关于数字化转型,那些需要搞懂的问题(50问合集)

为数据问题寻找合适的、高质量、可靠的数据源,对数据源进行筛选和预处理,统一数据格式。3.特征工程选择用于建模或分析的数据特征,特征工程的工作体现数据科学家对业务的深刻、准确理解。4.数据建模尽管在技术维度,数据建模看起来有一定门槛,实际上在一些成熟的算法框架、大数据框架下,但是该环节很可能是花费时...

陈登坤对话海螺AI:大模型激活另类数据价值(上)

另类数据通常指的是传统金融数据以外的、能够提供额外信息和洞察的数据,比如社交媒体情绪、卫星图像、网络搜索趋势、消费者行为数据等。大模型,尤其是自然语言处理(NLP)和机器学习(ML)模型,能够处理和分析这些海量的另类数据,从中提取有价值的信息。以下是大模型激活另类数据价值的几个关键点:1.数据整合与分析:大...

一文读懂数据挖掘的特点包括哪些?开课吧

数据挖掘主要有一下特点:1、处理海量数据的能力。数据挖掘产生的根本动力就是海量数据的产生和利用问题。2、数据挖掘是一个完整的、以数据为中心的、循环渐进的探索过程,而非直接的简单的建立模型。3、数据挖掘集成了各种分析方法。数据挖掘既可以像OLAP技术一样实现对假设的验证,而更核心的是其可以实现对掩藏的...

大数据构成、特点、技术、处理、应用这几要素你了解几个?

大数据同过去的海量数据有所区别,其基本特征可以用4个V来总结(Vol-ume、Variety、Value和Veloc-ity,即体量大、多样性、价值密度低、速度快。第一V是Variety,海量数据有不同格式,第一种是结构化,我们常见的数据,还有半结据化网页数据,还有非结构化视频音频数据。而且这些数据化他们处理方式是比较大的。数据类型繁...

一文读懂数据仓库、数据平台、数据中台、数据湖的概念和区别

数据仓库(DataWarehoese)的特点:面向主题的、集成的、稳定的、反映历史数据变化的。面向主题的:数据仓库是用来分析特点主题域的,所以说数据仓库是面向主题的。例如,电商行业的主题域通常分为交易域、会员域、商品域等。集成的:数据仓库集成了多个数据源,同一主题或产品相关数据可能来自不同的系统不同类型的数据库,...

编程入门:九大数据仓库特点比较

编程入门:九大数据仓库特点比较IBM、Oracle、Sybase、CA、NCR、Informix、Microsoft、和SAS等有实力的公司相继(通过收购或研发的途径)推出了自己的数据仓库解决方案,BO和Brio等专业软件公司也在前端在线分析处理工具市场上占有一席之地(www.e993.com)2024年12月18日。下面针对这些数据仓库解决方案的性能和特点做分析和比较。

临床数据仓库的作用 优点和缺点

ClinicalDataRepository,简称CDR,即临床数据仓库,一个实时数据库,专门收集从各种临床中得到的患者数据,以实现对患者数据的标准化管理。它可以让医生获得单个特定患者的数据,而不只是查看患者群体的共同特征。通常CDR中的数据类型包括:临床实验室检查结果、患者的人口统计资料、药学信息、放射报告和影像、病理报告、入院...

经常说的数据仓库,是如何存储数据的

三、数据仓库的主要特征1、面向主题的传统数据库最大的特点就是面向应用进行组织数据,一个业务系统管理一部分企业数据,多个业务系统之间呢是相互分离的,而数据仓库则是面向主题的我们可以通过从上图中的源数据那部分看到,它把多个业务的数据来整合,所以是面向主题的...

Bitget 研究院:深度解析比特币生态,下一轮牛市的发动机

基于Ordinals协议本身,重点衍生出两类资产类型,其中包括:BRC-20代币和OrdinalsNFT。1.BRC-20代币BRC-20是一个由推特用户@domodata在2023年3月8日创建的比特币实验性代币标准。它通过使用Ordinalinions中的JSON数据,实现了Token合约的创建(Deploy)、Token的铸造(Mint)和Token...

美国SpaceX的“星盾”卫星互联网星座项目

④电子数据和文件的云存储服务;云计算服务;云计算以收集、跟踪、监测和分析通过卫星获得的气象学、气候学、地理学、地形学、海洋学、人类和动物迁徙领域的数据为特色;通过卫星同步实现多种通信模式;开发数据处理、数据存储、数据捕获、数据收集、数据仓库、数据管理、数据挖掘、数据库分析和安全数据共享结合使用的软件;卫...