想學(xué)大數(shù)據(jù)開發(fā)，有什么好的學(xué)習(xí)機(jī)構(gòu)？大數(shù)據(jù)有很多方向。這取決于你的興趣、背景和職業(yè)發(fā)展計(jì)劃。比如：大數(shù)據(jù)架構(gòu)、大數(shù)據(jù)平臺(tái)運(yùn)維、大數(shù)據(jù)開發(fā)、大數(shù)據(jù)算法、大數(shù)據(jù)分析、大數(shù)據(jù)可視化、大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)分析等，具體可

想學(xué)大數(shù)據(jù)開發(fā)，有什么好的學(xué)習(xí)機(jī)構(gòu)？

大數(shù)據(jù)有很多方向。這取決于你的興趣、背景和職業(yè)發(fā)展計(jì)劃。比如：大數(shù)據(jù)架構(gòu)、大數(shù)據(jù)平臺(tái)運(yùn)維、大數(shù)據(jù)開發(fā)、大數(shù)據(jù)算法、大數(shù)據(jù)分析、大數(shù)據(jù)可視化、大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)分析等，具體可以在排隊(duì)或請(qǐng)咖啡找大數(shù)據(jù)專家給你提建議。

數(shù)據(jù)可視化分析的作用與好處有哪些？

一個(gè)企業(yè)要發(fā)展壯大，需要在各個(gè)階段做出各種重大決策。這些決策有的關(guān)系到企業(yè)的發(fā)展，有的則影響到企業(yè)的生存。當(dāng)企業(yè)不再有數(shù)據(jù)分析支持時(shí)，往往憑經(jīng)驗(yàn)判斷。畢竟，個(gè)人經(jīng)驗(yàn)是有限的。同時(shí)，企業(yè)也擁有大量的模糊數(shù)據(jù)，蘊(yùn)含著巨大的商業(yè)價(jià)值。充分利用這些數(shù)據(jù)的商業(yè)價(jià)值，快速有效的數(shù)據(jù)分析已成為企業(yè)準(zhǔn)確決策的重要組成部分。

數(shù)據(jù)視圖（https://cloud.neusoft.com/pages/product/pDataViz）定位敏捷Bi，為業(yè)務(wù)人員提供自助數(shù)據(jù)探索和可視化分析服務(wù)。該平臺(tái)提供了數(shù)據(jù)源的可視化訪問、數(shù)據(jù)集的可視化定義、自助可視化分析工具和交互式故事板等功能。它旨在通過自助式的數(shù)據(jù)挖掘和可視化分析，幫助企業(yè)用戶快速、準(zhǔn)確地了解隱藏在數(shù)據(jù)背后的商業(yè)價(jià)值，從而使企業(yè)決策更加“循證”。

使用sklearn做文本分類，速度比較慢，有什么優(yōu)化方法？

首先，我想你可以打印出每一步的時(shí)間，看看哪一步需要更多的時(shí)間，并嘗試找到優(yōu)化方法。讓我先談?wù)勎蚁氲降膸c(diǎn)。

在sklearn的一些分類方法中，您還可以嘗試在其參數(shù)中使用multi-process選項(xiàng)。

如果您的培訓(xùn)數(shù)據(jù)很大，請(qǐng)先嘗試LSA、LDA和其他模型來降低維度。這兩種方法在sklearn中也可用。

此外，在countvectorizer中，設(shè)置mintf和maxtf參數(shù)以避免過多的字。雖然這可能對(duì)速度影響很小，但可能會(huì)對(duì)結(jié)果產(chǎn)生影響。

如果你在處理中文文本，必須有一個(gè)好的停止詞和字典。

暫時(shí)就這么多了。

體數(shù)據(jù)可視化的各種算法和技術(shù)的特點(diǎn)有哪些？

可視化是以人們易于理解的方式展示數(shù)據(jù)內(nèi)涵的信息。圖表、圖像、圖形、地圖和視頻都可以用作表示形式。

前端可視化有很多選擇，如ecart、D3三.jsEcart和D3適合制作二維圖表，如折線圖和餅圖，三.js適用于三維場(chǎng)景顯示。

在許多情況下，數(shù)據(jù)具有空間屬性，因此可以將圖形和地圖視為表示載體。在這方面有許多可用的庫，例如傳單、openlayers地圖框.gl.js，銫等，活頁和openlayers適合二維地圖和可視化，地圖框.gl.js銫適合于三維數(shù)據(jù)可視化。