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数据模型与决策在线播放_数据分析的五个步骤(2024年12月免费观看)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：导读更新日期：2024-12-03

数据模型与决策

从工科到商科：数据、模型与决策的奇妙旅程今天想聊聊管理学科中与工科背景最相近的一门专业基础课——《数据、模型与决策》（简称“DMD”）。据往届学长学姐们说，这门课可是让不少英雄好汉都折了腰，所以大家且学且珍惜吧。早在研0暑假（虽然我没真正享受到这个久违的假期），复旦MBA项目的同学们就在7月初开通了包括DMD在内的三门Pre-course线上课程，而且开学报到首日就要进行考试（真是觉得读复旦在职MBA的同学们才是真学霸，真爱学习啊）。我们全日制英文班也同步开通了学习权限，但没有考试计划。然而，看完DMD导论后，我就陷入了忙碌的漩涡：最后一份工作的交接、没抽到爱久公寓、火速来上海找房安顿、处理各种离开家之前的事宜等等。所以我的DMD几乎是赤膊上阵（Anyway，出来混，迟早是要还的）。不过，经过丰富而充实的新生入学活动，再仔细打开DMD教材走进课堂后，我发现很多内容对于工科生来说，还是似曾相识的。离散概率、连续概率分布、线性回归、仿真模拟，不都和我先前在实验室里处理试验数据、拟合变量趋势是相通的吗？DMD的第一堂课并没有那么压迫。过去总觉得缺乏经管类教育背景会不会在读MBA过程中处于劣势，其实也不尽然。一直对“复旦之约•新生见面会”上，钱世政教授提到的“管理是一门科学，建立在大量数据建模和分析的基础上，需要很强的数理基础作为依托”的观点印象深刻，也让我增添了几分从“工科”转“管理学科”的信心和勇气。借用昨天《战略管理》课堂上学到的内容，应该说，应该把曾经多年学习培养出来的缜密、严谨的工程师思维，变成自己的竞争优势；从过往的工作经验中，找出可迁移至管理学科的独特连接点。

北京悦点科技有限公司成立于2022年6月，技术团队拥有强大的AI和数据智能背景，曾荣获中国人工智能领域的最高荣誉——吴文俊人工智能科学技术奖。团队成员们不仅具备深厚的学术背景，还拥有超过10年的企业级AI和数据产品开发和交付经验，目前已经形成了一套标准化的基于大模型的产品交付流程，能够提供全方位的技术支持，帮助客户快速实现AI项目的落地。悦点科技打造出了专为企业内部数据处理复杂业务逻辑的端到端的Agentic AI应用生成平台。公司自主研发的Agentic AI Platform连接企业的各类数据和大模型能力，构建Agentic workflow 、运用generic RAG with graph-enhanced reasoning的核心技术，旨在为企业打造一个面向具体业务的、集企业级知识采集、处理、AI流程构建、模型微调与优化，精准召回及合规交互于一体的端到端的平台。这一平台不仅构建了企业专属的大脑，实现了对企业私有数据的深度GenAI应用，还一站式解决了企业客户在数据连接、知识获取、AI赋能、业务提效及数据安全等方面的核心诉求，助力企业应对任务自动化、数字劳动力、业务洞察与辅助决策等复杂业务场景和数据挑战。特别是在企业级的应用场景逻辑更加复杂，且用户对于结果的准确性、可解释性有极高的要求的前提下，悦点科技通过特有的Action Graph技术将任务分解为多个步骤，构建一张行动图，并将知识图谱核心算法技术应用在大模型推理增强过程中，包括对智能体推理中Planning（规划）、Reflection（反思）和Multiagent Collaboration（多智能体协同）的能力提升，在处理深度关系理解、多层次分析和推理的复杂查询时，展现出了比传统架构更为高效、稳定的能力，从而确保知识采集、处理及存储过程中的高度精确性和一致性。这套完整的端到端的产品和解决方案，不仅提升了企业在特定场景下的AI应用效果和实施效率，还为企业带来了前所未有的业务洞察力和竞争优势。【Seelink app——发现并宣传科技创新企业，看企业新闻、查企业信息、联系企业】 #AI技术应用##AI大模型##Seelink#

𐟚€从零开始训练AI模型！想要训练自己的AI模型，但不懂技术？别担心，跟着这些步骤，你也能成为AI训练大师！𐟧銊𐟔 一、数据准备 𐟓Š 数据收集：首先，确定你要训练模型的数据类型，并找到合适的数据源。记住，数据的质量和数量对AI的训练至关重要！ 𐟓Š 数据清理和预处理：收集到的数据可能需要进行一些清理和预处理，以确保数据集的质量和一致性。这可能包括去除重复项、处理缺失值、标准化数据格式等。 𐟓Š 数据划分：为了训练和评估模型，你需要将数据集划分为训练集、验证集和测试集。训练集用于训练模型，验证集用于调整模型参数和防止过拟合，测试集用于评估模型性能。 𐟔砤𚌣€模型选择与设计 𐟤” 确定问题类型：根据你的问题类型（如分类、回归、聚类等），选择适当的模型类型。例如，对于分类问题，可以选择支持向量机、神经网络、决策树等模型；对于回归问题，可以选择线性回归、岭回归、Lasso回归等模型。 𐟒𛠩€‰择与设计模型结构：一旦选择了模型类型，就需要设计模型结构。这包括选择适当的特征、确定模型的层数和节点数等。对于神经网络模型，还需要设计网络的架构，如卷积神经网络（CNN）用于图像处理，循环神经网络（RNN）用于处理序列数据等。 𐟒ᠤ𘉣€模型训练 𐟓ˆ 算法选择：根据问题的特点和数据特征选择合适的算法进行训练。算法的选择对模型的性能有重要影响。 𐟓ˆ 参数调优：不同的算法和模型都有自己的参数需要调整。通过调整参数，可以优化模型的性能。常用的参数调优方法包括网格搜索、随机搜索和贝叶斯优化等。 𐟓ˆ 训练过程：使用训练集对模型进行训练，让模型从数据中学习知识和模式。训练过程中需要监控模型的性能，如准确率、召回率等指标，以便及时调整参数和优化模型。现在就开始你的AI训练之旅吧！𐟚€𐟌Ÿ

人工智能的未来：颠覆工作方式的革命性力量，你准备好迎接了吗？在科技迅猛发展的今天，人工智能（AI）与机器学习（ML）正以前所未有的速度改变着我们的生活和工作方式。无论是医疗、金融、制造业，还是日常生活中的智能助手，AI的影响无处不在。本文将深入探讨人工智能的基本原理、广泛应用场景以及它对未来工作的深远影响，帮助你理解这一颠覆性技术的潜力，并激发你对未来的思考。一、人工智能的基本原理 1. 数据驱动的智能人工智能的核心在于数据。AI系统通过收集、存储和分析大量数据，识别出其中的模式和趋势。数据的质量和数量直接影响到AI的表现。随着互联网和物联网的发展，数据的获取变得更加容易，AI的训练和应用也因此得以迅速推进。 2. 算法与模型 AI的运作依赖于复杂的算法和模型。传统算法（如决策树、线性回归）在处理结构化数据时表现良好，而机器学习算法（如支持向量机、随机森林、神经网络）则能够处理更复杂的非结构化数据。机器学习的核心在于通过训练数据让模型自我学习和改进。 3. 深度学习的崛起深度学习是机器学习的一个重要分支，使用多层神经网络来处理复杂的数据输入。它在图像识别、自然语言处理等领域取得了显著成就。通过模拟人脑神经元的工作方式，深度学习能够自动提取特征，极大提高了模型的准确性。 4. 推理与决策 AI系统通过推理引擎进行逻辑推理，基于已有的数据和模型做出决策。这一过程涉及知识表示和规则引擎，使得AI能够在复杂环境中进行有效决策。例如，医疗AI系统可以基于患者的历史数据和当前症状，提供可能的诊断和治疗方案。二、人工智能的应用场景人工智能的应用场景广泛而多样，以下是一些主要领域的深入探讨： 1. 医疗健康 AI在医疗领域的应用正在改变传统的医疗模式。通过分析患者的历史健康数据和医学影像，AI可以帮助医生更快、更准确地做出诊断。例如，AI可以通过分析CT扫描图像，识别出早期的肿瘤，从而提高治疗成功率。此外，AI还可以用于个性化治疗方案的制定，基于患者的基因组信息推荐最合适的药物。 2. 金融服务在金融行业，AI的应用主要集中在风险评估、欺诈检测和投资分析上。AI系统可以实时分析交易数据，识别异常行为，从而有效预防欺诈。同时，算法交易利用机器学习模型分析市场数据，帮助投资者做出更明智的决策。例如，AI可以通过历史数据预测股票价格的波动，优化投资组合。 3. 自动驾驶自动驾驶汽车是AI技术的一个前沿应用。通过传感器、摄像头和激光雷达，自动驾驶系统能够实时感知周围环境，并做出驾驶决策。AI在自动驾驶中的应用包括路径规划、障碍物检测和行人识别等。随着技术的不断进步，未来的自动驾驶汽车将更安全、更智能，彻底改变我们的出行方式。 4. 智能客服许多企业正在采用AI聊天机器人来提升客户服务效率。这些聊天机器人能够理解自然语言，自动回答客户的常见问题，处理投诉和建议，从而减少人工客服的工作负担。通过机器学习，这些机器人还能够不断学习和改进，提高客户满意度。 5. 制造业与物流在制造业中，AI被用于预测性维护、质量控制和生产优化。通过分析设备的运行数据，AI可以预测设备故障，减少停机时间，提高生产效率。在物流领域，AI可以优化运输路线、提高库存管理效率，降低成本。 6. 娱乐与内容推荐流媒体平台（如Netflix、Spotify）利用AI算法分析用户的观看和听歌习惯，提供个性化的内容推荐。AI通过学习用户的偏好，能够更好地满足用户的需求，提升用户体验。三、人工智能对未来工作的影响人工智能的发展将深刻影响未来的工作方式和职业结构，带来机遇与挑战并存的局面。 1. 工作性质的转变随着AI的普及，许多重复性和简单的工作将被自动化取代。数据录入、基本客服等职位可能会消失。然而，这并不意味着就业机会的减少，反而会催生新的职业，例如AI训练师、数据分析师和机器学习工程师等。 2. 技能需求的变化未来的职场将更加注重技术技能和跨学科能力。人们需要掌握数据分析、编程、机器学习等技能，才能在竞争中立于不败之地。此外，软技能（如创造力、沟通能力和团队合作）也将变得更加重要，因为这些是AI无法轻易替代的。 3. 人机协作 AI并不是要取代人类，而是与人类协作。许多行业将出现人机合作的模式，AI处理数据和分析，人类则负责创造性思维和复杂决策。这样的合作将提高工作效率，使员工能够将更多时间投入到战略性和创造性工作中。 4. 提高工作效率 AI可以自动化许多繁琐的任务，让员工将更多时间投入到创造性和战略性的工作中。通过智能化工具的帮助，员工的工作效率将大幅提升，工作满意度也可能随之增加。 5. 伦理与社会问题 AI的广泛应用也带来了伦理和社会问题，例如隐私保护、算法偏见等。未来的工作环境需要更加关注这些问题，以确保技术的公平和透明。企业和社会需要共同努力，制定相应的政策和规范，以应对这些挑战。人工智能与机器学习正在迅速改变我们的生活和工作方式。理解其基本原理、应用场景及对未来工作的影响，不仅有助于我们适应这一变化，也能让我们更好地利用这些技术，推动社会的进步与发展。在这个充满机遇与挑战的时代，拥抱AI，将为我们打开新的大门！互动环节你对人工智能的未来有什么看法？它将如何改变你的工作和生活？欢迎在评论区分享你的想法，并与朋友们一起讨论这个激动人心的话题！如果你觉得这篇文章对你有帮助，请点赞和转发，让更多人了解人工智能的潜力与挑战！

𐟓Š时序数据解析技巧大揭秘𐟔 𐟑‹哈喽，小伙伴们！今天咱们来聊聊时序数据分析的奥秘。在这个数字化时代，时序数据可是分析的热门话题哦！𐟔劊𐟓ˆ首先，咱们得明白啥是时序数据。简单说，就是按时间顺序排列的数据点，它们能反映现象、事件或指标随时间的变化。比如，股票价格、气温变化，还有销售额，这些都是时序数据的例子。 𐟛 ️接下来，咱们一起探索时序数据分析的步骤和方法： 1️⃣ 数据预处理：分析前，得对数据进行清洗、填补缺失值、检测异常值，确保数据准确可靠。𐟧𜊊2️⃣ 平稳性检验：时序数据常有趋势、季节性或周期性。咱们得通过单位根检验等方法，判断数据是否平稳，好选合适的分析模型。𐟓Š 3️⃣ 模型选择：根据数据特点，选ARIMA、VAR、GARCH等模型。这些模型能捕捉数据的长期趋势、短期波动和其他关系。𐟚€ 4️⃣ 参数估计与诊断：选定模型后，估计参数，通过残差分析等方法检验模型拟合效果。𐟔슊5️⃣ 预测与决策：最后，用已建立的模型预测未来数据，为决策提供支持！𐟔𐟒ᥰ贴士：分析时序数据时，要注意数据特点和模型适用性哦。多试试不同模型和参数设置，找到最佳分析方案吧！𐟌Ÿ

如何用LLM将无结构数据转化为知识图谱？大家好，今天我想和你们分享一个非常有趣的应用，它能把那些看似杂乱无章的无结构数据（比如PDF文档、文本文件、YouTube视频，甚至是网页），转化成存储在Neo4j中的结构化知识图谱。这个应用利用了大型语言模型（LLM）的强大功能，通过Langchain框架来提取文本中的节点、关系及其属性，从而创建一个结构化的知识图谱。核心功能这个应用的核心功能就是把各种格式的无结构数据转换成知识图谱。这样做不仅让数据更容易被访问和理解，还为数据分析和决策提供了极大的便利。你可以通过上传本地文件、Google Cloud Storage（GCS）或S3存储桶中的文件，或者直接从网页获取数据。关键特性知识图谱创建：利用LLM将无结构数据转换为结构化的知识图谱。提供模式：用户可以自定义模式或使用设置中现有的模式来生成图谱。查看图谱：在Bloom中查看特定来源或多个来源的图谱。与数据对话：通过会话查询与Neo4j数据库中的数据进行交互，还可以检索响应的元数据。使用流程上传文件：你可以从本地机器、GCS或S3存储桶上传文件，或者从网络资源获取。选择模型：选择适合的LLM模型。生成图谱：应用会利用所选模型提取数据中的节点、关系及其属性，并生成知识图谱。查看和交互：在Bloom中查看生成的图谱，并通过会话查询与数据进行交互。应用场景这种应用在许多领域都有广泛的应用前景，比如：学术研究：研究人员可以通过它快速构建研究领域的知识图谱。企业决策：企业可以通过它分析市场趋势、客户行为等，从而做出更明智的决策。教育：教育工作者可以利用它构建课程相关的知识体系，帮助学生更好地理解和掌握知识。总结这个应用真的是一个强大的工具，无论你是学术研究者、企业决策者还是教育工作者，它都能帮你更好地理解和利用数据。希望你们也能找到它的用途，让数据真正为你所用！

GIS核心概念详解：地理空间数据的秘密地理信息系统（GIS）是一个强大的工具，专门用来处理地理空间数据。它结合了地理学、计算机科学和数据分析技术，帮助我们解决各种复杂的现实问题。GIS能够整合地理数据和属性数据，将其数字化并可视化，从而支持决策制定。 GIS的核心组成部分 𐟌 硬件：包括计算机和存储设备等基础设备。软件：如ArcGIS和QGIS，这些软件支持数据的分析和可视化。数据：分为空间数据（如坐标）和属性数据（如人口密度）。人员：包括开发者、分析师和决策者等。方法：涵盖了从数据采集到可视化的整个技术流程。数据类型 𐟓Š 矢量数据：用点、线、多边形来表示地理特征，比如建筑物。栅格数据：用像素来表示地理信息，比如遥感图像。 GIS的功能 𐟛 ️ 数据采集与管理：通过遥感和GPS等技术收集和存储数据。数据分析：包括空间分析（如缓冲区分析）和网络分析（如路径优化）。可视化：通过地图和三维模型展示分析结果。模拟与预测：例如预测自然灾害的影响。共享与协作：云GIS支持团队间的数据共享和协作。应用领域 𐟌 城市规划：用于土地利用和交通优化。环境保护：监测森林覆盖和水质。灾害管理：模拟地震等自然灾害的影响。农业资源：评估土壤和水资源。交通物流：优化运输路线。公共健康：分析疾病传播。优势与挑战 𐟌Ÿ 优势：直观的数据展示；自动化处理提高效率；广泛适用；提供科学决策依据。挑战：数据质量差异；技术门槛高；高硬件和软件成本；隐私问题。应用案例 𐟌 台风路径预测：辅助防灾部署。交通优化：缓解城市拥堵。火灾监测：实时定位火点。未来发展方向 𐟚€ 云GIS：提升处理能力。实时GIS：动态数据更新。三维GIS：增强地形表现。 AI结合GIS：智能化地理数据分析。移动GIS：支持现场采集与分析。总结 𐟓 GIS凭借强大的地理数据处理能力，在城市规划、环境监测等领域扮演重要角色。未来，GIS将结合云计算、AI等技术，为社会可持续发展提供支持。

生物统计必看！R语言科研课 𐟌Ÿ今日课题分享：【生物统计学专题：R语言在生物医学及流行病学中的应用】 - 𐟌Ÿ项目内容：该项目专注于统计学和数据科学在公共卫生和生物医学领域的应用。我们将通过实际案例，探讨数据处理、探索性数据分析、算法评估、验证以及结论解释。主要采用R语言及其相关数据分析包（如tidyverse、dplyr、ggplot等）进行学习。此外，还将深入研究各种机器学习算法，并将其应用于公共卫生和生物医学问题的解决。学生将围绕空气污染与健康或COVID相关的公共卫生和生物医学问题展开研究，并使用Excel和R对样本数据集进行分析。 - 𐟌Ÿ项目大纲： 𐟌ˆ项目导论：统计数据科学综述、数据科学在公共卫生与生物医学中的应用；R语言简介、RStudio与tidyverse概览 𐟌ˆ实际数据应用演示 𐟌ˆ数据获取与处理、dplyr数据操作、ggplot数据可视化与探索性分析、线性回归预测模型 𐟌ˆ数据操作实践与图形化数据摘要案例研究 𐟌ˆ线性回归、逻辑回归、机器学习入门 𐟌ˆ回归分析案例研究，以诊断图为例 𐟌ˆ使用样本数据进行算法实践 𐟌ˆ监督与无监督学习算法、决策树算法、聚类算法 - 名额有限！对生物统计、生物医学、公共卫生学等专业感兴趣的同学千万不要错过噢！

AI医疗新高度：HAIM框架助力医疗决策医疗护理领域的最新研究，发表在npj digital medicine上，展示了一种名为HAIM（全方位医疗人工智能）的框架。这个框架的核心思想是将各种数据源和模式整合在一起，以提升医疗AI的智能和准确性。𐟒ኦ•𐦍†与评估：研究团队使用了一个名为HAIM-MIMIC-MM的数据集进行测试，该数据集包含了34,537个样本，涉及7,279次住院记录和6,485个独特患者，涵盖了11种不同的数据来源和12项预测任务。𐟓ˆ 性能提升测试：结果显示，基于HAIM框架的模型在预测性能（AUROC）方面比单一模式的模型提升了6-33%。特别是在胸部病理诊断、住院时间预测和48小时死亡率预测等关键任务上，表现尤为出色。𐟓Š Shapley值分析：研究团队还使用了Shapley值来分析每种数据模式和来源对模型性能的贡献。这种方法就像在做一道复杂的数学题，但能够清晰地看出哪些数据对不同任务更重要。𐟧€š用性与灵活性： HAIM框架设计得相当灵活，可以轻松整合用户定义的预训练特征提取模型，适用于各种不同的临床任务和研究环境。无论你有什么样的数据，它都能适应。𐟌 开源代码库：最令人激动的是，研究团队将HAIM框架制作成了开源代码库，方便大家用自己的数据集和临床问题来训练和测试AI/ML系统。这就像是把一件神器免费送给了大家。𐟎‰ 结论：总的来说，HAIM框架在整合多模态数据方面确实是一个大进步。通过利用多种数据源和模式，它大大增强了AI模型的预测能力和适用性。这个框架有潜力通过提供可靠且可扩展的AI解决方案，来改善患者的预后和临床决策。虽然听起来像是未来科幻电影的情节，但实际应用起来，估计还是有不少挑战。不过，这篇论文展示了一个很有前途的方向，值得进一步探索。𐟌Ÿ

2024华为杯研赛难度解析及选题建议 𐟓š 选题建议： 𐟔 A题：机理分析与优化，难度较往年有所降低，适合物理基础扎实的同学。前两问答案会有范围。需要建立机理模型后结合优化模型和启发式算法求解。 𐟓𖠂题（华为题）：无线局域网建模及预测。需要对WLAN的架构和机制有一定了解，结合数据进行预测，预计会用到机器/深度学习算法。 𐟓Š C题：综合类题目，涉及数据优化预测。包括数据挖掘分类、优化、预测等内容，适合对数模各类问题均有了解的同学。 𐟓ˆ D题：经典数据挖掘题目，但数据量非常大。涉及数据描述、数据分析和数据预测等，难度不大，但需要很强的数据处理能力。 𐟎堅题：视频图像处理与优化决策类题目。视频主要用于提取数据，重点在于提取数据后的决策和优化模型。 𐟌 F题：强物理学背景题目，激励仿真类。背景相对复杂，适合对相关专业有所了解的同学，同时擅长建模仿真和机理建模，前三问答案会有标准范围。 𐟓Š 难度排序：F >= B > A > D >= E > C

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