数据分析

谷物食品正处于长期衰退之中。 家乐氏计划放弃其谷物业务，反映出谷物作为早餐主食在美国的受欢迎程度正在下降。忙碌的生.

arstechnica报道，一项新的研究表明，乌鸦能够基于统计推断进行复杂的推理：鸟类可以将图像与不同的奖励概率联系起来。 .

来自数字营销专家Yasmine Khosrowshahi的观点： 世界上最有价值的技能： 了解人类心理学。 掌握它让.

下面是一道相对简单的数学题：一根球棒和一个球的总价是 1.10 美元。球棒比球贵 1 美元。球的价格是多少？(我会在下面给出答案）。 .

对于寻求深化策略的交易者： 变得更加量化可以在经常不确定的市场世界中提供清晰度。 让我们来探讨如何将这种观点嵌入到你的交易.

腾讯利用大型语言模型 (LLM) 增强基于 Apache Doris 的 OLAP 服务 腾讯采用大型语言模型 (.

1910年，心理学家玛丽·切维斯的一项研究发现，当我们对某事物的感知与我们所想象的相匹配时，我们就会认为它是想象的。 这在心理学中被称为“自信效应”。.

循证医学科学研究遵循研究从想法到设计再到执行的过程。 （banq：中医是依据经验；西医是基于证据，主要取决于你相信经验还是.

Google Analytics 4 并没有在营销人员中取得良好的开端。通过问卷调查，下面列出了最常见的投诉： .

本文摘包含Airbnb优化数据访问、Etsy 实时广告个性化、Pinterest 时间序列数据工作、Wix 大迁移等！ <.

分子生物学的中心法则描绘了从基因组到基因表达和随后的蛋白质生产的分子信息流，蛋白质是生命的基本组成部分。 基因组中.

这是OpenAI自GPT-4以来发布的最强大的功能。 让每个人都成为数据分析师 以下是Code Interpreter的1.

创新本质上是一种失败又失败的努力吗？如果您了解客户做出他们所做选择的原因，则不会。 从我们有记忆以来，创新一直是领.

以下 5 个步骤整合到您的工作流程中，以开始使用更好的分析工具： 第0步：用数据赋予你的工程师权力.

十多年来，人们很难从他们的数据中获得可操作的洞察力，这一事实被归咎于其规模。诊断结果是 "你的数据对你那微不足道的系统来说太大了"，而治疗方法是购买一些能够.

我们探讨了数据建模在数据工程中的重要性、数据建模的历史以及数据日益复杂的情况。我们还谈到了理解数据格局的重要性、其挑战以及业务需求在推动成功的数据项目中的关.

聚类错觉（Clustering Illusion）是指行为金融学中的一种认知偏差，在这种偏差中，投资者观察到的模式实际上是随机事件。换句话说，聚类错觉偏差是.

这场灾难有可能是由Byrne Hobart的时事通讯自媒体引起的蝴蝶效应： 1）Byrne Hobart发表一篇文章/推特，揭露硅谷.

破窗理论（Broken Windows Theory）：在一个特定的环境中，如果有一个问题不被重视都会影响人们对这个环境的态度，并导致更多的问题。例如：城市.

时间序列预测是机器学习历史最悠久的应用之一，也是整个行业使用最普遍的技术之一（如果不是最普遍的话）。然而，在最近的 ML 热潮中，预测有些落伍了。 <.

通常，逻辑思维用于直接、直接地解决问题（也称为垂直思维）。然而，横向思维（Lateral Thinking）是从侧面的角度（也称为水平思维）看待事物，以便找.

萨伊尔定律（又名塞尔定律：Sayre's Law）：在任何争端中，感情的强度与所涉及的问题的价值成反比。 这个概念解释了乌合之众为何总是会关注错误的事.

当前人们正在将生成式人工智能应用于医疗服务，但是却犯了一个巨大的错误 ：GPT3不会取代你的医生，而它将改变医疗保健的运行方式。 .

谷歌创始人拉里佩奇和谢尔盖布林需要 .

溢出效应（Spillover Effect） 溢出效应是指在看似不相关的情况下，由于某件事情而引起的事件。 (吸烟的影响波及到周围的人，买车的影.

稀缺性（Scarcity）是Cialdini的原则之一，也是一个影响模型，描述了你如何对机会越少越感兴趣，从而引发你对错过的恐惧。稀缺性信号往往意味着社会证.

使用PyMC 和贝叶斯统计作为机器学习的替代方案。 在我最近的一个项目中，我们面临着数据非常有限的预测问题。每组数.

在不久的将来，越来越多的产品将开始将数据直接集成到最终用户体验中。我们将通过个性化系统、应用机器学习或直接向最终用户显示聚合数据来看到这一点。因此，产品和工.

不确认偏见，也称为失证偏差或认知失调（Disconfirmation Bias）：不加批判地只接受那些支持自己信念的证据与信息，而积极地反驳那些挑战自己信念.

数据库视图只是伪装成表的查询。 数据表主要记录数据。视图产生从该数据派生的信息。 下面是几个用途: <.