在這個現代時代，企業主要依靠資料分析來做出決策，簡化運營並實現其目標。資料分析的工作提供了安全、創造力和發展完美的結合，具有誘人的薪酬、無限的學習機會以及應對現實世界挑戰的機會。選擇資料分析師工作的 10 個理由在這篇文章中，我重點介紹了選擇資料分析師職業的十個充分理由，無論您是在考慮其他選擇還是正在考慮換職業 - 1. 各個行業的高需求世界上每家公司都主要根據資料做出決策。存在… 閱讀更多

運籌學 (OR) 是一種系統方法，用於解決困難的決策問題。它使用各種統計方法、數學模型和各種計算工具。它根據資料提供見解，以有效地解決現實世界中的情況，並廣泛應用於銀行、醫療保健和供應鏈管理等行業。什麼是運籌學？運籌學 (OR) 的科學領域旨在改進複雜系統中的決策和問題解決。它檢查程式並提高生產力。所有這些都是透過使用計算方法、統計分析和數學模型來完成的。它用於增加資源、削減開支和改進… 閱讀更多

大資料包含大量結構化和非結構化資料，這些資料非常複雜。傳統的資料庫管理工具無法用於管理如此大量的資料。這就是開發大資料工具來管理它的原因。資料分析是從原始資料中提取有用資訊的流程，這有助於企業做出決策。大資料和資料分析之間存在許多差異，我們將詳細探討這些差異。大資料大資料由大量資料組成，這些資料可以是結構化的、非結構化的或半結構化的。有… 閱讀更多

大資料處理大量資料，這些資料可以是結構化的、非結構化的或半結構化的。資料持續生成，因此使用 Hadoop 等不同型別的工具來儲存和處理資料。預測分析是一種分析型別，其中使用歷史資料進行預測。大資料和預測分析之間存在許多差異，我們將在本文中詳細研究它們。大資料大資料處理大量持續生成的資料。它使用許多工具來儲存、管理和處理資料。大資料是… 閱讀更多

資料分析是從原始資料中提取有意義資料的過程。資料視覺化使用這些有意義的資料提供更多資訊，使利益相關者更容易理解。在本文中，我們將探討資料分析和資料視覺化之間的區別。資料分析資料分析是從各種來源收集原始資料的過程。然後對這些資料進行清理、格式化和建模，以便可以輕鬆地進一步使用。資料分析的主要目的是提取可用的見解，幫助企業做出各種型別… 閱讀更多

資料分析是一個用於得出給定資訊結論的過程。此過程透過過濾原始資料來完成。預測分析是一個根據當前資訊預測結果的過程。在本文中，我們將討論資料分析和預測分析之間的區別。資料分析資料分析是一個分析原始資料並據此得出結論的過程。需要一個系統的計算過程，以及資料的清理、聚合、視覺化和查詢。資料分析的輸出是… 閱讀更多

這是一篇我們將探討資料分析和資料科學之間區別的文章。資料科學資料科學是一個領域，其中使用結構化和非結構化資料來提取有意義的資訊，並藉助不同的演算法和科學方法。其領域之一是人工智慧，現在已變得非常流行。資料科學中包含的科目包括數學、統計學、科學、程式設計等等。資料科學的重要性與資料科學相關的許多重要因素，其中一些列出如下 - 從… 閱讀更多

資料是每個企業最重要的資產，因為他們需要了解導致他們無法獲利的問題。企業需要了解資料分析和分析之間的區別。這些詞的意思不同，但仍然可以互換使用。如果您是資料分析師，您將必須瞭解客戶的情緒以及他們遵循的趨勢。由於筆記型電腦、智慧手機、平板電腦等不同電子裝置的使用，資料呈爆炸式增長。資料分析當企業績效需要… 閱讀更多

簡介資料科學和機器學習是當前商業場景中的熱門領域，幾乎所有型別的產品和服務型公司都在利用機器學習和資料科學技術來提高生產力和改進工作流程。在這種情況下，許多資料渴望者正在嘗試進入該領域，但問題在於角色。因為一個人不可能掌握人工智慧的所有領域，因此需要選擇角色，這對於職業生涯來說非常令人困惑但也至關重要。在本文中，我們將討論機器… 閱讀更多

來自各個領域的科學家、工程師和商業專業人士都被呼籲利用他們的知識和專業知識來尋找應對全球氣候變化緊急情況的答案。毫無疑問，其中一些解決方案可能會由人工智慧實現。約翰霍普金斯大學Assured Autonomy研究所的執行主任、水下自主機器人系統早期採用者 Jim Bellingham 認為，氣候資料集很大，需要收集、分析和應用以做出明智的決策。研究和實施真正的政策變化需要大量時間。Bellingham 教授… 閱讀更多