняется.
190. 5 основных факторов, влияющих на затраты на анализ данных
Создание и внедрение специального интегрированного решения для анализа данных обойдется как минимум в 150 000–200 000 долларов США.
191. COVID-19: как разработать надежную стратегию восстановления для вашей некоммерческой организации
192. Что такое современная бизнес-аналитика?
В этой статье рассказывается о некоторых основных функциях и функциях желательного современного программного обеспечения для бизнес-аналитики, а также иллюстрируются некоторые примеры.
193. 4 ценных урока, которые я усвоил, изучая науку о данных
Я никогда не хотел изучать науку о данных.
194. Понятия, лежащие в основе «обучения на основе моделей» и «обучения на основе экземпляров» в ИИ и amp; МЛ
Вступительная статья, разъясняющая фундаментальные принципы и различия между «на основе модели» и «на основе модели»; «Экземплярное» обучение в областях искусственного интеллекта и amp; Машинное обучение.
195. Карьера специалиста по данным в Amazon: что вы будете зарабатывать, изучать и над чем работать
Узнайте, что значит быть специалистом по данным в Amazon! Их зарплаты, роли и необходимый опыт, типы данных должностей и процесс собеседования.
196. Как Customer 360 и облако Dgraph могут помочь улучшить удержание пользователей
Успешные корпорации используют клиентскую модель 360°. Узнайте, как Dgraph может быстро и эффективно предоставлять первоклассный анализ.
197. 2,6 миллиона доменов и ~45 000 открытых источников Phpinfo(). Позже… история незащищенного Phpinfo()
Сканирование более 2,6 миллионов доменов на наличие данных phpinfo() из PHP и анализ найденного. Открытые учетные данные базы данных — это только начало.
198. Причинность Грейнджера: объяснение принципа причины и следствия
... в мире, полном данных, мы можем понять последствия с помощью умных методов. Познакомьтесь с причинно-следственной связью Грейнджер.
199. 3 ошибки, которые я совершил, изучая журналистику данных (и как их избежать)
Последние десять лет я время от времени работал журналистом. Мне сразу стало ясно, что некоторые навыки работы с данными могут помочь мне находить интересные истории.
200. 6 советов, как получить больше пользы от панели мониторинга Microsoft Power BI Отчеты
Используя Microsoft Power BI, вы повышаете эффективность своей компании благодаря интерактивной аналитике и визуальным подсказкам. Вот 6 советов для пользователей Power BI.
201. Как извлечь ценную информацию из ваших данных
Управляйте данными с помощью базы данных HarperDB. Получите доступ к своим данным из HarperDB с помощью пользовательской функции. Автоматизируйте EDA с помощью данных из базы данных harperDB с помощью Sweetviz.
202. Tencent Music переходит с ClickHouse на Apache Doris
Эволюция нашей архитектуры обработки данных в Tencent Music в сторону повышения производительности и упрощения обслуживания.
203. Может ли специалист по данным утопить город на глубине трех футов?
Да, давайте углубимся в детали.
204. Анализ и прогнозирование набора данных HR для начинающих
Вы новичок в области анализа и моделирования данных? Если да, то вы попали по адресу.
205. Применение теорий криминологии к управлению данными: «Теория разбитого окна» и «Идеальный шторм»
Что можно сделать, чтобы предотвратить появление «битых окон» в основном источнике данных? Как мы можем эффективно исправить существующие «сломанные окна»?
206. Библиотеки Python для науки о данных
Внедрение языка программирования Python в ведущих библиотеках обработки данных помогает разработчикам создавать автономные игры для ПК, мобильных устройств и других подобных корпоративных приложений. Python имеет более 137 000 библиотек, которые помогают во многих отношениях. В этом мире, ориентированном на данные, большинство потребителей требуют актуальной информации в процессе покупки. Компаниям также нужны ученые, работающие с данными, для достижения глубокого понимания путем обработки больших данных.
207. Улучшение общественного здравоохранения в результате использования и анализа данных в здравоохранении
Большие данные медленно превратились из неопределенного буги-мэна в силу глубоких и значимых перемен. Хотя данные еще далеки от полной реализации своего потенциала, они уже оказывают огромное влияние на результаты здравоохранения во всем мире – как на общественном, так и на индивидуальном уровне.
208. Большие данные: 70 невероятных бесплатных данных, которые можно получить в 2020 году
Пожалуйста, нажмите на оригинальную статью: http://www.octoparse.es/blog/70-fuentes-de-datos-gratuitas-en-2020
209. Производители шин внедряют консолидированное управление данными
В шинной промышленности обычных инструментов уже недостаточно для обработки сложных данных о продуктах, и они могут серьезно навредить вашему бренду
210. Методы сбора данных: как сканировать, очищать и анализировать данные в Интернете
Интернет – это кладезь ценной информации. Прочтите эту статью, чтобы узнать, как сканирование, очистка и анализ веб-страниц могут вам помочь.
211. Создайте карту визуализации данных с помощью Mapbox
В этой статье мы создадим карту с помощью программного обеспечения Mapbox за несколько простых шагов. Это вообще не потребует никакого кодирования!
212. Базовые модели – скрытая революция в области корпоративного искусственного интеллекта
Вводная статья, призванная дать предварительное представление о перспективах расширения базовых моделей в индустрии искусственного интеллекта.
213. Эффективные инструменты для качественного анализа отношений в «Игре престолов» [Часть 2]
В последнем посте мы показали взаимоотношения персонажей «Игры престолов» с помощью NetworkX и Gephi. В этом посте мы покажем вам, как получить доступ к данным в Nebula Graph с помощью NetworkX.
214. Как установить программное обеспечение KNIME Analytics для анализа данных
KNIME Analytics — это среда обработки данных, написанная на Java и построенная на Eclipse. Это программное обеспечение позволяет визуально программировать приложения для обработки данных.
215. Анатомия кластеризации K-средних
Допустим, вы хотите классифицировать сотни (или тысячи) документов по их содержанию и темам или по какой-то причине хотите сгруппировать разные изображения. Или, более того, предположим, что у вас уже есть засекреченные данные, но вы хотите оспорить эту маркировку. Вы хотите знать, имеет ли такая категоризация данных смысл или нет, и можно ли ее улучшить.
216. Мы создали современный стек данных для стартапов
Вот как мы построили наш стек данных на сайте Incident.io. Если ваша компания заботится о доступе к данным для всех, следуйте этому руководству, и мы гарантируем отличные результаты.
217. Малоизвестные предположения линейной регрессии
Модель должна соответствовать этим предположениям, чтобы обеспечить наилучшее соответствие данным линейной регрессии.
218. Болевые точки масштабирования науки о данных
При построении модели машинного обучения масштабирование данных в машинном обучении является наиболее важным элементом посредством предварительной обработки данных. Масштабирование может выявить разницу между моделью плохого машинного обучения и более сильной моделью.
219. Как мы используем dbt (клиент) в нашей команде по работе с данными
На самом деле это не статья, а несколько заметок о том, как мы используем dbt в нашей команде.
220. Автоматизированные каталоги данных помогут управлять данными в 2022 году
Данные все чаще играют доминирующую роль в бизнесе. Узнайте, как автоматизация каталога данных может помочь эффективно управлять данными в 2022 году.
221. Инфографика JavaScript: зарплаты в сфере Data Science в 2022 году
Инфографика для визуализации данных с информацией об уровне зарплат специалистов по обработке данных — как создать панель управления JavaScript и анализировать ее данные
222. Интерпретация больших данных: наука о данных или аналитика данных
Наука о данных и аналитика данных довольно разнообразны, но связаны с обработкой больших данных. Разница заключается в том, как они манипулируют данными.
223. Пять недооцененных данных для развивающихся компаний
Судя по всему, данные стали более повсеместными, чем звезды на небе. Фактически, объем данных, ежедневно создаваемых через Интернет, превышает 44 зеттабайта. Как вы могли догадаться, это больше данных, чем вы могли бы понять или использовать.
224. Дополненная аналитика и amp; Рассказ о данных: Covid повышает спрос и поддержку
Компаниям нужны гибкие инструменты, позволяющие быстро находить и передавать полезную информацию для принятия более обоснованных решений.
225. Разработка Low-Code помогает ученым, работающим с данными, получать аналитическую информацию
Новые платформы разработки с низким кодированием позволяют командам специалистов по обработке и анализу данных быстро получать аналитическую информацию из больших данных.
226. Я отслеживала свое счастье каждый день в течение года
Я отслеживала свое психическое здоровье каждый день в течение года. Я оценил свое счастье по шкале от 1 до 5, где «1» — действительно плохой день, «2» — какой-то плохой день, «3» — нейтральный день, «4» — какой-то хороший день, и «5» — действительно хороший день. В предисловии к этой статье я хочу сказать, что понимаю, насколько сложна и трудна попытка количественной оценки психического здоровья. Моя абсурдно простая, полностью субъективная и по своей сути предвзятая рейтинговая система ни в коем случае не является попыткой точно отобразить сложности спектра психического здоровья.
227. Геопространственный анализ моделей движения для мобильности и amp; Доставка
228. Шлюзы дезинфекции: могут ли они помочь предприятиям вновь открыться?
Возобновление работы предприятий после кризиса в области общественного здравоохранения — сложный процесс, требующий последовательной стратегии по минимизации всех возможных рисков. Вопреки распространенному мнению, оно не сводится к дезинфекции и ношению масок, а включает в себя такие меры, как мониторинг и анализ данных. В следующей статье представлен обзор дезинфекционных туннелей и их значение для возобновления работы предприятий.
229. Как создать стек данных с нуля
Обзор современного стека данных после интервью с 200+ лидерами данных. Матрица решений для сравнительного анализа (DW, ETL, управление, визуализация, документация и т. д.)
230. Журналистика данных 101: «Истории — это просто данные с душой»
Прошли те времена, когда журналистам просто нужно было находить и сообщать новости.
231. COVID-19: нам нужно больше, чем просто данные, нам нужна информация!
232. 10 способов оптимизировать вашу базу данных
Сделайте эти 10 шагов, чтобы оптимизировать свою базу данных.
233. Популярные реализации Python [обзор]
Вы правильно прочитали. Все дело в реализации. Сегодня мы поговорим о различных реализациях Python. Обратите внимание на различные виды, будь то Cpython, Brython, что угодно.
234. Запрос данных с помощью GraphQL & Балерина
Ознакомьтесь с основами GraphQL и его встроенной поддержкой в языке программирования Ballerina.
235. Рамочная основа & Пакет для устранения недостающих данных для ускорения организации и очистки данных
Прошло три недели моего пути к профессии специалиста по данным, и я официально был крещен… огнем, то есть! Я решил посетить 15-недельный учебный курс Flatiron по Data Science, чтобы уйти из финансов. На данный момент программа превзошла все ожидания (а мои ожидания были высокими).
236. Визуализация данных
Что такое визуализация данных?
237. Процентильное приближение против. Средние значения
Узнайте, как использовать процентильные аппроксимации и почему они полезны для анализа данных временных рядов.
238. Данные DeFi и визуализации для понимания на 1 % лучше, чем у других
239. Как спрогнозировать выход из строя водяных насосов в Танзании с помощью библиотеки CatBoost
Это основано на данных соревнований. Пример анализа данных, выводы из данных. Библиотека CatBoost для базовой модели. Высокие результаты.
240. Продолжайте делиться контекстом: как обеспечить более эффективное и быстрое принятие решений по продукту
"Так что ты думаешь?" — говорит менеджер по продукту после презентации стратегии продукта своей команде
241. Три главных преимущества анализа данных о страховании
Важность анализа данных и принятия решений на основе данных по всем направлениям, в данном случае данных о страховании.
242. Собственная аналитика в Elasticsearch с Knowi
Оглавление
243. Сколько вы можете заработать, работая специалистом по данным?
Хотите знать, сколько зарабатывают специалисты по обработке данных? Мы здесь, чтобы помочь вам узнать о зарплатах в сфере Data Science и о том, как на них влияют различные факторы.
244. Визуализация гипотезы на метеорологических данных
В этом блоге мы проведем анализ метеорологических данных и докажем гипотезу на основе визуализации.
245. Руководство по увеличению средней стоимости заказа: стратегия сегментации мерчендайзинга на основе цены
Целью деятельности по розничному мерчандайзингу является поддержка стратегии розничной торговли, которая создает ценность для покупателей. Выбор товара и типа товара являются ключом к стратегии розничной торговли. По словам автора книги «Управление розничной торговлей» Майкла Леви, решение о продаже определенного товара является скорее тактическим, чем стратегическим.
246. Ваши данные предвзяты? Как преодолеть предвзятость выжившего
В этом посте мы изучаем предвзятость выжившего — опасность сосредоточить анализ данных исключительно на существующих опытных пользователях.
247. Взгляд на тенденции в сфере вакансий разработчиков: метаанализ опросов о переполнении стека
Меня очень интересуют тенденции, которые мы наблюдаем на рынке труда разработчиков программного обеспечения.
248. Белые сотрудники значительно перепредставлены среди технических лидеров
Я собрал и проанализировал данные о занятости по расовой принадлежности для 57 крупнейших технологических работодателей США (1). Вот основные выводы:
249. Знакомство с Google Analytics 4: четыре умные функции, о которых вы не знали
Давайте более подробно рассмотрим Google Аналитику 4 и рассмотрим некоторые из ее ключевых функций, о которых вы, возможно, еще не знаете.
250. Уведомление в полдень — понедельник, 10 февраля 2020 г.
Лучшие технические истории, опубликованные на hackernoon.com за последние 48 часов. Подпишитесь на рассылку сегодня.
251. Смотрим в черное зеркало с самым общительным человеком на Земле
В течение дня Крис подключен к многочисленным датчикам, которые собирают данные, составляющие его жизнь.
252. Анализ пассажиропотока BIXI в Монреале с помощью данных и визуальных эффектов
Вы бывали в Монреале? Слышали ли вы о термине бикси? Что ж, эта статья расскажет вам о поездках на бикси и факторах, которые на нее влияют.
253. Может ли машинное обучение предсказать невозврат кредита?
Визуализация аналитической информации и обнаружение движущих функций в модели кредитного риска кредитования при дефолте по кредиту
Спасибо, что ознакомились с 253 самыми читаемыми историями об анализе данных на HackerNoon.
Посетите репозиторий /Learn, чтобы найти самые читаемые статьи о любой технологии.
Оригинал