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阿里云大数据计算平台的自动化、精细化运维之路
作者简介:     范伦挺   阿里巴巴 基础架构事业群-技术专家   花名萧一,2010年加入阿里巴巴,现任阿里巴巴集团大数据计算平台运维负责人。团队主要负责阿里巴巴各类离在线大数据计算平台(如MaxCompute、AnalyticDB、StreamComput
5W1H(六何分析法)全景洞察大数据
我们从大数据的特征说起,谈到了大数据的价值,再聊什么时候做,谁去做,选择什么平台,最后聊到了怎么做的问题。通过对一些真实的场景分析,了解了大数据的全貌。
Quick BI支持哪些数据源(配置操作篇)
Quick BI 潜心打造了核心技术底座(OLAP分析引擎),实现了SQL解析、SQL调度、SQL优化、查询加速等基础能力,支撑Quick BI的数据分析和查询加速。OLAP分析引擎包括数据源连接、数据模型、智能查询路由、通用查询、加速查询等5大核心能力。
【玩转数据系列五】农业贷款发放预测
很多农民因为缺乏资金,在每年耕种前会向相关机构申请贷款来购买种地需要的物资,等丰收之后偿还。农业贷款发放问题是一个典型的数据挖掘问题。贷款发放人通过往年的数据,包括贷款人的年收入、种植的作物种类、历史借贷信息等特征来构建经验模型,通过这个模型来预测受贷人的还款能力。
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来自: 数据库
PostgreSQL 文本数据分析实践之 - 相似度分析
背景 在日常的生活中,我们可能会经常需要一些像相近、相仿、距离接近、性格接近等等类似这样的需求,对数据进行筛选。 这些需求PostgreSQL居然都支持,是不是很变态。 变态的例子 按长相相似度排序 比如最近的王宝强和马蓉的事件,估计很多人会拿宋喆的照片进行相似度的搜索,八卦八卦。
MaxCompute上你从未体验过的数据分析和机器学习过程
PyODPS,拥有对于Python用户传统的数据分析和机器学习愉快的体验,包括了DataFrame框架和机器学习模块,它们类似于pandas+scikit-learn,能用它们进行数据分析、绘图、机器学习等等。
8个Python高效数据分析的技巧
不管是参加Kaggle比赛,还是开发一个深度学习应用,第一步总是数据分析,这篇文章介绍了8个使用Python进行数据分析的方法,不仅能够提升运行效率,还能够使代码更加“优美”。
重磅首发 |《Elasticsearch 中国开发者调查报告》探索开发者的现状和未来
为了了解Elasticsearch 中国开发者群体,结合1186位开发者的调研数据和18位社区专家的深度访谈,Elastic 技术社区、阿里巴巴 Elasticsearch 技术团队和阿里云开发者社区联合发布了《Elasticsearch 中国开发者调查报告》。免费下载,抢先一步读懂这个“族群”吧。
领英AI人才图谱:全球 190 万 AI 人才,中国只有5万
目前全球共有190多万深度学习与数据挖掘的人才,其中85万都在美国,中国只有5万人,华裔人才有14万。随着中国在人工智能领域的不断开拓进取,中国企业对于人才的吸引力也在不断攀升,但企业HR去哪儿招人才、如何去招,仍是不容易操作的问题。
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