什么是数据采集系统?数据采集系统的组成部分有哪些?
我猜你一定也有过这样的经历——每次一到月底,公司需要你来出报表,但是这时候就会发现数据根本不集中,要出一份完整的报表需要从各个系统里面去找,并且这些系统里的数据格式也不统一,光是对齐日期格式就能折腾半宿。更头疼的是,好不容易整理完了,却发现还有一堆信息根本对不
我猜你一定也有过这样的经历——每次一到月底,公司需要你来出报表,但是这时候就会发现数据根本不集中,要出一份完整的报表需要从各个系统里面去找,并且这些系统里的数据格式也不统一,光是对齐日期格式就能折腾半宿。更头疼的是,好不容易整理完了,却发现还有一堆信息根本对不
你是不是经常听到“数据中台”这个词,但一直没搞明白它到底是什么?或者你们公司正在考虑做数据中台,但不知道从哪儿入手?又或者你已经听了太多飘在空中的概念,只想听点实在的、能落地的东西?
NL2SQL(Natural Language to SQL)是一项将用户用自然语言(如中文或英文)提出的问题,自动转换为一条可以执行的 SQL 查询语句 的技术。
说白了,这些问题其实就是没有搭建一个好的数据中台,有了一个好的数据中台,也就是有了统一的数据管理体系和高效的数据服务能力。接下来,我们将从定义、核心内容、搭建步骤到核心价值,全方位拆解数据中台,帮你搞懂它是什么、能解决什么问题,以及如何让它真正为企业赋能。
企业在营销落地中,常因数据碎片化、更新滞后、分析偏差陷入决策困境 —— 社媒热趋势抓不准、竞品动作后知后觉、用户反馈解读偏差,最终制约营销增长。数说故事旗下数说聚合大数据平台,凭借 “数据全、更新快、分析准” 的核心能力,为企业提供一站式营销数据解决方案,精准
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Hello大家好,我是景歌,今天跟大家分享一款虽然基础但是很美观的条形图,如下图所示:
每天,你的企业都在产生海量数据——销售订单、客户信息、库存记录、财务流水……但据研究显示,近80%的企业尚未有效利用这些数据辅助决策。问题不在于数据没有价值,而是许多企业还缺个“转换器”:把一堆杂乱的原始数据,变成能指导业务的有用信息。
在当今这个信息被前所未有地放大和传播的时代,我们每天都被海量的信息所包围。从社交媒体的动态、新闻资讯,到商业交易的记录、客户反馈,再到科研数据的积累,信息如潮水般涌来,其来源之广泛、类型之多样、数量之庞大,常常让我们感到一阵“整合焦虑”。
大家好,我是专注大数据毕业设计的技术博主。作为一个拥有7年毕设开发经验的自研团队,今天想和大家分享我们的核心优势:真实数据源+极致性价比。
该基准横跨50+数据领域、设置了多种难度等级和任务类型,还独创了Agent-Expert协作框架,确保测试用例质量和数据一致性,同时支持Data Agent、RAG、语义算子以及四种典型Data Agent工作流模式。
今日外滩大会现场,2024年图灵奖得主、加拿大计算机科学家理查德萨顿表示现在我们正进入“经验时代”,我们需要一种新的数据源,它随着智能体的变强大而不断增长和完善,就像电脑游戏中的自我博弈一样。这类数据也可以不依赖自我博弈,而是由智能体以第一人称与世界互动直接生
在数字化浪潮下,旅游大数据平台层出不穷,但真正能深入应用场景、提供稳定可靠服务的却凤毛麟角。海鳗云之所以能获得泰山、黄山以及宁夏、青海文旅厅等众多头部客户的信赖,其背后是强大而独特的技术架构与数据整合能力。它不仅是一个数据展示工具,更是一个专注于旅游行业的“智
在现在的数字化办公里,不少企业都知道“得用报表系统管数据”,可真到选的时候又犯难——市场上的报表系统五花八门,有的功能太简单满足不了需求,有的功能复杂又用不上,花了钱还没效果。还有人不清楚报表系统到底能干嘛,以为就是“做个表格、看个数字”,白白浪费了系统的价值
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国家安全部近日发布安全提示文章称,人工智能的训练数据存在良莠不齐的问题,其中不乏虚假信息、虚构内容和偏见性观点,造成数据源污染,给人工智能安全带来新的挑战。
近年来,AI 杜撰的信息数不胜数,杜撰不存在的论文、论文作者、网址等,甚至 AI 还成为了谣言的帮凶,游船侧翻、幼儿园大火等谣言都可以简单编造出来。
今天我们来看一下,GBD 2021 Demographics Collaborators(GBD2021人口统计合作者)的文章。题为:“Global age-sex-specific mortality, life expectancy, and popula
大家好,我是【全行业获客工具】公众号的王导,专注线上精准获客数十年,带领团队开发百余款全自动获客工具,例如:抖音评论区采集获客,快手评论区采集获客,小红书评论区采集获客,直播间采集,互联网营销,Ai智能获客系统,精准获客系统,引流软件,引流脚本,大数据采集,抖
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8月5日,国家安全部发布安全提示,当前,人工智能已深度融入经济社会发展的方方面面,在深刻改变人类生产生活方式的同时,也成为关乎高质量发展和高水平安全的关键领域。然而,人工智能的训练数据存在良莠不齐的问题,其中不乏虚假信息、虚构内容和偏见性观点,造成数据源污染,