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数据分析 文章

AWS在中国:拆掉机器学习成本“高墙”

  •   近日在2020 AWS技术峰会与合作伙伴峰会上,关于中国市场,AWS宣布了一个重要动作:发布百家APN(AWS合作伙伴网络)合作伙伴联合解决方案。  具体来讲,AWS在中国将从四个方面推动APN的构建:一是加快AWS云服务和功能落地中国;二是推动跨区域业务扩展,包括伙伴出海、ISV落地中国、和区域伙伴合作服务客户;三是与伙伴着力传统企业上云迁移;四是打造垂直行业解决方案。  AWS大中华区专业服务事业部总经理王承华表示,AWS仅在今年在中国区就一共落地了150多项服务和功能,主要原因有三点:  一是大
  • 关键字: AWS  云服务  数据分析    

解构+优化:数据分析的五大发展趋势

  • 数据分析,简而言之,就是解构并优化数据发展模式和趋势的过程。该过程的自动化程度和粒度越高,对于那些想要节省资金、增加收入、提高效率、加强客户联系的公司或组织来说,数据分析的用处就越大。科技越来越发达,可用的数据源也越来越多,人们可以通过开发新的应用程序来增进沟通,发表不同的实用建议。资源广泛的公司可以自己开发此类应用程序,而其他公司则可以寻找合适的外包公司来帮助开发。但这些定制开发的数据分析软件并不一定复杂到只能由数据分析专家使用。随着技术的进步,各类专业人员都有能力使用这些软件来收集重要建议。本文将探讨
  • 关键字: 数据分析  

快速提升Python数据分析能力的七个神奇方法

  • 前言使用Python进行数据分析是一件专业领域的事情,所以要想强化数据分析的技能,需要大家不断练习。同时,我们也需要向有经验的数据分析师学习他们的专业技巧。这篇文章我们介绍来自数据分析大师分享的七个可以提升分析能力的方法。1.Pandas 分析包这个工具的好处是显而易见的。下面的动画是调用简单方法df.profile_report()的结果,看看自己的结果报告:使用这个工具很简单,只需安装和导入pandas分析包。2.使用Cufflinks和Plotly绘图我们中的大多数人都是所谓的“有经验的”数据科学家
  • 关键字: Python  数据分析  

英特尔:快速部署AI和数据分析能力对企业至关重要

  • 人工智能和分析法为金融、医疗保健、工业、电信和运输等众多产业的客户开启新的机会。IDC预测至2021年,将有75%的商业企业应用程序使用AI人工智能。到2025年,IDC估计全球所有数据当中,将有约四分之一为实时创建的数据,数据成长量当中有95%来自于各种物联网(IoT)装置。面对这样的趋势,英特尔推出了第3代Intel Xeon 可扩充处理器,及其新增的硬件和软件AI产品组合,加速客户在数据中心、网络和智能边缘环境中,AI和分析工作负载的开发与使用。作为业界首款内建支持bfloat16的主流服务器处理器
  • 关键字: 英特尔  AI  数据分析  

一文读懂什么是智能数据分析?

  •   一、什么是智能数据分析?  智能数据分析,它是指运用统计学、模式识别、机器学习、数据抽象等数据分析工具从数据中发现知识的分析方法。智能数据分析的目的是直接或间接地提高工作效率,在实际使用中充当智能化助手的角色,使工作人员在恰当的时间拥有恰当的信息,帮助他们在有限的时间内作出正确的决定。  智能数据分析的目的是直接或间接地提高工作效率,在实际使用中充当智能化助手的角色,使工作人员在恰当的时间拥有恰当的信息,帮助他们在有限的时间内作出正确的决定。信息系统中积累的大量数据,其原始数据的价值很小,只有通过智能
  • 关键字: 数据分析  

信号设备零部件质量统计控制方法

  • 本文研究的目的是在信号设备验收中引入测试数据统计分析,深度挖掘抽样数据后面潜藏的产品设计和工艺隐患。信号设备检测验收时,即使产品抽样测试数据合格,产品中仍然会存在着设计、批产过程质量的隐患问题。而分析抽样数据时,正常情况下,同一批次产品的同一技术指标,或产品同一指标的多次测试结果,汇总后数据分布应符合特定的正态分布。当不符合时,其分布偏差的趋势将会暴露出产品的各类隐患问题。本文就在统计分析理论基础上,通过SPC(统计过程控制,Statistics Procedure Control)和SDA (Stati
  • 关键字: SPC  SDA  数据分析  统计验收  质控  可靠性  201811  

思科:2021年网路流量达3.3ZB,数据分析和处理成为重点

  •   目前半导体产业正处于数据分析的中途点,除了大量数据已被产生及分析之外,新技术的开发也让分析数据更有效率。   不过,评论认为,随之而来的问题是如何进一步利用数据,因此也可望激发更多实验与投资潮出现,一举推升半导体到新的成长阶段。   据Semiconductor Engineering报导,思科(Cisco)预估,2021年每年网路流量将从2016年的1.2ZB(Zettabyte;1ZB为1兆GB),来到3.3ZB,而且从每日最忙碌60分钟期间的流量来看,在2016年已增加51%,相对整体流量成
  • 关键字: 思科  数据分析  

电表数据分析的重大机遇

  • 电表行业拥有了超过100年的悠久历史,而且在未来必将持续发展,就部署和使用而言,智能电表在该行业中还处于婴儿期。对于电力公司而言,电表就是前端的收银机,其精度不容折扣。
  • 关键字: 电表  数据分析  

卫星地面测试通用数据分析显示系统设计与实现

  • 卫星地面测试中,数据分析与显示系统是与用户交互的唯一界面。为了满足多种型号卫星地面测试中的分析与显示,本文提出了卫星地面测试通用数据分析显示系统。该系统可以及时、有效地对所有的卫星姿控系统地面测试数据进行分析和显示,提高了用户交互性和软件的可扩展性。目前该通用分析显示系统已应用于十余颗卫星地面测试中,并得到用户的广泛好评。
  • 关键字: 卫星地面测试  数据分析  显示系统  201706  

物联网时代,MEMS传感器发展面临更多挑战

  • 上海微技术工业研究院(SITRI)协办的第二届MIG亚洲会议上,全球传感器巨头畅谈了未来的MEMS传感器发展战略;会后本刊还采访了其他MEMS厂商,请他们谈了关注的方向。
  • 关键字: MEMS  数据分析  物联网  DLP  语音控制  201510  

JMP可靠性数据分析精英培训成功落幕

  •   近日,JMP数据分析软件在上海成功举办了为期三天的“使用JMP进行可靠性数据分析”精英培训,此次活动吸引了20多位来自苹果公司、陶氏化学、希捷硬盘、科勒电子等知名企业与大专院校的高级统计分析师,资深数据分析专家,质量管理部经理等精英们的积极参与!  培训现场  随着更注重质量的国家政策陆续更新(如国家汽车三包政策)与发布,消费者质量意识的提升,以及行业竞争程度的加剧,越来越多的企业意识到了可靠性分析可以从本质上改善产品质量与性能,降低维修和售后服务成本,提高客户满意度和忠诚度。然而在推行可靠性工程的过
  • 关键字: JMP  数据分析  

Tesla的新纪元:数据分析+创新研发

  • 数据分析与我们的生活越来越密切相关,且不提铺天盖地的大数据吹捧潮,就连央视报道,近来也开始用数据说话了。数据分析的商业价值到底在哪里?改善质量也好,降低成本也好,发现新客户也好,都是锦上添花。生存困境中的人,是不会有艺术创作的闲情雅致的,这或许解释了为什么大多数中国制造业企业谈起数据分析来都是雷声大雨点小。 实际上,数据分析的价值远远不只是改善。Tesla,来自加州的一个初创企业,将大量数据分析运用创新与研发中,不仅仅解决了自身的生存问题,更为人类开创了一个新纪元。
  • 关键字: Tesla  数据分析  创新  

数据分析在互联网金融风险管控的应用

  • 互联网的快速发展,给我们的生活带来了诸多便利,也改变了我们的传统生活模式。如同凯文·凯利在《失控》一书中所描述的,网络的出现,宣告着乌合之众登上历史大舞台,原来只能“一将功成万骨枯”的炮灰生命其历程或将从此改变。网络的出现极大改变了社会之间的关系,在这样一个类似于神经网络架构的社会中,无数“神经元”通过传递汇聚信号形成较为统一的“命令”而控制“躯体”的“运动”,它们通过不断发散又不断汇聚信息的机制,成就了无数个体思维的综合而成的群体智慧进而造就统一的群体活动。
  • 关键字: 管控  互联网金融  数据分析  

SAS将提供基于Hadoop的开创性大数据分析技术

  •   全球领先的商业分析软件与服务供应商SAS公司正在开发一种基于SAS内存分析技术,并适用于开源框架Hadoop的交互式分析编程环境。新软件通过更快地挖掘大数据获取更精确商业洞察,帮助企业提升盈利、降低风险、增进对客户的了解以及创造更多商业成功的机会。   SAS®In-MemoryStatisticsforHadoop能够让多用户同时并交互地管理、挖掘和分析数据,建立和比对模型,以及对Hadoop框架内的海量数据进行评分。Hadoop开源框架被广泛认为是大数据未来发展方向。SAS软件将在201
  • 关键字: SAS  数据分析  

声发射数据的分析和源的分类

  • 声发射数据的分析和源的分类压力容器声发射检测数据的分析和源的分类均是基于时差声发射源定位的基础 ...
  • 关键字: 声发射  数据分析    
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数据分析介绍

  数据分析   数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析,提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。这一过程也是质量管理体系的支持过程。在实用中,数据分析可帮助人们作出判断,以便采取适当行动。   数据分析的数学基础在20世纪早期就已确立,但直到计算机的出现才使得实际操作成为可能,并使得数据分析得以推广。数据分析是数学与计算机科学相结合的产物。   中文 [ 查看详细 ]

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