什么是Power BI
BI管理员：管理Power BI的部署、维护和安全性，包括用户管理、数据源管理和报表发布等，以保证Power BI的正常运行和数据的安全性。数据分析师：使用Power BI进行数据分析和可视化，包括数据的导入、清洗、转换、建模和报表设计等，以实现数据的探索和发现。IT管理员：管理Power BI所依
数据导入与预处理——实验一：数据导入与导出
掌握使用Kettle进行数据导入与导出的方法计算机、Kettle（PDI）、MySQL数据库某连锁超市为了优化经营管理，拟搭建一个商务智能系统，来帮助企业管理团队更全面、专业的通过数据了解业务况状。目前公司有一个订单数据库，记录了每一笔订单的详细数据，包括以下字段：【字段名称,订单编号,下单日期,销
python 数据挖掘库orange3 介绍
orange3 是一个非常适合初学者的data mining library. 它让使用者通过拖拽内置的组件来形成工作流。让你不需要写任何代码就可以体验到数据挖掘和可视化的魅力。它的桌面如下，这里我创建了 3 个节点，分别是数据集、小提琴图，散点图其中 Datasets 是从 左边的 Data 组
数据挖掘 实验一、数据预处理
初始数据往往存在缺失值、重复值、异常值或者错误值，通常这类数据被称为“脏数据”，需要对其进行清洗。有时数据的原始变量不满足分析的要求，我们需要先对数据进行一定的处理，也就是数据的预处理。数据清洗和预处理的主要目的是提高数据质量，从而提高挖掘结果的可靠度，这是数据挖掘过程中非常必要的一个步骤。（2）
数据挖掘和大数据的区别
大数据是数据挖掘产业化的表现
开源多组件数据中台整体框架设计
数据时代已来！！给大家推荐一款经过实战检验的数据中台框架，零成本搭建，可以实现数据采集、数据转换、数据服务能数据中台通用功能。
【文末送书】AI时代数据的重要性
新华社北京10月26日电 《中国证券报》26日刊发文章《国家数据局揭牌 数据要素产业进入加速发展期》。文章称，10月25日，国家数据局正式揭牌。业内人士认为，这标志着我国数字经济发展新阶段的开始，预计数据要素配套政策将加快出台，数据要素产业进入加速发展期。国家数据局的主要职责是负责协调推进数据基础制
【咕咕送书 | 第四期】需求分析 | AI协助 | 数据挖掘 ? 试试ChatGPT为软件开发大幅提高研发效率和质量
随以OpenAI的ChatGPT为代表的人工智能技术飞速发展我们是不是可以思考一下如何运用人工智能的新技术创新工作方式和优化产业格局
真实大数据简历模版（四）【大数据-2年经验】电影网数据分析
该客流量分析系统是为周边游网站进行景区的客流量、热门景点进行环境分析、客源市场洞察、营销主题分析，经过分析得到的数据给前端进行显示，从而可以为网站提供日常决策支撑，比如某些旅游景点的人气很高的话，就可以为该景点做更多的推荐介绍。4、统计玩家流失（7、14、30持续不在线），当日回流玩家、流失玩家流失
[因果推断] 增益模型（Uplift Model）介绍（三）
1 基础介绍增益模型（uplift model）：估算干预增量（uplift），即干预动作（treatment）对用户响应行为（outcome）产生的效果。这是一个因果推断（Causal Inference) 课题下估算ITE（Individual Treatment Effect）的问题——估算同
[数据挖掘、数据分析] clickhouse在go语言里的实践
今天给大家介绍一款OLAP大数据处理软件 clickhouse ，在业界它有一个荣誉，那就是”快“，当然此快不是开车快的意思，是指clickhouse在大数据量级的查询方面，对比Spark 、MySQL 、Hive 、Hadoop，速度有很大的提升。下面我们从clickhouse的起源、OLAP/O
机器学习和大数据：如何利用机器学习算法分析和预测大数据
在介绍如何利用机器学习算法分析和预测大数据之前，首先需要了解机器学习算法的基本原理和分类。机器学习算法主要分为监督学习、无监督学习和强化学习三大类。监督学习是利用有标签的训练数据来建立模型，通过学习数据的特征和标签之间的关系，从而对未知数据进行预测。无监督学习则是在没有标签的情况下，通过发现数据内在
【人工智能】大模型与数据、信息、知识、智慧的关系和本质
综上所述，大模型与数据、信息、知识、智慧之间存在着密切的关系和相互作用。只有充分利用这些资源，才能设计和应用出更加优秀和高效的大模型，从而推动人工智能技术的发展和应用。
数据分析方法-对比分析和用户画像
本文主要介绍数据分析方法中的对比分析和用户画像。这是一本从功能模块、技术实现、平台构建、业务应用4个层次由浅入深地讲解用户画像的著作。作者在某头部互联网公司经历了其用户画像平台从0到1并发展为画像中台的全过程，打下了扎实的技术功底，积累了丰富的业务经验，本书从技术和业务双重维度对整个过程进行了复盘。
【统计模型】大学生恋爱数据分析报告
二元logistic回归分析
大数据教材推荐|Python数据挖掘入门、进阶与案例分析
《》从实践出发，结合11个“泰迪杯”官方推出的赛题，按照赛题的难易程度进行排序，由浅入深地介绍数据挖掘技术在商务、教育、交通、传媒、旅游、电力、制造业等行业的应用。因此，图书的编排以解决某个应用的挖掘目标为前提，紧密地贴合了实际的业务场景和需求，每一个实战案例的讲解都是从案例的背景和目标入手，从了解
2023知识追踪最新综述来自顶刊！！！——《Knowledge Tracing:A Survey》
2023知识追踪最新综述——《Knowledge Tracing：A Survey》，文章发表在ACM Computing Survey上
使用高斯混合模型拆分多模态分布
本文介绍如何使用高斯混合模型将一维多模态分布拆分为多个分布。
不同数据类型的相关性分析总结
在进行数据建模之前，我们一般会进行数据探索和描述性分析，发现数据规律及数据之间的相关性，本文主要从检验方法和可视化图形两个方面对不同数据类型的相关性分析方法进行总结，以加强对数据的了解和认识，为建模打下基础。
数据仓库建设指导说明
元数据可以包括以下内容：数据定义描述数据的结构、格式、模式和约束条件。例如，数据表、字段、数据类型、主键、外键等。数据源和来源：记录数据的来源和数据源的信息，包括数据提供方、数据采集方式、数据传输协议等。数据质量指标：定义和记录数据质量指标和标准，例如数据准确性、完整性、一致性、时效性等。数据变动历
