1、可视化组织:数据可视化引领的新商业时代

可视化组织:数据可视化引领的新商业时代

1. 数据可视化公司IPO引发的思考

2013年5月17日,Tableau Software在纽约证券交易所公开上市,股票代码为$DATA。公司首席执行官Christian Chabot在这一天既紧张又期待,毕竟超过十年的努力即将迎来成果检验。而此时的上市环境却并不乐观,前一年的5月18日,Facebook上市堪称美国历史上最糟糕的首次公开募股(IPO)之一。

Facebook原定于美国东部时间5月18日上午11点在纳斯达克开始交易,但交易延迟了半小时,一些投资者数小时都不确定自己的交易是否执行。上市首日,其股价就迅速下跌了三分之一,美国证券交易委员会对故障进行调查,最终对纳斯达克处以1000万美元罚款,还引发了多起诉讼。许多早期投资者纷纷抛售股票,直到2013年8月,Facebook股价才回升至发行价以上。

相比之下,Tableau Software的上市表现堪称惊艳。其股价在首日暴涨63%,收盘时市值超过20亿美元。尽管股票首日上涨较为常见,但63%的涨幅仍十分可观。而且与很多首日上涨后迅速下跌的股票不同,$DATA在初始跳跃后趋于稳定,基本保持了首日的涨幅。

Tableau Software与Facebook在很多方面截然不同。Facebook是位于硅谷的消费型公司,拥有世界知名的首席执行官和12亿用户,其产品广为人知。而Tableau是位于华盛顿西雅图的企业技术公司,其首席执行官相对不那么知名,产品主要帮助人们和组织可视化数据,处理的数据来源广泛,包括专有关系数据库、企业数据仓库和立方体、开放数据集、电子表格等。用户可以通过简单点击创建仪表板和高度交互式的数据可视化,并进行发布和共享。

2.

【EI复现】基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略研究(Python代码实现)内容概要:本文围绕“基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略”展开研究,重点利用深度Q网络(DQN)等深度强化学习算法对微能源网中的能量调度进行建模与优化,旨在应对可再生能源出力波动、负荷变化及运行成本等问题。文中结合Python代码实现,构建了包含光伏、储能、负荷等元素的微能源网模型,通过强化学习智能体动态决策能量分配策略,实现经济性、稳定性和能效的多重优化目标,并可能与其他优化算法进行对比分析以验证有效性。研究属于电力系统与人工智能交叉领域,具有较强的工程应用背景和学术参考价值。; 适合人群:具备一定Python编程基础和机器学习基础知识,从事电力系统、能源互联网、智能优化等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何将深度强化学习应用于微能源网的能量管理;②掌握DQN等算法在实际能源系统调度中的建模与实现方法;③为相关课题研究或项目开发提供代码参考和技术思路。; 阅读建议:建议读者结合提供的Python代码进行实践操作,理解环境建模、状态空间、动作空间及奖励函数的设计逻辑,同时可扩展学习其他强化学习算法在能源系统中的应用。
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