大数据

• 2024年治理革命：大数据和GenAI
  大数据以大量结构化和非结构化信息为特征，为政府提供了从医疗保健和教育到交通和城市规划等公共管理各个方面的前所未有的见解。通过先进的数据分析技术，政府可以识别海量数据集中的趋势、模式和相关性，从而制定基于证据的政策和战略。 然而，大数据的庞大数量和复杂
  2024-04-09大数据0150
• 大数据泄露！boAt 的750万客户记录在暗网上被曝光
  印度电子制造商boAt遭遇重大数据泄露，估计有750万客户的个人信息遭到泄露。这次泄露最初由《福布斯印度》报道，据报道包括用户的敏感个人身份信息(PII)，如姓名、地址、电话号码、电子邮件地址、客户ID等。据称泄露发生在2024年4月5日。一个名为“Shopify
  2024-04-08大数据0148
• 掌握数据：AI和嵌入式分析如何驱动业务成果
   我们每天产生的数据量惊人。随着AI和机器学习（ML）等创新的增长，这种速度在未来几年将只会加速。 事实上，正如Precisely的Rachel Galvez所报道，77%的数据和分析专业人员将数据驱动决策列为其数据计划的首要目标——但不幸的是
  2024-04-08大数据0153
• 数据治理的六大核心准则，终于有人讲明白了
  对于任何从事数据治理的相关人员来说，首先需要明白一个道理，即数据治理在任何企业都是一件非常困难的事情，其往往有着极大的失败的可能。失败的原因往往可能是治理团队给出的建议或者流程对既有的业务产生非常大的影响（业务满意度）；数据治理并没有解决当下的数据质量的问题，数据
  2024-04-08大数据0148
• 大数据如何改变商业世界
  可以肯定地说，自从企业诞生以来，数据就被用来做出商业决策。大约7000年前，我们首次发现了使用大量数据进行决策的书面记录。这发生在美索不达米亚，他们使用这种古老的大数据来追踪牲畜和农作物。几个世纪以来，人们一直将大型数据集用于会计和医学，但这些努力大多仅限于简单地
  2024-04-02大数据0147
• Python 可视化：Plotly 库使用基础
  当使用 Plotly 进行数据可视化时，我们可以通过以下示例展示多种绘图方法，每个示例都会有详细的注释和说明。1.创建折线图import plotly.graph_objects as go # 示例1: 创建简单的折线图 x = # 创建折线图 fig =
  2024-04-01大数据0147

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