New Deal democrats Weekly Indicators for October 14 – 18
– 作者：New Deal democrat 我的“每周指标”文章发布在 Seeking Alpha 上。根据我本周撰写的月度数据分析，飓风季节也继续使高频数据复杂化。尽管有这个非常大的警告，但基本基调仍然是积极的。像往常一样，点击并阅读将带来[…]文章《New Deal democrats 10 月 14 日至 18 日的每周指标》首先出现在 Angry Bear 上。
我上周在 Twitter 上发布的一些有趣链接（我也在 Mastodon、Threads、Newsmast 和 Bluesky 上发布了这些链接）：恶意软件作者正在使用生成式人工智能：https://www.bleepingcomputer.com/news/security/openai-confirms-threat-actors-use-chatgpt-to-write-malware/人工智能是否会接管我们的大部分思维，使我们变得愚蠢？https://www.nzherald.co.nz/hawkes-bay-today/hastings-leader/use-it-or-lose-t
Where Americans Should Retire Vs Where They Actually Retire
美国人应该在哪里退休与实际退休的地点此图表来自 Voronoiapp.com，比较了最适合退休的州（基于专家分析的五个指标）与退休人员实际迁移的州（如净移民数据所示）。数据来源于 Smart Asset 和 Bankrate，截至 2024 年。Bankrate 的研究根据五个关键指标对所有五十个州进行了评判：负担能力（40%）、幸福感（25%）、医疗保健（20%）、天气（10%）、犯罪（5%）。查看我们的图表，了解他们的方法以及每个州的表现。专家和退休人员只同意三个最适合退休的州——佛罗里达州、南卡罗来纳州和佐治亚州——这表明数据分析人员与退休人员真正想住的地方存在分歧。很明显，大多数退休人
数字媒体技术极大地改变了新闻业，也许最明显的是数据新闻业。数据新闻利用数据分析和可视化的力量来开发具有高度吸引力和公众可访问性的新闻故事。然而，随着这种特殊形式的新闻业日趋成熟，其有效共享和消费也存在障碍。
Will AI Replace HR In 2025? The Emerging Role Of AI In Human Resources
人力资源中的人工智能通过自动化任务、改进数据分析和个性化员工体验来提高效率。这对于战略决策和增强人类能力至关重要。但人力资源专业人士对被取代的恐惧是否合理？本文首次发表于 eLearning Industry。
保险公司充分认识到在组织中推广普及生成式 AI 的非凡潜力，迅速拥抱这项全新技术。全球大多数保险公司都计划在明年投资生成式 AI，并设置了专门的预算。然而，许多保险公司的生成式 AI 治理预算不足，而且大多数治理框架仍在开发中。 最新调查汇编了来自全球各个行业 1,600 家组织的调查结果。在这份报告中，我们深入调查了保险行业 236 名生成式 AI 战略或数据分析领域的高级决策者。阅读调查结果，了解保险公司对生成式 AI 的独特看法，包括该行业与其他行业的对比，如何积极应对 AI 部署挑战，存在哪些重大商机以及主要关切。
Applications of Large Language Models (LLMs) in National Security
大型语言模型 (LLM) 是先进的 AI 系统，能够根据庞大的数据集理解和生成类似人类的文本。这些模型增强了数据分析、自动化任务并改进了决策过程，使其在国家安全背景下具有无价的价值。
Discover the Top 20 AI Software for Businesses
面向企业的 AI 软件：彻底改变运营和客户参与度在当今竞争激烈的环境中，各种规模的企业都在寻求利用人工智能 (AI) 来自动化流程、改善客户体验并做出数据驱动的决策。以下是前 20 种 AI 软件解决方案的列表，这些解决方案可以帮助企业在不花大钱的情况下释放潜力。这些 AI 软件平台提供广泛的功能 - 从客户服务自动化和营销优化到预测分析和项目管理 - 帮助企业在现代环境中变得更加高效、数据驱动和具有竞争力。助力企业成功的 AI 软件为什么 AI 软件是竞争性企业的必备品AI 软件已成为企业必不可少的工具，因为它可以实现重复任务的自动化，从而提高效率并降低运营成本。通过利用聊天机器人、机器人流
Market Basket Analysis Using High Utility Itemset Mining
在交易中寻找高价值模式在这篇文章中，我将提供一种替代流行的市场篮子分析技术的方法，它可以帮助从业者找到高价值模式，而不仅仅是最常见的模式。我们将对不同的模式挖掘问题有一些直观的了解，并看一个真实的例子。完整的代码可以在这里找到。所有图像均由作者创建。简介我已经写了一篇关于模式挖掘的更入门的文章；如果你不熟悉这里提到的一些概念，请先阅读那篇文章。简而言之，模式挖掘试图在数据中寻找模式（呃）。大多数时候，这些数据以（多）集或序列的形式出现。例如，在我的上一篇文章中，我研究了用户在网站上执行的操作序列。在这种情况下，我们会关心项目的顺序。在其他情况下，比如我们将在下面讨论的情况，我们不关心项目的顺序
Anais Dotis-Georgiou, Developer Advocate at InfluxData – Interview Series
Anais Dotis-Georgiou 是 InfluxData 的开发倡导者，热衷于使用数据分析、人工智能和机器学习让数据变得美丽。她收集数据，进行研究、探索和工程设计，将数据转化为功能、价值和美感的东西。当她不 […]Anais Dotis-Georgiou，InfluxData 的开发倡导者 - 访谈系列文章首先出现在 Unite.AI 上。
Leading Index for Commercial Real Estate Increased 3% in August
道奇数据分析：道奇动量指数 8 月上涨 3%道奇建筑网络发布的道奇动量指数 (DMI) 8 月上涨 2.9%，从 7 月修订后的 214.2 升至 220.4 (2000=100)。本月，商业规划增长 1.9%，机构规划改善 5.7%。道奇建筑网络预测副总监 Sarah Martin 表示：“业主和开发商在 8 月份继续为规划排队做准备，以应对明年预期的更强劲的市场状况。”“随着美联储 9 月份降息几乎尘埃落定，选择性贷款标准和通胀的影响明年应该会有所缓和，同时消费者需求也会适度上升。因此，8 月份规划活动普遍走强，大多数非住宅部门都出现了增长。”商业规划又经历了一个月的全面改善。在近年来放缓
VU STEM MBA Program: Curriculum and Career Opportunities
大家好，欢迎来到 Stanley Prep STEM MBA 系列的第五期！我们很高兴您能与我们一起深入探讨 Stanley Prep 和 Virscend University (VU) 提供的 VU STEM MBA 课程。今天，我们将探索该课程包含的课程，并讨论您毕业后可以从事的各种职业道路。无论您对市场营销、数据科学、项目管理还是其他领域感兴趣，VU STEM MBA 都能为您提供坚实的基础，帮助您实现职业目标。课程概述该课程包含 10 门课程，总计 30 个学分，结构如下：核心课程：该课程在传统 MBA 科目和以数据为中心的课程之间取得平衡，为商业和技术方面奠定了坚实的基础。就业机会
To Care, or Not to Care: Using XmR Charts to Differentiate Signals from Noise in Metrics
创建和解释 XmR 图表以进行有效数据分析的分步指南继续阅读 Towards Data Science »
We need to know where the risks in supply chains really lie
美国商务部的最新数据分析显示，情况并不总是像我们想象的那样
Mathematica Partners With Chemonics and USAID to Enhance Early Grade Learning in Nepal and Liberia
随着国际扫盲日的临近，全球政策研究和数据分析咨询公司 Mathematica 很高兴宣布与国际开发公司 Chemonics 建立合作伙伴关系，以增加尼泊尔和利比里亚获得高质量基础教育的机会。
Key Steps for Effective AI Governance in Cybersecurity and Privacy for Digital Resilience
人工智能改变了组织的工作方式。这对各种行业产生了持久的影响。无论是提高工作效率还是减少错误，人工智能的好处都是真实而无可争议的。仍然处于这一技术奇迹之中，对于企业来说，考虑重要...阅读更多»文章有效人工智能治理网络安全和隐私以实现数字弹性的关键步骤首先出现在大数据分析新闻上。
Federal Oil and Gas Royalties: Opportunities Exist to Improve Interior's Compliance Program
美国政府问责署发现内政部自然资源收入办公室 (ONRR) 在 2012 年至 2022 年期间从联邦租赁公司生产的 6000 亿美元石油和天然气总销售额中收取了 740 亿美元的特许权使用费。收取的特许权使用费在很大程度上取决于石油和天然气的价格，从 2012 年到 2022 年，石油和天然气的价格一直在上涨。ONRR 在 2012 年至 2022 年期间通过合规活动创造了 6 亿美元的收入。自然资源收入办公室 (ONRR) 特许权使用费和合规收集，2012 年至 2022 年 ONRR 在开发用于选择合规案件的新风险模型方面取得了进展。然而，数据不完整和资源挑战阻碍了 ONRR 分析其合规数
