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搜索关键字:数据决策    ( 34个结果
数据可视化软件有哪些
为什么需要数据可视化信息的质量很大程度上依赖于其表达方式,同样的,对数据进行数据分析后,结果可视化可以帮助用户更好地理解数据信息,挖掘数据价值。数据可视化的本质就是视觉对话,数据可视化将数据分析技术与图形技术结合,清晰有效地将分析结果信息进行解读和传达。数据和数据可视化是相辅相成的,数据赋予可视化以依据,可视化增加数据的灵活性。企业利用数据可视化可以更好更高效地提取有价值的信息。数据可视化的功能和
分类:其他好文   时间:2020-05-15 18:28:14    阅读次数:94
三、初始化设置
初始化设置 1、描述 当FineBI在安装并启动后,会自动跳出FineBI数据决策系统平台网页,该平台用于一系列的数据准备、数据加工、可视化分析等操作。 2、首次访问决策系统 在安装启动FineBI服务器以后,跳出地址http://localhost:37799/webroot/decision,进 ...
分类:其他好文   时间:2020-03-02 15:04:19    阅读次数:150
四、FineBI 界面介绍
1、描述 FineBI是一款纯B/S架构的产品,为浏览器加服务器的结构,在服务器安装完成后,客户端只需要一个浏览器即可开始使用产品。上一章节我们介绍过FineBI初始化设置,输入用户名和密码即可进入数据决策系统,下面我们详细介绍一下系统界面。 2、FineBI数据决策系统 此处我们登录了部署在本地的 ...
分类:其他好文   时间:2020-03-02 14:52:14    阅读次数:164
九、报表权限管理
1. 平台权限 1.1 平台使用权限 1.1.1 问题 平台使用权限决定该用户能否登录数据决策系统,若用户不属于平台使用用户,则会报错:用户名不可用,如下图所示: 1.1.2 解决方案 1)进入管理系统,选择用户管理>平台使用用户>PC 端使用用户,点击编辑用户,如下图所示: 2)勾选限制使用用户, ...
分类:其他好文   时间:2020-03-02 14:37:13    阅读次数:97
帆软-数据决策系统架设中 遇到的问题
1.将工程放入tomcat正常访问后,无法设置 管理员账户和密码 解决:设置tomcat的 第一个值最底设置 512 第二个值设置系统内存的50% 2.外接数据库连接导入报错的问题 解决: ...
分类:其他好文   时间:2019-09-05 15:19:15    阅读次数:101
从结构到性能,一文概述XGBoost、Light GBM和CatBoost的同与不同
尽管近年来神经网络复兴并大为流行,但是 boosting 算法在训练样本量有限、所需训练时间较短、缺乏调参知识等场景依然有其不可或缺的优势。本文从算法结构差异、每个算法的分类变量时的处理、算法在数据集上的实现等多个方面对 3 种代表性的 boosting 算法 CatBoost、Light GBM ...
分类:其他好文   时间:2019-08-18 19:34:38    阅读次数:152
机器学习_决策树Python代码详解
决策树优点:计算复杂度不高,输出结果易于理解,对中间值的缺失不敏感,可以处理不相关特征数据; 决策树缺点:可能会产生过度匹配问题。 决策树的一般步骤: (1)代码中def 1,计算给定数据集的香农熵: 其中n为类别数,D为数据集,每行为一个样本,pk 表示当前样本集合D中第k类样本所占的比例,Ent ...
分类:编程语言   时间:2018-10-04 17:50:52    阅读次数:205
项目成本管理(一)
规划成本管理——为规划、管理、花费和控制项目成本而制定政策、程序和文档 的过程。估算成本——对完成项目活动所需资金进行近似估算的过程。制定预算——汇总所有单个活动或工作包的估算成本,建立一个经批准的成本基 准的过程。控制成本——监督项目状态,以更新项目成本,管理成本基准变更的过程。 规范成本管理:输 ...
分类:其他好文   时间:2018-09-12 13:56:54    阅读次数:143
51CTO男子图鉴 新的一年新的进步
这一年来不说得到很多起码坚持了很多坚持了早起七点到公司能够避免堵车还可以在早上状态最好的时候阅读很多书籍关心公司的数据完成一些工作这一年中在公司主要负责算法设计工作,完成了以下几个项目:1、深度学习平台环境的搭建2、实现RSSD算法进行目标检测3、实现人体姿态估计算法实现及公司业务场景应用4、数据决策系统设计实现(大数据报表系统)5、大数据风控系统实现6、基于强化学习的城市运营模拟推演系统实现(该
分类:其他好文   时间:2018-06-12 11:24:42    阅读次数:233
大数据-决策树
决策树/判定树:是一个类似于流程图的树结构,其中,每个内部结点表示在一个属性上的测试,每个分支代表一个属性输出,而每个树叶结点代表类或类分布。树的最顶层是根结点。 熵(entropy)概念:信息量的度量就等于不确定性的多少。一条信息的信息量大小和它的不确定性有直接的关系,要搞清楚一件非常不确定的事情 ...
分类:其他好文   时间:2017-10-18 00:28:58    阅读次数:184
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