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 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。
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。
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。
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。
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
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。
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。
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
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。
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[…]
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。
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。
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。
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
Understanding K-Fold Target Encoding to Handle High Cardinality
平衡复杂性和性能：深入了解 K 折目标编码照片由 Mika Baumeister 在 Unsplash 上拍摄简介数据科学从业者在处理不同项目中的不同数据类型时会遇到许多挑战，每个项目都需要独特的处理方法。一个常见的障碍是使用传统机器学习模型难以有效处理的数据格式，导致模型性能不佳。由于大多数机器学习算法都针对数值数据进行了优化，因此将分类数据转换为数值形式至关重要。然而，这通常会过度简化复杂的分类关系，尤其是当特征具有高基数（即大量唯一值）时，这会使处理复杂化并妨碍模型准确性。高基数是指特征中唯一元素的数量，具体解决机器学习环境中分类标签的不同计数。当一个特征有许多唯一的分类标签时，它具有高
Using PCA for Outlier Detection
一种识别数值数据中异常值的令人惊讶的有效方法PCA（主成分分析）通常用于数据科学，通常用于降维（通常用于可视化），但它实际上对于异常值检测也非常有用，我将在本文中描述它。本文延续了我的异常值检测系列，其中还包括关于 FPOF、计数异常值检测器、距离度量学习、共享最近邻和兴奋剂的文章。这还包括我书《Python 中的异常值检测》的另一段摘录。PCA 背后的想法是大多数数据集在某些列中的方差比其他列大得多，并且特征之间也存在相关性。其中一个含义是：为了表示数据，通常不需要使用尽可能多的特征；我们通常可以使用更少的特征（有时要少得多）很好地近似数据。例如，对于包含 100 个特征的数值数据表，我们可
Discretization, Explained: A Visual Guide with Code Examples for Beginners
数据预处理将数字分类到箱中的 6 种有趣方法！⛳️ 更多数据预处理说明：· 缺失值插补 · 分类编码 · 数据缩放 ▶ 离散化 · 过度和欠采样（即将推出！）大多数机器学习模型都要求数据为数值——所有对象或分类数据必须首先采用数字格式。但实际上，有时分类数据会派上用场（大多数时候，它对我们人类比对机器更有用）。离散化（或分箱）就是这样做的——将数值数据转换为分类数据！根据您的目标，有多种方法可以对数据进行分类。在这里，我们将使用一个简单的数据集来展示六种不同的分箱方法。从等宽到基于聚类的方法，我们将这些数值扫入一些分类箱中！所有视觉效果：作者使用 Canva Pro 创建。针对移动设备进行了优
