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数据挖掘与数据金融的区别
大
数据
发展时代的7个挑战和8大趋势
答:
目前大
数据
的发展依然存在诸多挑战,包括七大方面的挑战:业务部门没有清晰的大数据需求导致数据资产逐渐流失;企业内部数据孤岛严重,导致数据价值不能充分
挖掘
;数据可用性低,数据质量差,导致数据无法利用;数据相关管理技术和架构落后,导致不具备大数据处理能力;数据安全能力和防范意识差,导致数据泄露;大数据人才缺乏导致大数据...
BAT三巨头开始
挖掘
大
数据
答:
国内互联网三巨头BAT坐拥数据金矿,已陆续踏上了大数据掘金之路。BAT都是大矿主,但矿山性质
不同数据
如同蕴藏能量的煤矿。煤炭按照性质有焦煤、无烟煤、肥煤、贫煤等分类,而露天煤矿、深山煤矿的
挖掘
成本又不一样。与此类似,大数据并不在“大”,而在于“有用”。价值含量、挖掘成本比数量更为重要。百度拥有两种类型的...
数据
分析师以后前景怎么样?
答:
数据
分析师的就业前景是广阔的。1、人才缺口大,IT时代逐渐被DT时代取代,用理性的数据分析代人工的经验分析成为主流,数据分析人才的供给指数仅为0.05,属于高度稀缺。2、入门相对简单数据分析是一门跨领域技术,不需要很强的理工科背景,反而那些有市场销售、
金融
、财务或零售业背景的人士,分析思路更加...
数据
分析必备的统计学基础,数据分析必备的统计学知识大梳理?
答:
一、性质
不同
1、逻辑回归:是一个广义线性回归分析模型。2、线性回归:一种利用数理统计中的回归分析,确定两个或多个变量之间相互依存的定量关系的统计分析方法。二、应用不同1、逻辑回归:常用于
数据挖掘
、疾病自动诊断、经济预测等领域。2、线性回归:常用于数学、
金融
、趋势线、经济学等领域。以上是【几分面试宝典...
我以后想从事人工智能行业,现在应该学习什么?
答:
阶段八:
数据
分析 Python全栈开发与人工智能之数据分析学习内容包括:
金融
量化分析。阶段九:机器学习、图像识别、NLP自然语言处理 Python全栈开发与人工智能之人工智能学习内容包括:机器学习、图形识别、人工智能玩具开发等。阶段十:Linux系统&百万级并发架构解决方案 阶段十一:高并发语言GO开发 Python全栈开发...
什么是数字信封?
答:
1. 展示有特色的购物界面2. 保证交易的安全性3. 考虑系统的兼容性4. 充分地进行
数据挖掘
5. 提供高性能服务器十七列举SET协议中所使用的加密技术?1. 密钥系统2. 公钥系统3. 数字信封4. 数字签名5. 消息摘要6. 双重签名名词解释1. EDI是将业务文件按一贯公认的标准从一台计算机传输到另一台技术的电子传输方法...
隐私计算标准的制定者ARPA,为何能受到币安青睐?
答:
大型企业跨部门数据协同、联合
数据挖掘
等。我认为隐私计算在未来会变得非常僵化。原因如下。首先,随着监管的收紧,国内外
金融数据
已经无法攀升和交易,导致金融机构对隐私计算的需求增加。第二,各国将数据定义为资产,并将受到保护。最后,人们对数据隐私的意识正在增强,他们意识到“免费”是最昂贵的。
怎么看待在互联网
金融
迅速发展下银行未来的前景
答:
其三是个人信用信息被滥用的风险。首先,由互联网
金融
企业通过
数据挖掘与数据
分析,获得个人与企业的信用信息,并将之用于信用评级的主要依据,此举是否合理合法?其次,通过上述渠道获得的信息,能否真正全面准确地衡量被评级主体的信用风险,这里面是否存在着选择性偏误与系统性偏差?其四是信息不对称与信息...
当前互联网
金融
有哪些潜在风险?
答:
稍有不慎就可能触碰到“非法吸收公众存款”或“非法集资”的高压线。增大了央行进行货币信贷调控的难度。一方面,互联网
金融
创新使得央行的传统货币政策中间目标面临一系列挑战。个人信用信息被滥用的风险。由互联网金融企业通过
数据挖掘与数据
分析,获得个人与企业的信用信息,并将之用于信用评级的主要依据 ...
机器学习是什么
答:
我们训练得到的模型称为一个假设,所有的模型一起构成了假设空间。显然,可能有多种假设空间和训练
数据
一致——就好像对于一个知识点很少的课堂学习,有不少人能得到很高的分数,但是对于整个总体数据,学习
的不同
模型显然效果差别很大——真正考验很多难的知识点的考试,考验把上述表面上的学霸分开。每个...
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