回答:这些都是工具，6K估计是给你开的你所会的这些工具的价格，至于你值多少钱或者将来你在这个岗位上能值多少钱，这首先要看是否人岗匹配，岗位的设定和你会的东西是不是绝大部分吻合的。如果匹配那么就要看你用这些工具能产生多少有价值的增量信息，这个才是关键。首先，要知道业务数据分析的核心价值是什么？业务分析要熟悉行业特点，了解公司业务及流程，有针对性的抓住运营管理的痛点和关键点，才能有自己独到的见解和分析视角，...
RobinQu
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回答:数据可视化这个行业近年来确实比较火热，很多数据行业的大佬们都把目光转向了可视化这个香饽饽，像行业内专注数据可视化做的比较好的有：袋鼠云、数字冰雹、帆软。包括一些互联网大厂ucloud云、ucloud云、ucloud云也开始涉及可视化业务。那么你要成为一个数据可视化工程师首先就是要了解目前数据可视化的行业发展现状呀～说实话哈，过去数据可视化的开发流程可能要经历非常复杂的流程，什么要设计师先设计版式啦...
sunsmell
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回答:数据可视化被许多学科视为视觉通信的现代等价物。它涉及创建和研究数据的视觉表示。为了清晰有效地传达信息，数据可视化使用统计图形，图表，信息图形和其他工具。数字数据可以使用点，线或条编码，从而在视觉上传达定量信息。有效的可视化有助于用户分析和推理数据和证据。它使复杂的数据更易于访问，易于理解和使用。用户可能有特定的分析任务，比如进行比较或理解因果关系，图形的设计原则（即显示比较或显示因果关系）跟随任务...
alanoddsoff
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回答:市面上的数据可视化工具很多，大体分为3类：1、专业图表制作类，专业的图表制作网站/软件，针对性的制作一些可视化图表，一般不带有数据处理功能2、开发工具，比如python，调用第三方可视化库可以制作非常个性化的可视化图表，门槛高，要会写代码3、零代码可视化分析工具，比如BI工具，操作简单，门槛低，自带数据处理功能，适合普通的业务人员或者数据分析师专业图表制作网站1、Flourish推荐人群：可视化爱...
joyvw
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回答:看了一下其他的回答，都是利用现有的可视化软件，这里以Python为例，介绍2个比较好用的可视化包—seaborn和pyecharts，简单易学、容易上手，绘制的图形漂亮、大方、整洁，感兴趣的朋友可以尝试一下，实验环境win10+python3.6+pycharm5.0，主要内容如下：1.seaborn：这是一个基于matplotlib的可视化包，是对matplotlib更高级的API封装，绘制的图...
Tamic
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回答:干货预警，全文8888字，配图100+，阅读预计10分钟。赶时间的朋友点赞▲收藏★关注❤，方便以后再看。数据可视化分析工具一般分为软件类+网页类，对于兼具数据分析+可视化呈现，推荐大家从Excel入手，再学习其他数据分析工具。这里给大家推荐四个适合新手入门的可视化工具，给大家安利了2款软件和2个网站工具，通过接触这4款工具，也能快速做到举一反三，迅速上手其他可视化工具。工具1：Excel推荐Exc...
Lin_YT
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...：需求定义=》数据获取=》数据治理=》数据分析=》数据可视化 一、需求定义 需求定义是数据科学项目和数据科学比赛的最大不同之处，在真实情景下，我们往往对目标函数、自变量、约束条件都并不清晰。需要通过访谈、论文...
...的优势： 1、R语言拥有许多优雅直观的图表，常见的数据可视化的工具包有： · 交互式图表rCharts、Plotly，交互时序图dygraphs，交互树状图TreeMap · ggplot2-一个基于图形语法的绘图系统 · lattice-R语言格子图形 · rbokeh-针对Bokeh的R语...
...的优势： 1、R语言拥有许多优雅直观的图表，常见的数据可视化的工具包有： · 交互式图表rCharts、Plotly，交互时序图dygraphs，交互树状图TreeMap · ggplot2-一个基于图形语法的绘图系统 · lattice-R语言格子图形 · rbokeh...
...到了网页浏览器，甚至我们可以用tornado+d3来进一步定制可视化页面，但 R 的 shiny 和 shiny dashboard 速度更快，所需代码更少。 此外，当今数据分析团队拥有许多技能，选择哪种语言实际上基于背景知识和经验。对于一些应用，尤...
...： 需求定义=》数据收集=》数据转化=》数据分析=》数据可视化 而在需求快速变化的项目初期，为了快速确定需求，如何敏捷打造最小可用原型（MVP）显然比项目工程化来得更有意义。 所以在现实中，这时候流程常常就会缩短...
...释有关卷积神经网络的直观概念，展示了将滤波器和权重可视化的正确方法。在这篇题为Visualizing and Understanding Convolutional Neural Networks的论文中，Zeiler和Fergus从大数据和GPU计算力让人们重拾对CNN的兴趣讲起，讨论了研究人员...
...们科研、工作中，将数据完美展现出来尤为重要。 数据可视化是以数据为视角，探索世界。我们真正想要的是 — 数据视觉，以数据为工具，以可视化为手段，目的是描述真实，探索世界。 下面介绍一些数据可视化的作品（包...
...，本篇将使用Web应用程序接口自动请求网站的特定信息并可视化。 1. 前言 本将需要用到requests模块来请求网站数据。主要内容如下： 向GitHub请求项目数据，按星排序； 使用pygal可视化上述数据； 调用Hacker News的API 2. GitHub reposi...
...上一套成熟的类SQL的数据操作接口，最后要有一套好用的可视化工具。R语言就是一个极好的典范：用内置的data.frame结构做数据的存储；data.frame本身提供足够强大的数据操作能力，另有dplyr、tidyr、data.table、plyr、reshape2等库提供...
...比方, 你想用D3画一个 散点图 , 用每一个svg的circle元素来可视化你的数据. 你会惊讶的发现: D3居然没有直接创建多个DOM元素的方法! 怎么回事? 当然, D3有 append 方法, 你可以用来创建单个元素. 比如: svg.append(circle) .attr(cx, d.x) ...
...该是文本出现的坐标位置。 plt.annotate()文本注释 在数据可视化的过程中，图片中的文字经常被用来注释图中的一些特征。使用annotate()方法可以很方便地添加此类注释。在使用annotate时，要考虑两个点的坐标：被注释的地方xy(x, y)...
ChatGPT和Sora等AI大模型应用，将AI大模型和算力需求的热度不断带上新的台阶。哪里可以获得...
大模型的训练用4090是不合适的，但推理（inference/serving）用4090不能说合适，...
图示为GPU性能排行榜，我们可以看到所有GPU的原始相关性能图表。同时根据训练、推理能力由高到低做了...
