ملاحظة: هذا المحتوى هو رأي شخصي، لا يعني أن قطرات السفر.
على الصناعات: سوف الاتجاه الاقتصادي المشترك، وقطع تستمر في لعب دورا هاما
بعد عام 2010، مع ظهور اوبر، عبر Airbnb وسلسلة من منصة تقاسم الحقيقية، وتقاسم بداية من تبادل طوعي بحت، وتبادل المعلومات، من أجل الحصول على بعض المكافآت لغرض الأساسي، على أساس وجود الغرباء والنقل المؤقت الحق في السلع ذات الاستخدام " تقاسم الاقتصاد ". جوهرها هو الإنترنت كوسيلة والسلع الخمول، والعمل والتعليم وموارد الرعاية الصحية في دمج الخط، كل بطريقة مختلفة إلى الأجور والمنافع، وتقاسم الأرباح الاقتصادية.
ونظرا قال ذات مرة، أن الإنترنت ربط الناس من خلال الشبكة، فإنه سيتم استخدام موارد إضافية، والحد من هدر الموارد، والحد من تكاليف استخدام الموارد. وامتص قطرات تقاسم الموارد النقل. في الصين، وحصة قطرات السفر كاقتصاد النموذج، وقد لعب دورا هاما. يعتقد تسنغ يان أنه يجب أن تكون مشتركة الاتجاه الاقتصادي في عصر الإنترنت، وسيتم قطرات تقاسم الطريق أبعد وأبعد.
وينعكس البيانات الكبيرة فقط في العملية: التقنية نقاش
يأتي A بيانات كبيرة من التطور المستمر للإنترنت، وخاصة زيادة المحتوى المقدم من المستخدمين، مثل مستخدمي بايدو البحث عن المحتوى، والمدونات الصغيرة، سجلات الويب. ولما كان عدد كبير جدا، التقليدية برامج تحليل البيانات تصبح تمدد. ولذلك، البيانات الكبيرة وزعت مابريديوس التكنولوجيا إطار التيار أصبح، ومنصة Hadoop المقابلة، إطار سبارك، والإطار قاعدة بيانات الخلية، hdfs ولغة البرمجة سكالا، كما تستخدم على نطاق واسع. وعلى سبيل المقارنة، فإن الإطار سبارك أكثر كفاءة على السرعة والذاكرة الحسابية استخدام، والذي يستخدم في إطار قليلا الداخلي.
على الرغم من أن البيانات الكبيرة تجهيز التكنولوجيا تحديثها باستمرار التنمية، ولكن الخوارزميات الكلاسيكية التقليدية استخراج البيانات، مثل تجميع وتصنيف ما زال الطريقة الأكثر فعالية لاستخدام تحليل البيانات، والتغيير الوحيد هو الحاجة إلى التقليدية وغير الخطية الموازاة خوارزمية لتحسين كبيرة سرعة معالجة البيانات والكفاءة، وتقنيات التحسين هذه العملية ضرورية. قال ذات مرة أنه، على سبيل المثال، يسقط في على خط السفر النسخة 5.0.0 من "سيارة الموصى بها على موقع" وظيفة (صورة ل"النقطة الخضراء الصغيرة") هي استخدام خوارزميات التنقيب عن البيانات، والتوصية أفضل الأماكن للركاب على متن القطار، والتواصل وحفظ تكاليف الوقت، وتحسين تجربة المستخدم.
على بت: تحديثها باستمرار، فقط لأفضل تجربة للمستخدم
عندما يتعلق الأمر تقنيات البيانات الكبيرة والخوارزميات داخل ديدي، قد جعلنا تفاصيل مشروع معين العملية برمتها ومعالجة البيانات وتحليلها.
معهد مشروع خريطة الحرارة قطرات، والعرض والطلب على التنبؤ، وجدولة قدرة تتعاون مع بعضها البعض لإيجاد حل لمشكلة عدم التوازن بين العرض والطلب في الماكرو. خريطة الحرارة رسم بياني يوضح توزيع أوامر مباشرة إلى السائق، ولكن هذا العرض لا يكفي دقيقة، يمكن للسائق بسهولة يكون للتضليل. وهكذا، في الأساس FIG الحرارية، نظرا للطلب المطلوبة في منطقة معينة على مدى فترة من الوقت المخصص للطلب السائق و، لاستكمال قدرات الجدولة، والتوازن العضوي بين العرض والطلب.
عملية تحليل البيانات
مرة واحدة قال لقضية محددة، وتمشيط بيانات المؤسسة تدفق التحليل.
1. تحديد متطلبات العمل (فهم الأعمال)
والهدف هو تعزيز نمو الأعمال التجارية في حجم الأعمال مع الحفاظ على الفوائد. وقال تسنغ يان عملية تحليل البيانات، من الواضح أن معظم احتياجات الأعمال الهامة لتكرارها والاتصالات التجارية، وتحديدا فهم عميق لاحتياجات منطق الأعمال الأساسية، وتأكيد مع وحدات الأعمال المسجلة في شكل وثائق، بحيث التراجع لاحقا.
2. فهم تنسيق البيانات (فهم البيانات)
على أساس احتياجات العمل المحددة، إلى فهم كامل للمصادر البيانات ونماذج البيانات والأعمال التجارية ذات الصلة، وتحديدا ما هي البيانات التي يحتاج إلى تشكيل تصور البيانات ككل.
3. استخراج ميزة (استخراج ميزة)
ثم، لمزيد من المعالجة للبيانات، وميزات استخراج النماذج التي قد تكون مطلوبة، مثل تردد سيارة أجرة، مع نسبة كوبونات وقسائم مع نسبة الاحتفاظ بها، وبطبيعة الحال، وأيضا تجربة شخصية وتحليل الأعمال محددة. أكد تسنغ يان أن هذه الخطوة يعرف أيضا باسم الهندسة ميزة، من المهم أن اختبار المهارات الفردية وعادة ما يمكن حلها مع ملامح تجزئة من الطريق.
4. بيانات تنظيف (تنظيف البيانات)
5. بناء نموذج (الخوارزمية)
الخوارزمية اختيار نموذج والمسائل التشغيلية والبيانات ميزات، بما في ذلك الانحدار اللوجستي المشترك والغابات العشوائية، والشبكات العصبية، والشبكات العصبية، وعمق الشبكة العصبية التلافيف.
6. ضبط نموذج
المعالم الرئيسية للخوارزمية لضبط نموذج المعنية، ومعظم نتائج التدريب الأمثل، والتي عادة ما محلل بيانات الاختبار على المستوى الفردي والقدرة.
على التطور المهني للطلاب في القدرات الفردية أمر حاسم
القدرة على بناء وتطوير الطلاب المعرفة
عندما يتعلم الطلاب الإطار التقني، بالإضافة إلى المعرفة كتاب، ولكنها تحتاج أيضا إلى التركيز على الخوارزميات والأطر الشعبية. قدمت المشورة للطلاب لفهم الأعمال التجارية من خلال شبكة الإنترنت، وأكثر شيوعا في الهندسة التقنية، وتعمل باستمرار على تحديث قاعدة معرفتهم في عصر التكرار السريع، لمواكبة وتيرة التنمية، مع الكفاءات الأساسية في المرشحين.
وبالإضافة إلى ذلك، يجب على الطلاب إيلاء الاهتمام لتنمية المهارات الشخصية. الأول هو القدرة على التعلم، مشيرا في المقام الأول إلى القدرة على الوصول إلى المعلومات، من خلال مقدمة الأكاديمية للأوراق التطور التكنولوجي للتعلم الذاتي، تليها القدرة الرياضية، تجسد مبادئ الخوارزمية في التعلم الآلي، وفهم متعمق لمبادئ الخوارزمية على ضبط معايير نموذج والتحسين فائدة كبيرة، القدرة على البرمجة الثالثة والطلاب سيد المهرة الأقل لغة واحدة، على سبيل المثال بيثون، R، وما شابه ذلك.
تحليل البيانات والتطوير الوظيفي
قبل الجمع بين الخبرة في العمل في القطاع المالي، قال ذات مرة البيانات في صناعة الانترنت متفائلة بشأن تطوير المستقبل من المهنيين التحليل، قسمت على وجه التحديد إلى أربعة اتجاهات.
أولا، دراسة الطريق. المتطلبات العامة ممارس الدكتوراه من الجامعات في الخارج، ودراسة متعمقة في مجال معين، وقد نشرت في المجلات أعلى المتعلقة الأوراق في المؤسسة يمكن أن يكون الحرث العميق حقل، مثل التعرف على الصوت. في العام، وهو أعلى مستويات الأجور هذا الطريق.
ثانيا، الطريق الخوارزمية. عادة ما يتطلب ممارسي الكلاسيكية خوارزمية التعلم الآلي فهم متعمق واستخدام لغة برمجة معينة، خوارزمية تتطلب أقل الابتكار، ولكن هناك من لديه خبرة في مساعد والاختبار. ويمكن للطلاب ممارسة مهاراتهم من خلال مشاركتهم في المسابقة.
ثالثا، الطريق المشروع. وعلى سبيل المقارنة، فإن الطلب الكبير على هذا الطريق، الأمر الذي يتطلب الممارسين لديهم القدرة على تطوير وهناك بيانات التعدين الخلفية ستكون ميزة.
رابعا، الطريق المحلل البيانات. يركز هذا المساق ممارس لديه فهم عميق للأعمال محددة، جنبا إلى جنب مع الاحصاء الرياضي، ومعالجة البيانات SQL، واستخدام التفوق والمعرفة وتنمية المهارات لينكس.
بغض النظر عن أي ليس مطلوبا اختيار الطريق في جميع جوانب المتعمقة، طالما الخبرات والأساسية كفاءاتهم، من أجل تبرز في تطبيق.
ون جيا باو: إرسال فريق البحث بيانات هاو وسط المدينة الذكية
البحث THU بيانات الإرسال
بيانات البحوث هي البيانات لإرسالها إلى إرسال فكرية، التي تأسست في سبتمبر 2016، وذلك أساسا أعضاء من الطلاب تسينغهوا. البحث تركز على اتجاهات مختلفة للفريق المشروع باعتبارها جوهر (المصالح الحالية وتشمل: تكنولوجيا المالية، تكنولوجيا البيانات الكبيرة، المدن الذكية، والصناعة 4.0، والرعاية الصحية)، من خلال البحوث والمقابلات الالتحام الصناعة والأوساط الأكاديمية القهوة كبيرة في البيانات الكبيرة من التكنولوجيات الرئيسية واستنادا إلى دراسات الحالة والممارسة لاستكشاف تطبيق وتطوير الطريق من البيانات الكبيرة، ومن ثم تلخيص التجارب والنماذج، والأحزاب تكامل البيانات لمساعدة الشركات أو المؤسسات البحثية لاستكشاف الممارسات المتطورة في هذا المجال، جنبا إلى جنب مع مجتمع نشط تنشيط عن طريق البحث الوضع العام.
