數(shù)據(jù)工程師和分析師對(duì)大量數(shù)據(jù)運(yùn)行交互式臨時(shí)分析的需求繼續(xù)呈爆炸性增長。數(shù)據(jù)平臺(tái)團(tuán)隊(duì)越來越多地使用聯(lián)合SQL 查詢引擎 PrestoDB 為各種用例運(yùn)行此類分析，跨越廣泛的數(shù)據(jù)湖和數(shù)據(jù)庫就地，而無需移動(dòng)數(shù)據(jù)。

對(duì)全球450 名產(chǎn)品專業(yè)人士（從 SMB 到財(cái)富 100 強(qiáng)公司）進(jìn)行的一項(xiàng)調(diào)查顯示，產(chǎn)品經(jīng)理嚴(yán)重依賴分析來回答與用戶行為及其產(chǎn)品（應(yīng)用程序）的影響有關(guān)的一系列問題。

如果您擁有網(wǎng)站或移動(dòng)應(yīng)用程序，那么了解哪些內(nèi)容有效、哪些內(nèi)容當(dāng)前有效以及哪些內(nèi)容沒有任何用處的最佳方法是為您的產(chǎn)品使用客戶洞察和分析工具。這些工具將為您提供有關(guān)用戶如何與您的網(wǎng)站/應(yīng)用程序交互、每次轉(zhuǎn)換背后的工作流程和用戶行為以及如何更好地改善與最終用戶的交互的見解。

在現(xiàn)代 IT 架構(gòu)中，實(shí)時(shí)處理連續(xù)的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)和事件流變得越來越重要。這種類型的架構(gòu)，其中事件正在構(gòu)建數(shù)據(jù)處理的中心，也稱為響應(yīng)式流架構(gòu)。在下文中，我將展示如何借助工作流技術(shù)解決一些相關(guān)挑戰(zhàn)。

這篇博文探討了使用 Apache Kafka 的事件流如何提供可擴(kuò)展、可靠且高效的基礎(chǔ)設(shè)施，讓游戲玩家開心并讓游戲公司取得成功。

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計(jì)算機(jī)視覺是人工智能的一個(gè)子集，專注于教機(jī)器如何正確解釋來自圖片、視頻幀和其他來源的數(shù)據(jù)。

pandas是一個(gè)非常強(qiáng)大的分析結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的 python 工具集，因?yàn)榛?Numpy，所以它具有高性能的矩陣運(yùn)算能力。因此廣泛被用于數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)清洗。在使用 pandas 庫的時(shí)候，需要先進(jìn)行 pandas 庫的安裝才能進(jìn)行引用。 python 怎么安裝 pandas 庫？如何使用 pip 安裝 pandas 庫？接下來就讓小編來告訴你。

基本沒人想要這種 996 工作制度，本篇文章為你挖掘了一些 955 的公司。