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。
気候指数 2024年データへの更新－日本の気候の極端さは1971年以降の最高水準を大幅に更新
■截至迄今为止，根据天气和潮汐数据创建了日本各地的气候指数。目前，在提到北美和澳大利亚的精算师协会以前的例子时，我们还创建了一个湿度指数，作为一个独特的项目，以显示日本气候的特征“热量”。这次，我们使用2024年以来的数据更新了气候指数。结果表明，日本的极端气候超过了上一年，这显着打破了1971年以来的最高水平。此外，我们比较了五年平均水平的高温和海平面的趋势。结果，近年来，已经证实，日本在三月，八月和9月的整个整体上都非常热，而且海平面一年四季都在上升。预计将来将使用更新的气候指数来创建诸如死亡率之类的预测模型。 ■目录表简介1-气候索引扩展的目的和历史1 |气候指数需要量化慢性风险因素2
From Bottleneck to Force Multiplier: How Data Engineering Powers Responsible AI at Scale
为了指导企业AI采用，我们介绍了5W1H + RACI +磁盘框架，该模型描述了从原始数据和一般信息到动手技能和上下文知识的转变。数据工程（DE）团队是此进步的核心，将零散的AI好奇心转换为结构化的组织能力。由于业务对AI Skyrocket的需求，数据工程[…]
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。
AI is Igniting a New Era in B2B Social Media Marketing
在当今的数字第一世界中，AI正在重塑B2B营销人员与受众的联系。在成功取决于数据驱动的见解的环境中，AI武器营销团队具有：揭示宝贵的商业智能：将原始数据从社交平台转变为可行的决策。个性化外展活动：根据实时的量身定制消息和优惠[…] AI在B2B社交媒体营销中点燃新时代，首先出现在Unite.ai上。
Scientists Just Taught Light to Transmit Meaning – And It’s Revolutionizing Communications
科学家正在用尖端的语义传输系统彻底改变光学通信，从而极大地提高了效率和鲁棒性。通过利用多模纤维（MMF），这种方法以频率而不是原始数据来编码信息，从而比传统方法实现了七倍的能力。该技术不仅可以增强数据传输，而且还证明了非常有效的[...]
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[…]
根据总务省12月27日发布的劳动力调查，2024年11月失业率为2.5%，与上月持平（QUICK计算/预先预测：2.5%，我们的预测也是2.5%）就成了。劳动力环比增加13万人，就业人数环比增加10万人，失业人数环比增加1万人，达到172万人（均为季节调整值）。尽管失业率持平，失业人数略有增加，但随着更多人进入劳动力市场，就业人数较上月继续增加，可予以积极评价。就业人数比上年增加34万人（10月：增加42万人），连续第28个月增加。按性别分，男性较上年增加8万人，三个月来首次增加；女性较上年增加27万人，连续第33个月增加。就业女性人数（经季节调整）环比增加1万人，达到3100万人，连续第四个
雇用関連統計24年10月－女性の雇用は正規化を伴いながら拡大が続く
总务省11月29日发布的劳动力调查显示，2024年10月失业率为2.5%，环比上升0.1个百分点（QUICK计算及提前预测：2.5%） ，我们的预测是 2.4) %)。劳动力环比增加18万人，就业人数环比增加16万人，失业人数环比增加3万人，达到171万人（均为季节调整值）。尽管失业率上升，但情况还不错，随着更多人进入劳动力市场，就业人数不断增加。就业人数比上年增加42万人（9月份：比上年增加27万人），连续27个月增加，增幅比上月扩大。按性别分，女性比上年增加46万人，连续第32个月增加；男性比上年减少4万人，连续第2个月减少。女性就业人数（经季节调整）环比增加5万人，达到3099万人，连续
构建 PubMed 列出的心血管疾病研究出版物数据集的分步说明作者拍摄照片挑战当我开始撰写硕士论文“与 NIH 资助的心脏病研究中有影响力的科学出版物相关的因素”时，第一个任务是构建一个原始数据集来研究。为了实现这一目标，我求助于 PubMed，这是美国国家医学图书馆 (NLM) 提供的免费研究数据库，用于访问生物医学文献。数据集需要满足几个特定标准，包括：跨越尽可能长的时间段。包括由国立卫生研究院 (NIH) 资助的研究。专注于心血管疾病研究出版物。提供有关第一作者的详细信息，例如其全名、性别、机构隶属关系和研究机构所在的国家/地区。包含每篇文章收到的引用次数、NIH 百分位排名、文章中的总
Thermography Conversion for Optimal Noise Reduction
摘要：原始热辐射方面的计算机视觉应用受字节大小限制。对原始图像进行规范化可降低可能有助于计算机处理算法的功能复杂性。这项工作探索了一种将 16 位有符号整数 (I16) 规范化为无符号 8 位 (U8) 的方法，同时保持原始数据集与影响热异常可检测性的环境参数之间的相关系数的完整性。
Mapping economic data: From macro to micro, official statistics coverage set for a deeper dive soon
统计和计划实施部 (MoSPI) 计划通过吸纳各州参与并使用基于网络的调查等技术汇编原始数据，得出区级估计值。一位高级政府官员告诉《印度经济时报》：“我们将在区级提供更多估计值。到明年 1 月，每项调查都应提供国家、州和区级估计值。”目前，州级数据（如 GSDP（州国内生产总值））可用，但区级详细信息稀少。一些州已开始朝这个方向努力，但区级缺乏全面的数据源。
What is a Data Product and why do you need them?
组织正在寻找最简单的公式来将原始数据转换成无限有价值的东西。这就是数据产品的用武之地。它们将复杂的数据集转化为可操作的见解，使组织能够迅速做出明智的决策。 Gartner 的 2024 年数据和分析炒作周期将数据产品置于“膨胀预期的峰值”曲线上。[…]文章什么是数据产品以及为什么需要它们？首先出现在 SAAL 上。
“La Mandria” 地区自然公园（意大利西北部）蜘蛛物种清单（蛛形纲：蜘蛛目）摘要我们列出了“La Mandria”地区自然公园（意大利皮埃蒙特都灵省）的蜘蛛物种清单，主要基于 2022 年至 2023 年期间收集的原始数据。蜘蛛样本取自公园最具代表性的栖息地中的陷阱和敲打托盘。从 iNaturalist 的观察和现有文献数据中，我们添加了少量其他物种。我们报告了总共 149 个物种，代表 100 个属和 28 个科。其中 37 个物种是首次在都灵省发现，12 个物种是皮埃蒙特的新物种。最具代表性的科是 Lycosidae 和 Linyphiidae，其次是 Gnaphosidae 和
A Powerful EDA Tool: Group-By Aggregation
照片由 Mourizal Zativa 在 Unsplash 上拍摄了解如何使用分组聚合从数据中发现见解探索性数据分析 (EDA) 是数据分析师的核心能力。每天，数据分析师的任务都是发现“看不见的”东西，或者从浩瀚的数据中提取有用的见解。在这方面，我想分享一种我认为有助于从数据中提取相关见解的技术：分组聚合。为此，本文的其余部分将安排如下：Pandas 中分组聚合的解释数据集：大都会州际交通大都会交通 EDA分组聚合分组聚合是一种数据处理技术，包含两个步骤。首先，我们根据特定列的值对数据进行分组。其次，我们在分组数据上执行一些聚合操作（例如，求和、平均值、中位数、唯一计数）。当我们的数据很细粒
AutoML with AutoGluon: Transform Your ML Workflow with Just Four Lines of Code
AutoML 与 AutoGluon：仅用四行代码实现的 ML 工作流AutoGluon 如何主导 Kaggle 竞赛以及您如何击败它。用四行代码击败 99% 数据科学家的算法。由 DALL-E 生成的图像在两项热门的 Kaggle 竞赛中，AutoGluon 仅在对原始数据进行 4 小时的训练后就击败了 99% 的参赛数据科学家（AutoGluon 团队。“AutoGluon：用于文本、图像和表格数据的 AutoML。” 2020）这句话摘自 AutoGluon 研究论文，完美地概括了我们今天将要探索的内容：一个以最少的编码提供令人印象深刻的性能的机器学习框架。您只需要四行代码即可设置完整的
High Quality Data Essential for Training A.I. Models
将此上下文添加到原始数据是一个称为数据标记的过程，被认为是训练机器学习算法的关键步骤。...。。→ 阅读更多：训练人工智能模型必不可少的高质量数据
High Quality Data Essential for Training A.I. Models
将此上下文添加到原始数据的过程称为数据标记，被认为是训练机器学习算法的关键步骤。
