2024 年 8 款最佳数据可视化工具（免费和付费软件）
数据可视化 工具对于将复杂数据转化为可操作的见解至关重要。 借助正确的工具，企业和数据专业人员可以发现推动战略决策的趋势、模式和见解。 Microsoft Power BI、Excel、Google Charts 和 Looker Studio 等工具更适合拥有现有 Microsoft 或 Google 生态系统的企业。 Tableau、Zoho Analytics、QlikView 和 Domo 提供高级分析、更强大的数据集成和更多的自定义选项，使其适合需要深入数据分析和灵活可视化功能的企业。 无论如何，选择合适的数据可视化工具取决于业务的数据分析需求、所需的定制级别以及与现有数据系统的兼容性。 最佳数据可视化工具：比较表 软件 实时数据处理 使用方便 基于云的 人工智能能力 移动访问 起始价 画面 是的 缓和 是的 是的 是的 每个用户每月 15 美元 微软Power BI 是的 高的 是的 是的 是的 每个用户每月 10 美元 观者工作室 是的 缓和 是的 是的 是的 自由的 […]
2024 年 8 款最佳数据管理软件和工具
数据管理软件（不要与数据治理工具混淆）对于企业存储、检索、管理和组织企业数据变得越来越必要。 该软件通过数据验证、数据清理和数据集成等功能确保数据准确、一致和可靠。 虽然流行的大型平台（如 Tableau、Google Cloud、Oracle、AWS 和 Azure）提供全面的数据管理服务，但尚未订阅这些平台的企业可能会发现专业的数据管理工具（如 Profisee、Collibra、Ataccama ONE 和 Panoply）更适合他们的需求。 因此，选择数据管理服务取决于企业的数据管理需求、所管理数据的复杂性和规模以及所需的定制和灵活性水平等因素。 顶级数据管理软件：比较图 软件 最适合 元数据管理 数据整合 起始价 蟑螂 参考数据管理 是的 是的 每小时 0.898 美元 专业人士 管理大量数据 是的 是的 可根据要求提供 合沃数据 数字化转型 有限的 是的 每月 299 美元 谷歌云 现有 GCP 用户 是的 是的 可根据要求提供 Tableau 数据管理 统一数据管理和分析 是的 是的 每个用户每月 75 美元，按年计费 阿塔卡马一号 主数据管理 是的 […]
体育将自身托付给人工智能：这就是塞维利亚将如何利用它来签约| 技术
塞维利亚前锋艾萨克·罗梅罗在上周日与赫罗纳的比赛中庆祝进球。大卫·博拉特 (EFE) 塞维利亚最新的签约在球场上并不常见：他不会跑动、防守或终结，而且他的体格来自另一个领域。 然而，他正在取得进展，并将自己定位为即将到来的关键球员。 据该研究公司称，这就是人工智能（AI）在体育领域的应用 魔多情报到2026年将增长28.72%。英国利物浦、西班牙瓦伦西亚、德国沙尔克04、墨西哥美洲俱乐部或美国主要联赛的众多球队已经 他们用它来签名分析运动员表现、制定训练模式、解决伤病并确定有效的比赛模式。 为了进入这一技术团队联盟，塞维利亚与 IBM 合作，IBM 是与微软和谷歌一起引领人工智能竞赛的跨国公司之一。 俱乐部和科技公司基于包含20万份报告的体育数据库开发了一种工具，可以通过自然语言与机器交互，根据球员的特点来选择球员。 “其他俱乐部拥有更多资源，这迫使我们采取不同的做法，”塞维利亚数据部门负责人埃利亚斯·萨莫拉解释道。 该工具使用生成人工智能，与搜索受限来源并返回有限结果的传统系统不同，该工具可以通过预训练和机器学习公式从复杂的数据库创建未发布的内容（机器学习）。 结果更加精确，并且可以通过与机器直接对话进行分析或微调。 在介绍这款名为“Scout Advisor”的工具时，该工具旨在帮助根据塞维利亚球探的报告选择球员，人工智能证明它可以在几秒钟内扫描俱乐部的 200,000 份报告，并根据要求生成球员名单。特征，包括他们所在球队的识别、他们的价格、当前合同的到期时间、与所寻求的理想的相似度的百分比以及基于所有使用的参数的平均等级。 更多信息 费尔南多·苏亚雷斯，导演 IBM 计划解释说，签约是俱乐部最复杂的行动之一，因为它结合了高投资和高度不确定性。 “到目前为止，它是基于人们观察和分析有限的数据。 “人工智能弥补了这一差距。” 结果凉了。 “机器无法检测到领导力或魅力，”苏亚雷斯承认。 因此，最终决定权在人。 “这是一个信息来源。 人工智能不会告诉我们：“注册” [Kylian] 姆巴佩 13 岁的时候，”萨莫拉在谈到巴黎圣日耳曼想要的前锋时开玩笑说。 但塞维利亚球探负责人埃米利奥·德迪奥斯认为，这是一个彻底改变管理层的工具：“我们从帆船转向了电力。 将以前需要 500 小时的搜索时间减少到几秒钟。 “这使我们的最终选拔工作变得更加容易，并使我们能够选择更好的球员。” 第一个有效的考验将是在下赛季的转会战役中。 风险 但人工智能的应用并非没有风险，在体育领域也是如此。 庞培法布拉大学教授、该领域法律和道德框架的作者阿尔贝托·卡里奥·桑普雷德罗 (Alberto Carrio Sampredro) 在 你的调查：“对运动员和比赛的操纵可能是最紧迫的。 但还有其他一些事情，例如体育和体育比赛管理的彻底修改，将完全由这种颠覆性技术来调节。” Javier Pérez Triviño，同样来自 Peompeu Fabra，详细信息请参见 另一份工作 […]
Shopify 利用递归嵌入和集群来增强数据可解释性的方法
Shopify 最近发布了一篇技术博客，介绍了他们的一些内部机器学习流程，以及如何根据客户信号获得更多可操作的见解。 任何在线企业面临的主要挑战之一是从数据中获得可操作的见解以进行决策。 Shopify 分享了解决此问题的方法和经验，通过涉及降维、递归和监督机器学习的独特方法对不同的数据集进行聚类。 该方法产生了强有力的结果，并提供了见解和更好的可解释性。 它可以帮助用户研究人员和数据科学家增强理解、完善解决方案并更有效地迭代最终解决方案。 此外，该方法还包括一个可解释层，有助于验证结果以与利益相关者进行沟通。 下图显示了这种高级方法。 根据博客文章，作者提出了一个包含 4 个简单步骤的方法： 使数据易于管理。 将其聚类。 理解它（并预测它）。 沟通一下。 此过程的第一步是找到一种可视化数据的方法，以更好地管理数据。 主要挑战是在实际实践中我们需要处理高维数据。 一种实用的方法是使用降维技术，例如主成分分析或 主成分分析。 PCA 的主要挑战是，在许多情况下，并非所有信息都可以二维表示。 作者建议使用最先进的均匀流形逼近和投影技术或 乌玛普 而不是PCA。 PCA和UMAP之间的主要区别在于，UMAP是在较低维度上保留点的局部和全局相似性的投影方法，并且与PCA相比它是非线性的。 这将捕获数据之间的非线性关系。 作为一个例子，作者展示了使用 MNIST （修改后的国家标准与技术研究所）数据集。 MNIST 有 784 个维度来表示书写数字 0 到 9。下图显示了差异。 一旦我们可视化数据并获得初步感觉，我们就需要创建一些有意义的集群。 正如文章中提到的，为了可解释性，该聚类应具有以下属性： 如果簇存在，则该点属于该簇。 如果您需要聚类参数，请使其直观。 即使改变数据顺序或起始条件，集群也应该是稳定的 许多聚类算法，例如 K-均值 和 HDBS扫描 （带有噪声的应用程序的基于分层密度的空间聚类），存在于该领域。 HDBSCAN 利用结合聚类和 DBSCAN 方法的分层方法来生成更强大、更有意义的聚类。 Shopify 进行的大量实验表明，HDBSCAN 始终能够产生更有意义、更稳定的结果。 为了更深入地理解集群行为，集群技术的递归应用变得势在必行。 […]
Netflix 使用 Maestro 和 Apache Iceberg 创建增量处理解决方案
Netflix 创建了增量处理的新解决方案 在其数据平台中。 增量方法可以显着降低计算资源成本和执行时间，因为它避免了处理完整的数据集。 该公司使用 Maestro 工作流引擎和 Apache Iceberg 来提高数据新鲜度和准确性，并计划提供托管回填功能。 Netflix 已将其所有数据处理迁移至 大师，最新一代的本土工作流编排平台，可满足各种用例，包括 ETL 管道、ML 模型训练、批处理作业等。同时，该公司希望解决数据管道执行方面的一些常见挑战。 首先，该平台缺乏对低延迟批处理用例的有效支持。 这导致了一些内部解决方案，例如 普赛伯格，它仅适用于特定用例，并引入了与业务逻辑的紧密耦合。 其次，迟到的数据迫使工作流程使用回溯窗口，增加了执行时间和成本。 最后，回填数据集需要大量的工程工作，因为必须创建、执行和验证专用的回填工作流程。 解决这些挑战的解决方案可以增量处理添加/更新的记录，并利用丰富的功能 阿帕奇冰山，一种用于大规模分析表的高性能格式，支持表达 SQL 查询、模式演变以及时间旅行和回滚等。 使用 Apache Iceberg 的增量处理解决方案（来源： Netflix 技术博客） IPS 解决方案采用了一种轻量级的方法来创建一个额外的 Iceberg 表（称为 ICDC 表），该表仅存储原始表中的引用，而不复制任何数据文件，这是高效且经济高效的。 此外，新表捕获指定数据字段的更改范围。 数据工程师可以通过使用新的工作流程步骤类型或/和新的增量触发机制，将增量处理方法集成到现有的 Maestro 工作流程中。 增量处理能力的引入产生了新的模式。 最基本的一种是，如果不需要其他数据源，则仅使用工作流管道中的 ICDC 表，这会显着简化工作流执行并完全消除使用回溯窗口的需要。 其他模式涉及使用增量更改数据或捕获的更改范围信息来优化数据转换逻辑，以在工作流使用许多源表时限制重新处理的范围。 何俊Netflix 的软件工程师分享了团队下一步计划开发的功能概述： 我们将改进 IPS，以支持除仅附加情况之外的更复杂的情况。 IPS 将能够跟踪表更改的进度并支持多种 Iceberg 表更改类型（例如追加、覆盖等）。 我们还将在 […]
孟加拉国和台湾投票，三星领先科技股：周日亚洲简报
今年是全球选举年，拥有世界约一半人口的国家将参加投票。 亚洲排名第一的是孟加拉国。 这是本周即将发生的事情。 大选票。 孟加拉国总理谢赫·哈西娜今天将在一次投票中延长其 15 年的统治，但该投票遭到反对党抵制，因为指责 操纵选票。 周六，台湾将进行投票 影响 全球计算机芯片供应。 同样在今天，印度尼西亚总统候选人在选民下个月决定谁将接替佐科·维多多之前进行了一场辩论。 1704625011 2024-01-07 05:17:29