将DeepSeek深度融合于Excel，为办公自动化带来无限可能。它不仅能够一键生成专业的数据分析报告，还能轻松创建直观的数据分析可视化面板。此外，还可以将Excel数据在地图上进行可视化展示，帮助用户更直观地洞察数据规律。更令人惊叹的是，它还能突破Excel的局限，制作出如玫瑰图、瀑布图、气泡图等炫酷图表。
内容创作：比如通过你的名字给你作一首诗。比如给你生成吸引人的广告文案。聊天机器人：比如客服答疑，比如英语口语陪练。逻辑推理：比如辅助医生分析病例、生成诊断建议。比如帮你做一道数学题目。大部分的交互方式，都是通过自然语言和大模型进行对话，由人主动发起，如下：风险监控：定时监控系统指标，由大模型进行智能分析，发现潜在的风险。数据分析：定时采集在线金融数据，由大模型进行智能分析，给出投资者建议。
在平时的工作中，我们会遇到数据分类的情况，比如将一些文本划分为各个标签。如果人工分类这块的工作量将是非常大，而且分类数据的准确性也不高。
近段时间以来，据不完全统计，包括华为、联想等大企业在内，已有超过60家企业基于DeepSeek推出大模型一体机。大模型一体机，通过将计算硬件和AI大模型及相关支持软件，紧耦合封装在一起，方便客户使用大模型来实现AI应用，可以看作是AI版的“卖盒子”，它是一种好的商业模式吗？让我们听听大模型们怎么说？
通过内置的移动设备管理（MDM）功能，Zoho Creator实现了一键式的移动应用部署和分发，使得开发者可以轻松地将应用部署到目标用户的移动设备上，无需通过应用商店。Zoho Creator 提供了一个直观的拖放界面，用户可以通过简单的拖拽操作来设计和构建应用界面，无需编写任何代码，极大地简化了开发过程。Zoho Creator提供了强大的数据管理功能，包括数据加密、审计日志记录、IP限制和双因
1.背景介绍农业是世界上最古老的行业，也是最重要的行业。随着人口增长和城市化进程，人们对农业产品的需求不断增加。然而，农业产能不断下降，这对于满足人类需求的能力产生了重大影响。因此，提高农业产能成为了全球关注的问题。农业大数据分析是一种利用大数据技术来分析和优化农业生产过程的方法。通过收集、存储和分析农业相关数据，我们可以发现农业生产过程中的规律和趋势，从而提高农业产能。人工智能技术在农业...
1）突破了远距离文本依赖的学习限制，避开了递归网络的模型体系结构，并且完全依赖于注意力机制来绘制输入和输出之间的全局依赖关系。2）可高度并行进行训练，这对发挥硬件红利以及快速迭代模型非常重要。下图是论文提到的Transformer模型，对编码器和解码器使用堆叠式的自注意力和逐点式、全连接层，分别如图1的左半部分（编码器）和右半部分（解码器）所示，相关技术细节后面会重点讲到。
RAG（Retrieval Augmented Generation，检索增强生成）是一种将大规模语言模型（LLM）与外部知识源的检索相结合，以改进问答能力的工程框架。它使用来自私有或专有数据源的信息来辅助文本生成，从而弥补LLM的局限性，特别是在解决幻觉问题和提升时效性方面。原始 RAG 的流程包括索引、检索和生成三个步骤，既把问答内容输入到数据库中，给定query，可以直接去数据库中搜索，搜索
数据处理就是指对收集到的数据进行加工整理，形成适合的数据分析的样式和数据分析的图表，数据处理是数据分析必不可少的阶段，数据处理的基本目的是从大量的数据和没有规律的数据中提取出对解决问题有价值、有意义的数据。数据收集主要收集的是两种数据，一种指的是可直接获取的数据，另一种就是经过加工整理后得到的数据。数据分析的步骤其实还是比较简单的，不过大家在进行数据分析的时候一定宁要注意上面提到的内容，按照上面的
1.背景介绍随着人工智能、大数据和物联网等技术的发展，智能家居已经成为现代家庭的一部分。智能家居通过互联网连接各种智能设备，如智能灯泡、智能空调、智能门锁等，实现家居设备的智能化管理。然而，智能家居的能源效率仍然是一个需要关注的问题。在这篇文章中，我们将探讨如何通过大数据分析提高家居能源效率。1.1 智能家居的能源效率问题智能家居虽然提供了更方便的生活体验，但它们的能源消耗也增加了。智...
序言别笑，我可以以我的名义起誓，这是一本全文检索、数据挖掘、推荐引擎在社会化电子商务中应用的专著。当前这三方面的专著很多，但是大多是讲理论基础和实现细节的，还没有发现把这些技术真正用到实际项目中例子，因此我们还是不很清楚应该在什么地方用，应该怎么用。在这本书里，主人公吴言
1.背景介绍京东是中国最大的电商平台，拥有大量的商品销售数据。预测商品销售是京东的核心业务，有助于京东优化库存管理、提高销售转化率、提升用户体验。京东大数据分析：商品销售预测，旨在探讨京东如何利用大数据技术进行商品销售预测，提升业务效益。1.1 京东大数据平台京东大数据平台是京东集团建立的一套集大数据技术、人工智能、云计算等多领域技术为一体的全流程数据处理平台。京东大数据平台涵盖了京东...
Datawhale赛事作者：牧小熊，华中农业大学，Datawhale成员赛题介绍科大讯飞：糖尿病遗传风险检测挑战赛。背景：截至2022年，中国糖尿病患者近1.3亿。中国糖尿病患病原因受生活方式、老龄化、城市化、家族遗传等多种因素影响。同时，糖尿病患者趋向年轻化。糖尿病可导致心血管、肾脏、脑血管并发症的发生。因此，准确诊断出患有糖尿病个体具有非常重要的临床意义。糖尿病早...
步骤：1、导入数据集——>2、制定规则——>3、统计规则应验（valid_rules）、规则无效（invalid_rules）及条件相同的规则的数量（num_occurances）——>4、计算所有规则的支持度（support）和置信度（confidence） 当前规则的支持度 = 规则应验次数（ / 规则有效前提下的总数量） 当前规则的置
数据分类数据分类我们正常情况下最直观的是把数据分为连续变量与离散变量，但是这种分类有些粗糙统计学上把数据分为4类，以这4类认识和处理数据，可以获得较大程度的方便定类（类别）：根据事物离散、无差别属性进行的分类定序（顺序）：可以界定数据的大小，但不能测定差值定距（间隔）：可以界定数据大小的同时，可测定差值，但无绝对零点定比（比率）：可以界定数据大小，可测定差值，有绝对零点单属性分析异常值分析：离散异
导读笔者的上一个角色是一名数据分析师，期间重点把数据分析岗必备的技能都刷了一遍，包括ESP基础套餐（Excel + SQL + Python）、Python数分三剑客（Numpy + Pa...
该平台能够整合企业内外部数据资源，利用先进的大数据技术和算法，挖掘数据价值，为企业的战略规划和日常运营提供有力支持。企业数字化平台战略旨在通过构建统一的决策大数据分析平台，为企业提供全面、准确的数据支持，优化运营策略，从而做出更加明智的决策。1. 制定实施方案：根据企业实际情况和需求，制定详细的大数据分析平台实施方案，包括平台架构、功能模块、数据集成策略等。2. 组织实施团队：组建专业的实施团队，
1.背景介绍随着全球经济的快速发展，人力资源管理(Human Resource Management，简称HRM)已经成为企业发展的核心竞争力之一。在这个竞争的环境下，企业需要更有效地管理员工，提高员工满意度，以实现企业的发展目标。在传统的HRM中，企业通常采用一些主观性和量化较低的方法来评估员工的满意度，如调查问卷、面试等。这些方法不仅耗时费力，而且难以准确地反映员工的真实情况。然而...
数据挖掘的起源，定义及目标，数据挖掘的发展历程，数据挖掘在政府部门和各行各业的应用。
根据信息化程度不同，一般可将医院信息系统(Hospitals information systems，HIS)划分为3个层次，目前我国HIS大多处于第1阶段水平，存在诸多弊端。囿于经济实力或技术水平，许多医院短期内不会考虑第2阶段信息系统的建设。商业智能能(Business Intelligence，BI)因其数据仓库和分析型系统的技术特点，能有效克服现阶段H携弊端、保护现有信息化投资，有着广阔的
1.学习参考链接：https://tianchi.aliyun.com/notebook-ai/detail?spm=5176.12586969.1002.12.1cd8593aw4bbL5&postId=95457数据探索在机器学习中一般被称为EDA（Exploratory Data Analysis）：是指对已有的数据（特别是调查或观察得来的原始数据）在尽量少的先验假定下进...
接着就是数据的质量，数据挖掘着眼于要么是对数据质量问题的检测和纠正，要么是使用可以容忍低质量数据的算法。值得一提的是基因/蛋白表达矩阵（行为样本，列为基因），需要去除batch的时候，是沿着列标准化，要对基因表达正则化则沿着行（有些基因天生表达差异大）总之，数据清洗分为以下几步：数据去噪，清除异常值，处理缺失值，删除重复，分类数据编码，数据标准化。数据的维度，数据的频率、位置、分布（方差或标准差衡
1.背景介绍在当今的数字时代，数据已经成为企业和组织中最宝贵的资源之一。随着互联网的普及和人们生活中各种设备的普及，数据的产生和收集已经成为一种普遍现象。因此，大数据分析技术在各个领域中的应用也逐渐成为一种必备技能。云计算和大数据分析是目前最热门的技术趋势之一，它们为企业提供了一种高效、便宜的方式来处理和分析大量的数据。云计算可以让企业在需要时轻松扩展计算资源，而无需购买和维护额外的硬件设...
数据挖掘
数据探索性分析EDA (Exploratory Data Analysis)，也就是对数据进行探索性的分析，从而为之后的数据预处理和特征工程提供必要的结论。通常我们用到pandas库和可视化工具如 matplotlib 和 seaborn 就可以完成了。主要的步骤是：理解问题读取数据单变量探索多变量探索数据预处理建立假设，并检验代码示例载入库和数据import pand...
数据分析师年薪58w起 人才缺口极大，互联网高速发展影响各行各业，央企、国企、政府部门对计算机人才的需求不断增加，计算机一度成为国考、公考最热门的专业。计算机专业让你离50W年薪更近！没有学历背景，当下技术岗竞争激烈，互联网公司尤其看重学历和项目经验，非科班专业优势不大。没有代码能力。没编程基础和正确引导，光是靠自学和刷题，入门耗时久，代码能力提升慢。计算机技术日新月异，大厂相对应地开设了新兴岗位
与传统互联网广告关注媒体、位置、出价不同，RTB广告由媒体购买上升到人群购买之后，人群、创意、着陆页则更能影响到广告效果。让我们就从最能影响RTB广告效果的因素入手，看如何通过数据挖掘来掌控这些因素。建立访客关系管理体系，是利用数据挖掘来提升RTB广告效果的第一步。通常的做法分为SAAS服务和私有云定制两种。前者快速便捷，后者系统深入，可分别满足不同阶段的客户需要。访客关系管理系统能够实时记录和.
Datawhale 零基础入门数据挖掘-Task4 建模调参四、建模与调参Tip:此部分为零基础入门数据挖掘的 Task4 建模调参 部分，带你来了解各种模型以及模型的评价和调参策略，欢迎大家后续多多交流。赛题：零基础入门数据挖掘 - 二手车交易价格预测地址：https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/231784/introductio...
**一、基本概念** 机器学习是一个大领域，它包含哪些子领域呢？ 机器学习和数据挖掘的关系是什么？ 机器学习中的所说的训练过程指的是什么？ 机器学习可以应用到哪些工业领域？ 什么叫监督学习和无监督学习？ 深度学习和传统的机器学习有什么关系？ 什么叫训练数据和测试数据？ 如何获取数据？ 如何处理缺失数据？ 什么是结构化数据和非结构化数据？
print("NMI指数：%0.3f" % metrics.normalized_mutual_info_score(y,y_pred))print('调整兰德指数AMI: %0.3f' % metrics.adjusted_rand_score(y, y_pred))print("调整兰德指数AMI：%0.3f" % metrics.adjusted_rand_score(y, y_pred))
1.背景介绍智能城市是近年来迅速发展的一个概念，它通过利用大数据分析、人工智能、互联网和通信技术等多种技术手段，为城市的发展提供有力支持。智能城市的目标是通过提高城市的生产力、提高城市的生活质量，实现城市的可持续发展。智能城市的发展需要大量的数据来支持其决策和管理。这些数据可以来自于各种来源，如传感器、摄像头、交通数据、气候数据、社交媒体等。这些数据需要进行大规模的收集、存储、处理和分析，...
数据挖掘中的聚类是一种数据分析技术，其目的是将相似的数据分组在一起，同时将不相似的数据分到不同的组中。聚类分析可以用于许多领域，如市场研究、医学、生物学、社会科学和计算机科学等。我将简单介绍数据挖掘聚类的基本概念、方法和应用。此次研究内容中，讨论的是每个自变量对因变量干的相关分析，因此选用k-均值法来研究。结果：第二类的综合实力最高，依次为第一类、第四类、第三类。第一类——庆城县、通渭县、渭源县、
在当今数据爆炸的时代，作为产品经理，我们不仅要关注产品的功能和用户体验，更要学会从数据中挖掘价值，用数据指导决策。今天，我将分享五种产品经理在进行数据分析时常用的方法，这些方法将帮助你更好地理解用户、优化产品，并推动业务增长。
1.2.3.4.5.6.
汽车交易价格预测是一个典型的回归问题，可以使用多种模型融合技术来提高预测精度。下面我将详细介绍几种常见的模型融合方法，包括Stacking、Blending、Bagging和Boosting。在选择模型融合方法时，需要根据实际情况选择合适的方法，并通过交叉验证等方式来评估模型的性能。
商业智能（Business Intelligence，简称BI）的概念最早是Gartner Group于1996年提出来的。当时将商业智能定义为一类由数据仓库（或数据集市）、查询报表、数据分析、数据挖掘、数据备份和恢复等部分组成的、以帮助企业决策为目的技术及其应用。当时，Gartner Group预测说：到2000年，信息民主（注：指组织内信息共享的无差别性）将在具有前瞻性思维的企业中
数据是企业的一项重要资产，这已经成为大家的共识。但现实中，很多企业并没有将这项资产充分利用起来，挖掘真正的数据价值。对于一部分传统企业的业务部门来说，准确有效的报表数据是他们做决策的基础，但是他们常常会抱怨数据不准、数据没有等等；而IT有时候有苦难言，作为一个企业的支撑性部门，有时候无法协调所有部门保持对数据的高度敏感，所以通常收集上来的数据很多脏数据，无法使用。正因为如此，企业急需一整套数据治理
一 随机事件基础概念随机现象某个动作或事情，所得结果是预先可能结果中的一个。样本空间随机试验的所有可能结果组成的集合，记作Ω\OmegaΩ样本点试验的每一个可能结果随机事件样本空间Ω\OmegaΩ中满足一定条件的子集为随机事件必然事件样本空间Ω\OmegaΩ包含所有结果，是必然事件不可能事件空集概率1.定义：随机试验EEE的样本空间为Ω\OmegaΩ，对于每个事件AAA，定义一个实数P(A)P(A
课本习题：探究学生成绩和学生特征的关联规则。
1.背景介绍数据科学是一门研究如何利用数据来解决复杂问题的学科。它融合了统计学、计算机科学、数学、机器学习等多个领域的知识和技能。数据科学家通过对大量数据进行分析和处理，挖掘出有价值的信息，从而帮助企业和组织做出更明智的决策。在现实生活中，数据科学的应用场景非常广泛。例如，电商平台可以通过分析用户购买行为数据，为用户推荐相关商品；社交媒体平台可以通过分析用户行为数据，为用户推荐相关内容；金...
数据挖掘之心跳信号分类预测--笔记五--模型融合单模的缺点单模的缺点
1.背景介绍数据挖掘在金融行业中的实践数据挖掘在金融行业中具有重要的应用价值。随着数据量的增加，金融机构需要更有效地利用数据来提高业绩、降低风险和提高客户满意度。数据挖掘可以帮助金融机构更好地了解客户需求、预测市场趋势和优化业务流程。本文将介绍数据挖掘在金融行业中的实践，包括背景介绍、核心概念与联系、核心算法原理和具体操作步骤以及数学模型公式详细讲解、具体代码实例和详细解释说明、未来发...
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