CNET科技資訊網(wǎng) 3月21日 北京消息(文/孫斌):伴隨著科技飛速的發(fā)展,諸如“互聯(lián)網(wǎng)+”、“云計算”、“大數(shù)據(jù)”等名詞早已被人們所熟知。可是,往往對于這些詞的理解,人們僅止步于知曉而已。以大數(shù)據(jù)為例,原本就是指極其大量的數(shù)據(jù),可是對于實際應用來說,大量數(shù)據(jù)的收集并沒有過多的價值,真正有價值的是對于這些數(shù)據(jù)分析后所得出的結論??墒蔷烤谷绾尾拍茏尨髷?shù)據(jù)變得更有價值呢?或許這本書可以告訴你。
近日,Tableau公司在北京舉行了一場媒體溝通交流讀書會,會上,為打架介紹了一本出自多位專家之手的針對Tableau快速上手問題的實戰(zhàn)手冊——《人人都是數(shù)據(jù)分析師》。希望通過這本實戰(zhàn)手冊,讓更多的人學會使用Tableau系列產品,從而在日常生活中,用數(shù)據(jù)分析的方式,解決遇到的難題,提升工作生活的整體效率。這也十分符合Tableau一直所追求的——幫助每個人把他手上的數(shù)據(jù)用起來。
不僅是數(shù)據(jù)可視化 更是數(shù)據(jù)分析的好幫手
Tableau系列產品是目前桌面系統(tǒng)中最為簡單的商用智能工具軟件,它們將數(shù)據(jù)運算與美觀的圖標完美地嫁接在一起。獨具程序上手容易的特點。無論是企業(yè)用戶,還是個人用戶,都可以將其收集到的大量數(shù)據(jù)拖放到軟件中,從而形成一張可視的圖標,在通過對圖標的分析,得出有價值的信息。
其主要產品包括:
一、Tableau Desktop (桌面版):使用任何數(shù)據(jù)都可制作出強大的數(shù)據(jù)可視化圖表。 快速又簡單。
二、Tableau Server (服務器版):企業(yè)內部共享儀表板和數(shù)據(jù)。 順暢協(xié)作,同時又能有效管控。
三、Tableau Online (云平臺):免于硬件安裝。 讓任意規(guī)模的團隊都可進行云分析。
教你靈活使用Tableau產品的指南
對于數(shù)據(jù)分析來說,僅擁有像Tableau產品這樣的容易上手的好工具還是遠遠不夠的,作為用戶來說,更要熟知這些工具的使用方法。于是,在用戶需求及各方機構的共同推動下,這本名為《人人都是數(shù)據(jù)分析師》的Tableau應用實戰(zhàn)手冊正式面世。
百度鳳巢分析經理、《人人都是數(shù)據(jù)分析師》作者之一 劉紅閣博士
該書基于Tableau 9.1最新版本編寫,書中詳細介紹了Tauble的數(shù)據(jù)連接與編輯、圖形編輯與展示功能,包括數(shù)據(jù)連接與管理、基礎與高級圖形分析、地圖分析、高級數(shù)據(jù)操作、基礎統(tǒng)計分析、如何與R集成進行高級分析、分析圖表整合以及分析成果共享等主要內容。同時,書中以目前電力行業(yè)已有的監(jiān)測、分析業(yè)務實踐為基礎,以豐富的實際案例貫穿始終,對各類方法、技術進行了詳細說明,方便讀者快速掌握數(shù)據(jù)分析方法。
據(jù)了解,《人人都是數(shù)據(jù)分析師》非常適合互聯(lián)網(wǎng)、銀行證券、咨詢審計、快消品、能源等行業(yè)數(shù)據(jù)分析用戶以及媒體、網(wǎng)站等數(shù)據(jù)可視化用戶。
重視大中華地區(qū)發(fā)展 設立北京分公司
作為《人人都是數(shù)據(jù)分析師》出版的推動者之一,Tableau公司十分重視中國地區(qū)的業(yè)務發(fā)展,早先就已經在上海、北京等地設立分公司、辦事處等,從而更好的在大中華地區(qū)推廣業(yè)務。而該款實戰(zhàn)手冊的出版,也是為了更好的在大中華地區(qū)推廣自身的業(yè)務,從而幫助國人更好的利用身邊的數(shù)據(jù)。
根據(jù)數(shù)據(jù)表明,近幾年來,中國業(yè)務分析服務市場保持了高速增長的勢頭。來自知名數(shù)據(jù)分析公司IDC的數(shù)據(jù)顯示,2014年終國的業(yè)務分析服務市場達到了13.98億美元,比起2013年增長了13.6%。IDC預計,這一市場在未來五年仍將保持16.4%的復合增長,最終在2019年打到30.27億美元。
Tableau大中國區(qū)銷售總監(jiān) Thomas Yap
“大中華地區(qū)有越來越多的用戶正在使用Tableau來快速查看和理解數(shù)據(jù),以便在企業(yè)內部更大程度地驅動創(chuàng)新、激發(fā)敏銳思考,”Tableau大中國區(qū)銷售總監(jiān)Thomas Yap表示,“在互聯(lián)網(wǎng)+的時代中,企業(yè)正通過日益數(shù)字化的手段釋放服務客戶和社會的潛能,它們將時時關注數(shù)據(jù),以便更快地做出決策。”
好文章,需要你的鼓勵
新加坡國立大學研究團隊開發(fā)了SPIRAL框架,通過讓AI與自己對弈零和游戲來提升推理能力。實驗顯示,僅訓練AI玩簡單撲克游戲就能讓其數(shù)學推理能力提升8.6%,通用推理提升8.4%,且無需任何數(shù)學題目作為訓練材料。研究發(fā)現(xiàn)游戲中的三種推理模式能成功轉移到數(shù)學解題中,為AI訓練提供了新思路。
同濟大學團隊開發(fā)的GIGA-ToF技術通過融合多幀圖像的"圖結構"信息,創(chuàng)新性地解決了3D相機噪聲問題。該技術利用圖像間的不變幾何關系,結合深度學習和數(shù)學優(yōu)化方法,在合成數(shù)據(jù)集上實現(xiàn)37.9%的精度提升,并在真實設備上展現(xiàn)出色泛化能力,為機器人、AR和自動駕駛等領域提供更可靠的3D視覺解決方案。
伊利諾伊大學研究團隊通過對比實驗發(fā)現(xiàn),經過強化學習訓練的視覺語言模型雖然表現(xiàn)出"頓悟時刻"現(xiàn)象,但這些自我糾錯行為并不能實際提升推理準確率。研究揭示了AI模型存在"生成-驗證差距",即生成答案的能力強于驗證答案質量的能力,且模型在自我驗證時無法有效利用視覺信息,為AI多模態(tài)推理發(fā)展提供了重要啟示。
MIT等頂尖機構聯(lián)合提出SparseLoRA技術,通過動態(tài)稀疏性實現(xiàn)大語言模型訓練加速1.6倍,計算成本降低2.2倍。該方法使用SVD稀疏性估計器智能選擇重要計算部分,在保持模型性能的同時顯著提升訓練效率,已在多個任務上驗證有效性。