XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemAnalytics
Jet Reports 和 Jet Analytics 专业服务
• 就合并财务报表的编制提供咨询 • 报告设计、报告创建 • 软件升级（如果有新版本可用）以及必要的技术调整 • 系统测试、数据合理性检查 • 帮助开发新产品功能 • 文档编制 • 支持产品配置的更改 • 项目管理（合同时间的 20%） • 必须在合同中约定服务范围的定义和咨询服务的时间
数据科学与分析学期的课程流程图
无无无学期2 DSA5005 - 多元统计分析DSA5006 - 机器学习DSA5007 - 大数据和云计算DSA5011 - AI＆DEEP LEAFTIVE，选择性i
城市规划硕士城市分析集中
2024-2025顾问：Rachel Meltzer电子邮件：rmeltzer@gsd.harvard.edu其他集中精力：Ann Forsyth，Ann Forsyth，Jerold Kayden，Rick Peiser，Carole Voulgaris，Bing Wang Wang Wang Wang wang th the Urban Analytics INSUISS学生介绍学生来描述，分析，分析和分析方法，并使用该方法进行分析和处方的问题，以解决问题和处方的问题。今天，越来越多的城市规划工作份额解决了许多地理上约束的参与者和过程之间的空间相互作用，这些参与者和过程太复杂，无法在没有计算工具的情况下可视化和分析。“大数据”和其他管理数据集的可用性正在迅速扩展，并且在处理和将其应用于计划和政策干预措施时需要熟练和护理。越来越紧迫的道德，机构和实际挑战需要导航和管理。城市分析工具现在在各种环境中使用：地理信息系统，空间统计和空间数据分析的算法方法用于本地，区域和国际规模的公共和私人规划实践。在GSD和其他哈佛学校，尤其是工程学学校，FAS，公共卫生学院，肯尼迪学校和教育研究生院。学生还可以参加麻省理工学院的课程。哈佛大学地理分析中心提供数据和软件支持以及与集中主题相关的集中研讨会和会议。请注意，课程提供可能会发生变化。此备忘录受课程可用性的修订约束。可能会引入新课程，而这里列出的一些批准的课程可能每年都不可用。本备忘录中未提及的课程不会自动获得批准，并且只有在集中顾问的审查和书面许可之后才能获得批准。以下列出的课程已被批准以满足城市分析集中度。带有星号（*）的课程涵盖了与大数据和分析有关的制度，政治或道德主题。建议学生至少要在这些主题上学习一门课程，以作为满足城市分析集中度的一部分。秋季2024年批准的课程：
探索医学教育学习分析的变革潜力：系统评价
简介：学习分析（LA）已成为医学教育的有效工具，为学习者提供了数据驱动的见解和个性化的支持。这项系统评价旨在详细概述医学教育中洛杉矶当前状态，探索其应用，收益，挑战和未来的方向。方法：该研究是作为对医学教育中学习分析（LA）的系统综述进行的。2023年6月在以下数据库中进行了全面的搜索：ProQuest，Scopus，Eric，Science，PubMed和ScienceDirect，没有出版日期的限制。搜索产生了总共1095个记录，这些记录在删除重复项后进行了筛选，留下了552个标题进行审查。排除无关的文章后，选择了12项研究进行合成。结果：出现了LA应用程序的四个关键类别：课程评估，学习者绩效分析，学习者的反馈和支持以及学习成果评估。发现的综合强调了LA的潜力，可以增强学习经验，确定高风险学习者并改善形成性评估实践。但是，道德和隐私涉及的关注关注弥合研究和实践之间的差距。结论：这篇综述提出了一种在医学教育中利用洛杉矶的协作和思想的方法。平衡数据驱动的见解与有效，道德和以人为本的教学实践至关重要。解决这些问题可以确保将洛杉矶集成到医学教育中，从而在维护核心价值的同时促进其变革潜力。
利用大数据分析和机器学习技术进行亚马逊产品评论的情感分析
情感研究对于理解消费者的投入和提高商品和服务的才能至关重要。本研究着眼于亚马逊产品评估的数据集以及如何使用ML方法进行情感分析。在本研究中使用了几种ML方法，例如梯度提升（GB），Logistic回归（LR），幼稚的贝叶斯（NB）和递归神经网络（RNNM），用于分析亚马逊产品评论的情感。该方法首先通过删除标点符号，过滤停止单词和令牌来预处理数据集，然后使用诸如单词袋（bow）之类的技术提取功能提取。一旦数据分为训练和测试集，使用F1得分，回忆，准确性和精度评估模型。在测试的模型中，提高梯度的表现在所有指标中以一致的82％的速度优于其他人，这表明了其强大的分类能力。结果表明，尽管GB提供了最高的性能，但未来的工作可以探索高级模型和技术，以进一步增强各种产品类别的情感分类精度。
项目管理策略用于在医疗保健过程改进计划中实施预测分析
一家大型城市医院实施了预测模型，以增强人员配备和设备的资源分配。使用机器学习（ML）模型分析了有关患者入院，治疗时间和高峰操作时间的历史数据。预测工具预测的小时患者量，使管理员能够准确识别高需求周期。基于这些预测，对人员编制时间表进行了动态调整，以确保在高峰时间内足够的人员，并在非高峰时段减少冗余。这种数据驱动的方法可将过量存货降低20％，将加班成本降低15％，并提高了整体劳动力效率[39]。
数据科学和分析的专业培训计划
o Python基本语法，数据类型，变量，运算符，输入/输出，字符串o Python数据结构：列表，元组，词典，集合。o控制结构：如果，如果是嵌套的，则嵌套，nested
citrix Analytics
在自助服务搜索页面上安排电子邮件发送搜索查询，在保存搜索查询时，您还可以安排电子邮件交付以将保存的搜索查询的副本发送给您自己和其他用户。设置日期，时间和频率 - 每日，每周或每月开始发送电子邮件。您还可以安排您先前保存的搜索查询的电子邮件交付。