特性Completion (补全)Chatbot (聊天机器人)Agent (智能体)Workflow (工作流)交互方式单次，无状态多轮，有上下文多轮，有上下文多步骤，可无需对话核心能力文本生成对话式文本生成对话 + 使用工具可视化编排复杂流程复杂度低中中高高类比自动补全ChatGPT拥有手脚的专家助手自动化流水线适用场景翻译、写作、总结客服、聊天、咨询需要联网、查询、执行的复杂任务自动化业务处

大数据平台

OLAP 的全称是OnLine Analytical ProcessingOLAP数据仓库系统的主要应用，支持复杂的分析操作，侧重决策支持，并且提供直观易懂的查询结果。典型的应用就是复杂的动态的报表系统。是数据仓库的核心部心，所谓数据仓库是对于大量已经由OLTP形成的数据的一种分析型的数据库，用于处理商业智能、决策支持等重要的决策信息；数据仓库是在数据库应用到一定程序之后而对历史数据的加工与分析，

MLPClassifier:参数详解--https://blog.csdn.net/weixin_38278334/article/details/83023958生成网格点坐标矩阵--https://blog.csdn.net/lllxxq141592654/article/details/81532855import numpy as npimport matplotlib.pyplo...

数据指标是“量化衡量的尺子”，数据标签是“分类描述的标签”，两者共同支撑数据驱动的精细化运营。例如：通过“用户年龄段”（标签）分组统计“人均消费金额”（指标），分析不同年龄段的消费能力。：统计“VIP用户”（标签）在“双十一期间”（标签）的“客单价”（指标），优化营销策略。：商品类目（服饰/家电）、用户等级（VIP/普通）、促销类型（秒杀/满减）。例如：根据“近30天购买频率”（指标）定义“高活跃

【代码】利用folium实现地理数据可视化。

主数据是动态的业务实体（如客户、产品），而参考数据是静态的分类标准（如国家代码、货币类型），两者需分开管理。数据字典是元数据的一种表现形式，但元数据涵盖更广（如血缘关系、权限信息）。：客户信息（姓名、联系方式）、产品信息（型号、价格）、供应商信息等。：数据库表的字段名称、数据类型、数据来源、创建时间、访问权限等。主数据本身需要元数据来描述其结构（如客户表的字段定义）；，用于描述数据的属性、结构、来

https://blog.csdn.net/littleRpl/article/details/91490704同比 和 环比 都是为了显示数据的变化速度，但是基数不同，同比侧重长期数据趋势变化，环比侧重于短期内数据趋势变化同比是指在同一时期内的数据趋势变化，用于本期与同期的对比，例如本期2018-02月销售额与同期2017-02月销售额做对比。【（本期 - 同期）/ 同期】环比是指在短时间...

通常需要先理解业务域，然后将其映射为适合分析的数据域，这是一个从业务需求到数据实现的过程。电商系统中的"订单域"、"会员域"、"商品域"、"营销域"、"物流域"等。金融系统中的"客户域"、"账户域"、"交易域"、"风控域"等。划分的领域，反映了企业的业务架构和业务流程。与企业的组织架构和业务部门对应。体现业务的专业领域和职责范围。数据管理和分析视角划分的领域。基于实际业务功能和流程划分。数据的主题

通常需要先理解业务域，然后将其映射为适合分析的数据域，这是一个从业务需求到数据实现的过程。电商系统中的"订单域"、"会员域"、"商品域"、"营销域"、"物流域"等。金融系统中的"客户域"、"账户域"、"交易域"、"风控域"等。划分的领域，反映了企业的业务架构和业务流程。与企业的组织架构和业务部门对应。体现业务的专业领域和职责范围。数据管理和分析视角划分的领域。基于实际业务功能和流程划分。数据的主题