你居然没有？网易内部【AI+数据分析】资料.pdf

最新推荐文章于 2025-12-15 12:08:33 发布
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#人工智能 #数据分析 #pdf #信息可视化 #数据挖掘

数据分析

网易出品

01网易优势

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业内首家全面教学 AI 在数据分析中的应用方法！

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02 免费福利

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丁磊推荐数据分析学习书籍

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03 为什么要学数据分析？

快速提升数据可视化汇报能力

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用数据思维精准回答老板提问

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人工智能该如何学习？详细的AI学习路线与资料推荐.pdf
05-23
在学习人工智能（AI）的过程中，有一个清晰的学习路线和精选的资料是至关重要的。本文将提供一个详细的人工智能学习路径，并推荐相应的学习资源。 首先，Python编程基础是AI学习的起点。Python作为最广泛使用的AI...
竞品分析：网易云音乐QQ音乐，哪个更受市场青睐？.pdf
07-22
其AI智能推荐算法也是其亮点，能根据用户的听歌习惯推送符合口味的音乐。相比之下，QQ音乐的“音乐号”功能让音乐人和粉丝有更多的互动机会，同时，它还与微信、QQ等社交平台深度整合，使得音乐分享更为便捷。 市场...
人工智能该如何学习？详细的AI学习路线与资料推荐
2401_85773741的博客
10-30 2094
原文链接：告别无用功|人工智能该如何学习大家好，我是泰哥。本文可谓是千呼万唤使出来，很多同学问我，AI方向的知识多而杂，哪些该重点学习？学习路径又是怎么样的呢？今天，我将自己的学习路径及我所参考的资料全部免费分享出来，愿大家的AI学习进阶之路上多一些“温度”。在我学习人工智能的过程中，主要有以下两个途径： AI知识大体可以分为5个模块，接下来我会依次介绍每个模块的学习路径，最后给大家推荐几个我入门时做过的项目，帮助大家快速入门人工智能。在AI领域，目前大部分程序员都使用作为第一语言。 学会上述操作后就入门
【专题】2024年资产管理报告：AI人工智能与下一轮转型浪潮报告合集PDF分享（附原数据表）...
拓端研究室TRL
07-16 608
原文链接：https://tecdat.cn/?p=37004AI正深刻重塑资管界，不仅加速了投资决策与运营效率，更开辟了个性化服务蓝海与私募市场的新征途。在2023年的全球资管舞台上，资产规模虽跃升至近120万亿美元新高度，但行业亦面临收入增长迟滞与成本攀升的双重考验（点击文末“阅读原文”获取专题报告合集PDF版本）。阅读原文，获取专题报告合集全文，解锁文末432份AI、资产管理相关行业研究报告...
【专题】企业人工智能AI应用新纪元： 2024年企业AI应用趋势洞察报告合集PDF分享（附原数据表）...
拓端研究室TRL
07-01 863
原文链接：https://tecdat.cn/?p=366112023年，国内生成式AI技术取得了显著的进步，推动了大模型创业的热潮。随着大模型技术从实验室走向商业化，企业级AI应用也取得了长足的发展（点击文末“阅读原文”获取专题报告合集PDF版本）。相关视频在投中网举办的第18届中国投资年会上，金沙江创投的朱啸虎与猎豹移动董事长傅盛就“大模型的未来”进行了深入探讨。朱啸虎分享了几个核心观点：投资...
网易数据分析高级总监：10年数据分析老司机的深度思考！
weixin_45727359的博客
10-06 1744
关注上方“肉眼品世界”，选择星标，本文整理自知乎专栏：突破数据分析[1]，作者是网易数据分析高级总监贺志。我是一个数据从业者，很早以前就想把自己在工作和学习中的心得做个总结。一方面是对自...
2024中国“大模型+数据分析”最佳实践案例TOP10重磅发布
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2301_76168381的博客
06-19 1万+
• 提取好的数据交由大模型③（擅长总结归纳）处理，生成自然语言回复，同时可视化引擎可输出可视化报表。注：数据分析工作流的各个环节需要不同的大模型能力，上图所示大模型①、大模型②、大模型③为擅长不同能力方向的大模型能力示意，在实际落地过程中，企业可以选择在同一个大模型上训练多种能力，也可以选择多个大模型，在某些场景下还可以利用大小模型相结合的方式。这种对话式的数据分析可以让用户以自然语言进行数据查询，还可以与数据可视化功能相结合，为任何用户（即使是非技术人员）赋予与数据交互的能力。
2025企业数字与人工智能AI就绪度报告570+份汇总解读|附PDF下载
拓端研究室TRL
05-29 430
本报告汇总解读基于《Thoughtworks：2025企业数字与人工智能就绪度报告》及文末570+份人工智能行业研究报告的数据，以数据驱动的专业分析框架，深度解析企业在数字与人工智能领域的就绪度现状与提升路径（2024年中国AI大模型产业发展与应用研究报告 报告2025-01-22AI时代的抉择-以“信”筑基-行稳“智”远 报告2025-01-21。报告通过对全球1000家企业的调研数据，揭示了技术战略、持续改进与投资回报之间的深层关联，为企业勾勒出从战略制定到执行落地的完整图谱。
数据分析师=7大主题，24份资料
weixin_43373042的博客
09-20 1437
尤而小屋在等你 大家好，我叫Peter，一名爱好美食的数据分析师，公众号【尤而小屋】的主人，一直在等你的到来喔????18年毕业后自学Python和数据相关的很多内容，转行了数据分析，算是踏入了...
【专题】2024年国产AI大模型应用报告合集PDF分享（附原数据表）
拓端研究室TRL
07-09 1057
原文链接：https://tecdat.cn/?p=36958进入21世纪初期，随着计算能力飞跃与大数据浪潮的席卷，AI大模型技术经历了从无到有的蜕变，从纯学术构想迅速转化为实际应用，其复杂性与功能性均实现了质的飞跃（点击文末“阅读原文”获取专题报告合集PDF版本）。特别是自2022年11月OpenAI推出ChatGPT以来，大模型技术正式步入公众视野，成为热议焦点。阅读原文，获取专题报告合集全文...
【专题】2024AI人工智能体验营销行业研究报告合集PDF分享（附原数据表）
拓端研究室TRL
07-23 511
原文链接：https://tecdat.cn/?p=37084随着体验经济与智能新时代的双重浪潮席卷而来，既有的传统营销框架与初始体验营销理念逐渐显露出对快速膨胀的数字化生态及企业多元化需求的适应性不足（点击文末“阅读原文”获取专题报告合集PDF版本）。在此背景下，构建一个契合数智化时代脉搏的全新营销理论体系显得尤为迫切，旨在领航并精心策划针对未来用户的智能营销战略。阅读原文，获取专题报告合集全文...
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2024 ChatBI+Agent实战手册（八大案例，共134页）.pdf
02-12
各章分别探讨了ChatBI如何帮助企业提高数据分析的智能化、自动化和实时性，并分享了针对不同应用场景的解决方案，如SQL生成、对话式取数和数据分析自动化等。文档总结了ChatBI发展的现状，展望未来趋势，并强调跨...
2025 Data+AI：智能数据架构与应用最佳实践合集.pdf
03-06
### 智能数据架构与应用实践 #### 腾讯欧拉平台数据血缘架构及应用 腾讯欧拉平台是基于DataOps理念的全方位数据平台，整合了资产工厂、治理引擎、数据发现三个子产品。其中，数据血缘作为核心子模块，为数据治理、...
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基于Python的可视化数据分析平台设计与实现.pdf
03-08
Python能够整合各种人工智能和神经网络库，使得开发者可以利用这些库来实现复杂的数据分析功能。此外，Python与Java和C语言的兼容性好，这意味着它可以在云端平台上实现多种功能，从而降低了大数据分析的开发周期...
​如何用AI处理音乐音频消除作品信息里的 AI 痕迹-程序员音乐人卓伊凡
一颗优雅草科技-央千澈的优快云博客~只想无穷无尽的学习~作息早8-晚8
12-11 1486
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以太联的自愈功能与看门狗机制解析
最新发布
suzhou_speeder的博客
12-15 663
看门狗(Watchdog)是一种硬件或软件实现的定时器机制，其核心功能是监控系统或程序的运行状态，防止程序跑飞或陷入死循环。案例：车载以太网交换机通过硬件看门狗实时监测链路状态，若检测到链路中断(如3ms内未收到心跳包)，立即启用备用路径，确保刹车、转向等关键系统永不掉线。案例：某智能工厂的PLC(可编程逻辑控制器)采用软件看门狗，若主程序因干扰死机，看门狗机制自动重启PLC，恢复生产流程。三者协同工作，实现“设备-交换机-网络”三级自愈，显著提升网络可靠性、降低运维成本，并为企业数字化转型提供坚实基础。
精品数据分享 | 锂电池数据集（七）同济大学电池数据集
12-11 1164
本期继续分享一篇Nature communicationTop论文公开锂离子电池数据，划重点-数据集开源，代码开源！！！
AIDD-人工智能药物设计-扩散模型热力学：从 AI 提取物理能量
itwangyang520的博客
12-14 822
扩散模型的核心是加噪与去噪。这对业界的启示是，要实现精准医疗，特别是针对耐药突变的药物设计，不能仅依赖大语言模型（Large Language Model, LLM）处理序列。他们从文献和数据库中挖掘了过去被忽略的细节：氨基酸的替换、插入、缺失，以及关键的磷酸化修饰，最终整理出 4032 对新的激酶 - 配体数据。GeneGPT 曾展示了大语言模型（LLM）在生物医药领域的潜力，而 OpenBioLLM 提出了不同于 GeneGPT 单体（Monolithic）架构的方案：组建由「专家」构成的团队。
vLLM推理引擎教程4-离线推理功能
benben044的专栏
12-12 980
本文介绍了使用vLLM框架优化推理性能的多种方法。主要内容包括：1）基础文本生成、对话式推理、文本分类和嵌入提取四种任务的基本实现；2）自动前缀缓存功能，通过共享KV缓存加速长上下文处理；3）使用YARN方法扩展模型上下文长度；4）多模态任务处理示例（Whisper语音识别）；5）底层LLMEngine API的使用。文章通过具体代码示例展示了如何设置参数实现各类推理优化，包括温度调节、top-p采样、缓存复用等技巧，适用于文本生成、分类、嵌入等多种NLP任务场景。
网易实时数据湖架构与流批一体实践
这包括对云计算的依赖增加、对实时数据处理需求的增长、以及对人工智能和机器学习技术整合的需求。通过阅读这样的实践报告，可以了解一个在行业内部具有代表性的大公司是如何适应这些变化，并将其应用于商业实践中。...
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