数据转换关键词检索结果

数据可视化的力量:将复杂的数据转换为有意义的见解

The Power Of Data Visualization: Turning Complex Data Into Meaningful Insights

数据可视化的功能:将复杂的数据转换为有意义的见解 - 视图数据可视化是以图表,图形和仪表板等视觉格式显示复杂数据的过程,以使信息更易于访问和可理解。通过将原始数据变成有意义的视觉效果,企业可以快速识别推动更好决策的趋势,模式和见解。 […]帖子可视化的功能:将复杂的数据转换为有意义的见解,首先出现在电子学习信息图表上。

AI在工作中:将招聘数据转换为个性化的LMS学习路径

AI At Work: Transforming Hiring Data Into Personalized LMS Learning Paths

发现如何将AI招聘平台数据与您的LMS可以个性化员工学习的方式集成,该帖子首先在电子学习行业上发表。

天空:空中客车如何通过大数据转换航空

Skywise: How Airbus Is Transforming Aviation Through Big Data

在一个数据推动决策的时代,航空业正在进行数字化转型。在这一帖子的最前沿:空中客车如何通过大数据转换航空,这首先出现在航空航天世界的航空范围。

释放亚马逊基岩数据自动化的多模式能力以将非结构化数据转换为可行的见解

Unleashing the multimodal power of Amazon Bedrock Data Automation to transform unstructured data into actionable insights

今天,我们很高兴地宣布,亚马逊基岩数据自动化的一般可用性,这是亚马逊基岩中强大的,完全管理的能力,无缝地将非结构化的多模式数据转换为具有高精度,成本效率和可扩展性的结构化,应用程序准备就绪的见解。

如何使用 Pandas 将 JSON 数据转换为 DataFrame

How to Convert JSON Data into a DataFrame with Pandas

本简短教程将指导您完成将 JSON 数据转换为 Pandas DataFrame 的过程。

使用Amazon Q Business

Unlock retail intelligence by transforming data into actionable insights using generative AI with Amazon Q Business

Amazon Q Business for Retail Intelligence是AI驱动的助手,旨在帮助零售业务简化运营,改善客户服务并增强决策流程。该解决方案专门设计为可扩展和适应各种规模的企业,帮助他们更有效地竞争。在这篇文章中,我们展示了如何使用Amazon Q Business进行零售情报将数据转换为可行的见解。

Python中的Poset表示形式可能会对业务产生巨大影响

POSET Representations in Python Can Have a Huge Impact on Business

发现POSET指标如何将数据转换为一致的评分系统,从而实现有意义的比较,同时保留数据的多维语义结构。Python中的POSET表示形式可能对业务产生巨大影响,首先是对数据科学的攻击。

使用列级谱系的变更感知数据验证

Change-Aware Data Validation with Column-Level Lineage

数据转换工具(例如DBT)使构建SQL数据管道变得容易且系统性。但是,即使有了增加的结构和明确定义的数据模型,管道仍然可以变得复杂,这使调试问题和验证数据模型的更改变得困难。后变化感知的数据验证具有列级谱系的数据验证首先是朝向数据科学的。

ONS任命新的经济统计总监

ONS Appoints New Director General for Economic Statistics

The Office for National Statistics (ONS) has announced the appointment of James Benford as the new Director General for the Economic, Social, and环境统计组(ESEG)。本福德将于2025年8月4日正式加入ONS团队,从

通过商业分析的MBA释放您的职业潜力

Unleashing Your Career Potential with an MBA in Business Analytics

通过商业分析的MBA释放您的职业潜力,将业务专业知识与数据驱动的决策相结合,以领导创新并推动战略增长。业务分析是将原始数据转换为可行的见解以推动战略决策的艺术和科学。通过利用统计建模,数据收集和预测工具,它使企业能够优化运营,增强客户体验并在竞争市场中保持领先地位。 …通过商业分析的MBA释放您的职业潜力的帖子首先出现在CMR博客上。

教育数据挖掘如何改善在线课程设计:实用策略

How Educational Data Mining Can Improve Online Course Design: Practical Strategies

学习管理系统收集大量的学习者数据,但其中大部分未使用。本文揭示了数据挖掘如何将数据转换为可行的见解,改善课程设计和学生的成功。该帖子首先在电子学习行业上发表。

法拉利刚刚启动了一个AI应用

Ferrari Just Launched an AI App That Lets Fans Experience F1 Like Never Before

Scuderia Ferrari HP和IBM刚刚推出了由AI提供动力的下一代移动应用程序,它可以重新定义周末和赛季周末的4亿Tifosi Experience Formula 1 Formula 1。在迈阿密大奖赛期间首次亮相,重新构想的Scuderia Ferrari应用程序是法拉利迄今为止最大胆的数字动作。由IBM的Watsonx AI平台提供支持,它将原始竞赛数据转换为即时的赛后摘要,策略崩溃和针对每个风扇量身定制的交互式功能。这些功能是AI生成的赛车回顾,包括遥测后赛后见解,遥测可视化,轮胎策略和驾驶员反射互动式粉丝参与,包括民意调查,直接到团队的消息,Ferrari刚刚推出了一个A

为什么预测分析是现代企业必须的

Why Predictive Analytics Is A Must For Modern Businesses

为什么预测分析是现代企业必不可少的 - 每一个业务每天都会产生大量数据,但并非所有公司都有效地利用了它。预测分析使企业能够将原始数据转换为可行的见解,帮助他们预测需求,降低运营成本并增强客户参与度。无论是通过AI驱动的模型,机器学习算法还是基于云的[…]为什么对现代企业必须首先出现在电子学习信息图表上的现代企业的文章。

DARIA VORONOVA,数据viz专家 - 数据可视化采用的障碍,AI增强仪表板,NLP和情感分析,AI和数据的未来趋势,VIZ的未来趋势,可解释的AI,多模式AI和行业影响

Daria Voronova, Data Viz Expert — Barriers to Data Visualization Adoption, AI-Enhanced Dashboards, NLP & Sentiment Analysis, Future Trends in AI & Data Viz, Explainable AI, Multi-Modal AI & Industry Impact

在一个数据推动决策的时代,许多组织仍在努力利用现代可视化技术。数据可视化专家Daria Voronova讨论了为什么文化抵抗常常超过技术障碍,以及Ai-Hhanced仪表板如何将原始数据转换为可行的见解。她还探讨了NLP和情感分析在衡量人类行为方面的作用[…]

Anybotics启动数据导航器:解锁能源,金属,采矿,石油和天然气行业的机器人检查数据的价值

ANYbotics Launches Data Navigator: Unlocking the Value of Robotic Inspection Data for Energy, Metals, Mining, Oil & Gas Industries

数据导航器将任何MMAL机器人收集的数据转换为可行的见解,提供了对资产健康的全面视图,并实现了预防性维护策略,以最大程度地减少停机时间并优化操作。

利用 Amazon Bedrock 生成式 AI 打造弹性供应链

Harnessing Amazon Bedrock generative AI for resilient supply chain

通过利用 Amazon Bedrock 的生成式 AI 功能和工具,您可以创建一个智能神经中枢,连接各种数据源,将数据转换为可操作的见解,并制定全面的计划以减轻供应链风险。这篇文章介绍了 Amazon Bedrock Flows 如何连接您的业务系统、监控医疗设备短缺情况,并根据来自 Amazon Bedrock 知识库的知识或直接存储在 Amazon S3 中的数据提供缓解策略。您将学习如何创建一个领先于供应链风险的系统。

使用 Amazon Aurora 和 Amazon Kendra 开发基于 RAG 的应用程序

Develop a RAG-based application using Amazon Aurora with Amazon Kendra

RAG 从预先存在的知识库(您的数据)中检索数据,将其与 LLM 的知识相结合,并生成更像人类语言的响应。但是,为了让生成式 AI 理解您的数据,需要进行一定程度的数据准备,这涉及很大的学习曲线。在这篇文章中,我们将引导您了解如何将现有的 Aurora 数据转换为索引,而无需为 Amazon Kendra 进行数据准备以执行数据搜索并实施 RAG,将您的数据与 LLM 知识相结合以产生准确的响应。

优化 PySpark 中的数据处理性能

Optimizing the Data Processing Performance in PySpark

PySpark 技术和策略解决常见的性能挑战:实践演练Apache Spark 近年来凭借其强大的分布式数据处理能力成为领先的分析引擎之一。PySpark 是 Spark 的 Python API,通常用于个人和企业项目以解决数据挑战。例如,我们可以使用 PySpark 高效地实现时间序列数据的特征工程,包括提取、提取和可视化。然而,尽管它能够处理大型数据集,但在极端数据分布和复杂的数据转换工作流等各种情况下仍然会出现性能瓶颈。本文将研究使用 Databricks 上的 PySpark 进行数据处理时的各种常见性能问题,并介绍各种微调策略以实现更快的执行速度。照片由 Veri Ivanova