Aidan075 Aidan075
3年前
说实话,数据分析师真不用先学Python!
大家好,我是小五🚀经常有朋友问我一个问题,转行数据分析师应该先学什么呀?抛开统计学、业务方法论,单拿出技能工具来说的话,我更希望大家先学习SQL。为了证实我的看法,我爬取了招聘网站,并做了一张柱状图来展示互联网公司对数据分析师的技能要求。可以看到对于一名(准)数据分析师来说,SQL确实是最需要掌握的技能。当然,大家对于各种工具也不必追求全部掌握,它们的目的都
Stella981 Stella981
3年前
ShopsN已经进入跨境电商提供商领域并取得了飞速发展
十年磨一剑,厚积方能薄发。所有的果,都有原因的,不是无缘无故的。ShopsN在2018年下半年度的商业领域开发中,获得了三家跨境电商公司的青睐,分别是澳洲跨境直邮商城系统开发、美国直邮保税仓跨境商城开发、以及一家拉美地区西班牙语外销型跨境电商系统的开发工作。这其中既包含了b2c单商户系统,也包含b2b2c的多用户商城系统(https://www.
Wesley13 Wesley13
3年前
Java 多线程(一)—— 概念的引入
并发和并行并行:指两个或多个时间在同一时刻发生(同时发生);并发:指两个或多个事件在一个时间段内发生。  在操作系统中,安装了多个程序,并发指的是在一段时间内宏观上有多个程序同时运行,这在单CPU系统中,每一时刻只能有一道程序执行,即微观上这些程序是分时的交替运行,只不过是给人的感觉是同时运行,那是因为分时交替
Stella981 Stella981
3年前
Golang 在电商即时通讯服务建设中的实践
_马蜂窝技术原创文章,更多干货请搜索公众号:mfwtech_​即时通讯(IM)功能对于电商平台来说非常重要,特别是旅游电商。从商品复杂性来看,一个旅游商品可能会包括用户在未来一段时间的衣、食、住、行等方方面面;从消费金额来看,往往单次消费额度较大;对目的地的陌生、在行程中可能的问题,这些因素使用户在购买前、中、后都存在和商家沟通的强烈需求。可以说
Wesley13 Wesley13
3年前
NLP 中的基础总结
1.词中文中,常规的词一般直接由分词工具切割开,如工具包结巴分词,组成短语,一些情况下也可以用单个字表示。英文中的词比较常见的是单个词,也有些情况会使用英文词组1.1词的预处理一般情况下,对于英文文本,首先需要转换时态,三单这种词语的变换,首部大写字母转换小写,有时还需要对单词进行拼写检查。1.2停用词对于中英文文本都存在停用词现象
Wesley13 Wesley13
3年前
2018年人工智能如何发展,从这四个方面为你解读
算法任何一个入门的软件开发人员都会听到这句话:算法是软件的灵魂!近年来大火的“机器学习”即是在算法在人工智能上的集中体现。今日头条通过AI算法实现智能内容推荐,谷歌和百度通过AI算法实现垃圾内容检测和删除,阿里巴巴通过算法自动识别刷单和假货风险等等。随着软件行业的发展,我们真切的体会到人工智能的脚步声越来越近了。理论上讲,凡是重复的简单工作都
Wesley13 Wesley13
3年前
mysql联表批处理操作
1概述mysql中的单表增删改查操作,可以说是基本中的基本.实际工作中,常常会遇到一些基本用法难以处理的数据操作,譬如遇到主从表甚至多级关联表的情况(如一些历史问题数据的批量处理),考虑到效率问题,需要将请求次数控制在一个常量级别.这种情况下,由于需要操作的(作为参数的)数据量较大,或者获取参数较为复杂,往往不太容易处理.以下
美味蟹黄堡 美味蟹黄堡
2年前
维护你的服务器
常规服务器维护可减少停机和故障,这对当今信息化的快速社会来说至关重要,很多时候服务器一次故障带来的后果是连锁性的,财产和经济效益的损失尚可弥补,但是丢失了公信力以及客户,用户群体的信任,就不是重开几单谈几个合作能弥补得了的。我们公司自己的产品一般都是放在江苏艾盾,3A网络这种专业的IDC服务商那里,和他们合作的氛围比较自然随和,专业的运维团队也是随叫随到,很
浅谈基于Shapley值的数据融合反欺骗数据判断相关
多个信息源的数据进行融合处理后的信息具有较高准确性,同时具备互补性、及时性等特征,在一定程度上能够克服单信息源获取信息的局限性,能更加客观地对目标形成认识,具有更高置信度和较强鲁棒性。信息融合技术随着人工智能及物联网的发展,在人们日常生活中已被广泛应用。然而,在通过该技术享受生活便利的同时,也承担着其所带来的决策的误判、情报处理混乱等风险。
小万哥 小万哥
6个月前
NumPy 二项分布生成与 Seaborn 可视化技巧
二项分布是描述固定次数独立试验中成功次数的概率分布,常用于分析二元结果的事件,如抛硬币。分布由参数n(试验次数)、p(单次成功概率)和k(成功次数)定义。概率质量函数P(k)C(n,k)p^k(1p)^(nk)。NumPy的random.binomial()可生成二项分布数据,Seaborn可用于可视化。当n大且p接近0.5时,二项分布近似正态分布。练习包括模拟不同条件下的二项分布和应用到考试场景。