AIChat开源程序是一个全能的LLMCLI工具，具有Shell Assistant、CMD和REPL模式、RAG、AI工具和代理等功能，通过统一界面与 20 多家领先LLM提供商无缝集成。支持的提供商包括 OpenAI、Claude、Gemini （Google AI Studio）、Ollama、Groq、Azure-OpenAI、VertexAI、Bedrock、Github Models、
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？
DeepSeek是一款基于大型语言模型的AI助手，专为解决复杂分析问题而设计。与传统的分析工具不同，DeepSeek能够：✅理解自然语言指令：无需学习复杂的查询语言，直接用日常语言描述问题✅生成高质量代码：自动生成Python、SQL等语言的代码，减少手动编程时间✅提供业务洞察：不仅执行分析，还能解释结果并提供业务建议✅适应多种分析场景：从数据清洗到复杂建模，均可胜任对于数据分析师而言，DeepS
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...
通过永洪科技构建的智能分析体系，服装零售企业得以从海量数据中提炼出宝贵的业务洞察，无论是市场趋势的精准预测，还是消费者偏好的深度理解，都成为了可能。分析增长或下降的原因。针对销售指标完成率，产品销售完成率以及渠道指标完成率，对整体市场营销完成情况进行分析，了解营销缺口，或者市场销售薄弱的地方，通过对薄弱区域进行补全，提升市场销售业绩。针对销量、产品销售额、产品销量的月度变化趋势，来完成销售的整体趋
大模型中的每一个参数就是一个数字，默认的存储精度一般是BF16或者是FP16，学过编程的都知道，FP16就是16位半精度浮点数，数据长度有16bit，也就是2字节。按照这个容量计算，7B（70亿）的模型文件大小应该是14 GB左右，实际上也差不多，有15,237,852,832字节，合14.1 GB，而把这个模型运行起来，大概也是就是占用这么大的显存，实际上也差不多，要占用14623 MB，合14
虽然JOIN类型有这么多种，但抓住了差异后，其实不难理解。欢迎提出你遇到的SQL问题，我会针对地出一些教程解答大家问题的～
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...
报表系统在企业的信息管理中起着非常重要的作用，从指导业务人员日常运营，到影响公司决策。各职能部门、各管理会议、各管理决策等为报表操心操劳和加班加点得可不少。目前国内市场上的报表 BI 工具琳琅满目，看起来也各有特点，这给选型工作带来了一些困扰，本文就一些较活跃的报表 BI 产品进行点评，仅作参考。润乾报表润乾报表的 BI 界面中规中矩，拖拽、切片、钻取等都有提供，但老实说也没什么特别的，风格只能
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...
Spark SQL：Spark SQL是Spark的一部分，提供了一种用于处理结构化数据的API。转换和操作：Spark提供了一系列转换和操作，可以对RDD进行变换和计算。总之，Apache Spark是一个功能强大、灵活的大数据处理引擎，它提供了丰富的功能和API，可以应用于各种大数据分析场景。流式处理：Spark提供了流式计算库，可以实时处理数据流，并将流式处理与批处理结合起来，从而支持复杂的
借阅分析：各年级借阅最多书籍top5、历史借阅最多书籍top5、历史借阅最少书籍top10、各专业借阅排名top5、各学院借阅排名top5、借阅男女比例、各班级借阅男女比例、每周每天借阅数量、借阅姓氏词云、每月借阅数量；可手动调用生成数据，http://localhost:8081/chars/createdata。读者分析：各年级读者性别分析、读者各学院认识、读者各专业认识、借书经历比例统计。s
什么是BI工具？商业智能（BI）工具是利用一组方法和技术来准备，呈现和帮助分析数据的工具。通过此过程，数据将转化为可操作的业务信息，帮助决策者和最终用户做出更有效的数据驱动决策。商业智能使用的一套方法和技术根据解决方案的目的而广泛多样化。有些工具专注于数据准备方面，可能包括ETL（提取，转换，加载）层，以更好地组织和利用数据。有些工具专注于更广泛的企业使用，可能专注于数据混搭，以帮助企业根据来自
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...
再过几天就到了一年一度的双11全民购物狂欢节了！作为双11主战场的天猫，更是喊出了“今年双11多三天”的口号，不仅吊足了各位消费者的胃口，还为今年的双11销售额是否会破去年的记录增添了许多悬念。相信很多人已经已经摩拳擦掌，蠢蠢欲动，准备在双11期间做一名光荣的剁手党了。最近各大电商平台纷纷公布了今年双11的玩法，其中天猫今年的玩法是在10月21日开始进行预售，然后11月分两波进行销售，11月1日
数据分析师的尴尬处境前段时间，我一个前同事离职了——他有4年的数据分析经验，却被强行安排到了运营部做数据日报，心态崩了。我自己也是老数据分析师了，还是很理解这其中的苦衷。论业务能力比不...
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，
导读：Smartbi V9 报表设计器可以支持WPS 2019个人版了，而且报表功能也有明显增强。企业报表软件（Smartbi Spreadsheet）是思迈特软件于2014年针对企业客户、系统集成商SI、软件开发商ISV推出的独立产品。该产品以“真Excel”为最大特色，允许用户在Office Excel或WPS表格插件的帮助下，即可完成报表、仪表盘、大屏幕的设计，并发布到WEB应用中。2019
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...
在当今这个数据驱动的时代，数据已成为企业核心资产，其质量、安全性、可访问性和合规性直接关系到企业的决策效率、业务增长及市场竞争力。因此，构建一个良性发展的数据治理状态，不仅是企业数字化转型的关键，也是实现可持续发展的基石。以下将从几个方面探讨如何衡量和达到这样的数据治理状态。
2020年，每一个传统行业都可能过得无比艰难，但艰难困苦中也总会有转机出现。在春节后疫情爆发的两个月里，笔者所在的城市也因为出现新冠确诊病例处于严格管控状态。小区周围除了一家药店和一家超...
在很多人入门数据分析师或者投身大数据行业的时候，必然会听到的两个词就是“报表工具”和“BI商业智能”。然而很多人并不明白两者的概念和区别，以为报表就是BI，BI就是报表，其实这是相当错误的理解，造成这种错误观念的原因主要是两者都是大数据时代下的分析工具，两者的功能有所重合，想要搞清楚两者之间的区别，就要从报表工具和BI商业智能工具的应用场景上分析。BI商业智能与报表软件的最主要区别报表是数...
学习tableau第一步就卡住了，在tableau中,拖拽字段放在对应行和列后,条形图显示出来的图表是很小很小的，这是为什么呀？怎么样可以把图标放大呢。
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。
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...
Task02：数据分析EDA目标EDA的价值主要在于熟悉数据集，了解数据集，对数据集进行验证来确定所获得数据集可以用于接下来的机器学习或者深度学习使用。当了解了数据集之后我们下一步就是要去了解变量间的相互关系以及变量与预测值之间的存在关系。引导数据科学从业者进行数据处理以及特征工程的步骤,使数据集的结构和特征集让接下来的预测问题更加可靠。完成对于数据的探索性分析，并对于数据进行一些图表或者文字总结
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
可视化大数据分析系统是一种专门用于处理大规模复杂数据集的工具和技术，它将大量结构化、半结构化和非结构化的数据进行挖掘、清洗、组织和模型建立，最终以图形或图像的形式展示给用户，帮助用户理解和发现隐藏在数据中的有价值信息。数聚就从多年的实施的角度来为企业详细介绍
旧结构正在逐步裂解，面对「数据与分析」，我们需要做出调整，应对更加深入的碎片化，以及这种碎片化带来的差异性数据中心、被中断的供应链、从不止步的创新以及难以获得的高技能劳动力。它使数据生产者和消费者之间的协作变得更加简单，这种结合从他们心中的产品、成果或决策开始，然后再逆向思维，围绕他们的业务目标，构建敏捷的数据管道。今天，我们比以往任何时候都更容易针对不同的用例修改数据，或将数据转换为用于特定目标
大数据产业创新服务媒体——聚焦数据 · 改变商业日前,国际权威分析机构Gartner发布2021年商业智能和分析平台魔力象限报告(《Magic Quadrant for Analytics...
数据治理工具和技术旨在帮助企业或组织更有效地管理和利用其数据资产，确保数据的质量、一致性和安全性，同时优化数据驱动的决策过程。综上所述，借助先进的数据治理工具和技术，企业不仅能够显著提高数据管理效率，还可以降低成本、提高数据准确性和可信度，并加速数字化转型，从而提升企业的整体竞争力。- 数据清洗：工具可以通过预定义的规则和算法自动检测并纠正数据质量问题，如重复记录、缺失值、不一致格式等。- 自动化
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，...
异常检测——线性模型主要研究内容：线性回归、主成分分析1、引言参数化的相关性分析——回归建模：真实数据集中不同维度的数据通常具有高度的相关性，因为不同的属性往往是由相同的基础过程以密切相关的方式产生的。一类相关性分析试图通过其他变量预测单独的属性值——线性回归另一类方法用一些潜在变量来代表整个数——主成分分析假设：假设一：近似线性相关假设。线性相关假设是使用两种模型进行异常检测的重要理论基础。假设
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。
我们来看一份年薪24w-48w的高级数据分析师的招聘信息，以下4点能力是用人单位较为看重的：01业务洞察力和执行力说通俗点，就是如何从海量信息中获取有效信息。Python可以利用MyS...
第一次接触FineReport应该是在2018年，当时刚从美团出来进了现在的国企IT部门。一晃用了快4年了。4年前，我觉得FineReport是一款万能的企业级系统，4年后，我的这个想法依旧没有改变。先别开喷，看完我为什么这么想再说。这4年里我几乎每天都在用这个工具，也跟同行推荐过很多次。也是因为推荐了太多次，又恰逢软件国产化趋势，来找我咨询工具的朋友有点多，我一时回复不过来。所以想着有必要总结一
Power BI基础Power BI三大核心组件Power Query、Power Pivot、Power BI Desktop。Power Query是一个Excel插件，它用来获取文件、文件夹、数据库、网页等数据并进行深度加工处理，荣获把这些处理不走进行保存，后期数据更新时无须在此重复操作。Power BI有可视化的操作界面，同时支持用M语言进行高级编辑。Power Pivot同样继承在Exc
[入门数据分析的第一堂课]这是一门为数据分析小白量身打造的课程，你从网络或者公众号收集到很多关于数据分析的知识，但是它们零散不成体系，所以第一堂课首要目标是为你介绍：Ø 什么是数据分析-知其然才知其所以然Ø 为什么要学数据分析-有目标才有动力Ø 数据分析的学习路线-有方向走得更快Ø 数据分析的模型-分析之道，快速形成分析思路Ø 应用案例...
前阵子，和一群企业CIO聊天，希望从甲方角度看看对BI产品的看法。在问及一些成熟企业为何不上BI项目时，大家纷纷表示目前还处于观望状态。提及BI，大家都觉得有些飘忽，和大数据一样，听着高大上，能真正实现落地的并没有多少，性价比甚至不如一个报表工具。可以理解这些行业人士的困惑，十多年前，SAP BO、Oracle、BIEE、IBM Cognos 等老牌巨头的出现，赋予了数据利用一个新概念...
大数据文摘出品来源：Medium编译：李雷、橡树_Hiangsug文章解释了转型为数据科学家的原因，整理了数据科学家应该掌握的技能，着重介绍了从数据分析师转型为数据科学家的具体方法。如何从数据分析师华丽转型，成为一名数据科学家？好比“把大象装进冰箱”，成为“数据科学家”仅需简单三步：1. 进入LinkedIn登录你的账号。2. 点击“编辑个人资料”。3. 将...
商业智能描述了一系列的概念和方法，通过应用基于事实的支持系统来辅助商业决策的制定。想要学好商业智能必须从业务、技术、分析思路三个角度出发丰富自己的知识体系。BI本身是商业智能分析，会涉及到数据技术知识和业务知识，业务每个企业各有不同，相通的是一些分析思维和一些商业常识。今天Smartbi就来与你聊一聊商业智能BI需要掌握的知识有哪些？这里列一些涉及到的学习的内容1、学习数据库知识，掌握基础技能S
筛斗数据以其卓越的数据处理能力和专业的服务团队，为企业带来了无缝的数据处理体验。通过高效的数据提取、全面的数据治理和精准的数据清洗，筛斗数据为企业提供了高质量、有价值的数据支持，助力企业实现数字化转型和业务创新。通过高效的数据提取、全面的数据治理和精准的数据清洗，筛斗数据为企业打造了无缝的数据处理体验。从数据收集、存储、处理到应用，筛斗数据都遵循严格的数据标准和流程，确保数据的准确性、完整性和一致
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