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美林?jǐn)?shù)據(jù)
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美林?jǐn)?shù)據(jù)技術(shù)股份有限公司（簡(jiǎn)稱(chēng)：美林?jǐn)?shù)據(jù)，NEEQ：831546）是國(guó)內(nèi)知名的數(shù)據(jù)治理和數(shù)據(jù)分析服務(wù)提供商。

答對(duì)這些題，你也能月入5萬(wàn)了

2019-07-19 09:15:09 次
9102年了，什么最貴？當(dāng)然是人才？
什么人才？當(dāng)然是掌握了“大數(shù)據(jù)分析方法”的高精尖人才了！
據(jù)小T不完全統(tǒng)計(jì)，在招聘網(wǎng)站公布的招聘數(shù)據(jù)中，“算法”、“機(jī)器學(xué)習(xí)”、“數(shù)據(jù)挖掘”相關(guān)崗位平均招聘薪資高于其余同等學(xué)歷、工齡要求的技術(shù)崗位30%以上甚至更高？
是不是心動(dòng)了？為啥自己不能拿高薪呢？

來(lái)來(lái)來(lái)，小T給您一個(gè)機(jī)會(huì)啊，先自我測(cè)試一下看看自己有無(wú)“加薪”的潛力啊！

123，做好準(zhǔn)備，咱們開(kāi)始：

1、如果你是一個(gè)紅酒愛(ài)好者，你會(huì)通過(guò)感官品嘗和理化指標(biāo)鑒別紅酒的好壞。這種判斷方式可用數(shù)據(jù)挖掘中的什么方法來(lái)說(shuō)明？
A. 關(guān)聯(lián)規(guī)則         B. 回歸            C. 分類(lèi)              D. 自然語(yǔ)言處理
2、銀行使用那種數(shù)據(jù)分析方法對(duì)公民的征信進(jìn)行評(píng)估，進(jìn)而判定用戶(hù)貸款額度呢？
A. 回歸             B. 分類(lèi)            C. 關(guān)聯(lián)規(guī)則          D. 聚類(lèi)
3、醫(yī)生根據(jù)病人描述的病情特征，診斷病人為感冒，這屬于數(shù)據(jù)分析中的哪類(lèi)問(wèn)題呢？
 A. 時(shí)間序列        B. 聚類(lèi)            C. 分類(lèi)              D.文本分析
4、通過(guò)用戶(hù)在某平臺(tái)上搜索的關(guān)鍵詞與關(guān)注新聞的類(lèi)型的分析，挖掘出用戶(hù)潛在興趣并進(jìn)行相應(yīng)的新聞與廣告推送。這屬于數(shù)據(jù)分析中的哪類(lèi)問(wèn)題呢？
A. 分類(lèi)             B. 回歸            C. 關(guān)聯(lián)規(guī)則          D. 聚類(lèi)
5、根據(jù)往年GDP來(lái)預(yù)測(cè)下一年的GDP情況，使用數(shù)據(jù)分析中的什么方法呢？
A. 時(shí)間序列         B. 關(guān)聯(lián)規(guī)則        C. 分類(lèi)              D. 聚類(lèi)
6、根據(jù)國(guó)家電網(wǎng)統(tǒng)計(jì)，近年因竊電導(dǎo)致的損失達(dá)上千萬(wàn)元，通過(guò)什么數(shù)據(jù)分析方法可以識(shí)別竊電用戶(hù)呢？
A. 分類(lèi)          B. 回歸              C. 時(shí)間序列          D. 關(guān)聯(lián)規(guī)則
7、淘寶中含有數(shù)以百萬(wàn)計(jì)的商品圖片，其中“拍照購(gòu)”“找同款”等應(yīng)用可以根據(jù)用戶(hù)的要求快速準(zhǔn)確檢索到相應(yīng)的商品。這個(gè)主要使用了那種數(shù)據(jù)分析方法呢？
A. 分類(lèi)          B. 回歸              C. 時(shí)間序列          D. 關(guān)聯(lián)規(guī)則
8、根據(jù)股票的當(dāng)前價(jià)格、價(jià)格變化率、收盤(pán)波動(dòng)率來(lái)預(yù)測(cè)未來(lái)股票的價(jià)格。以下那種機(jī)器學(xué)習(xí)算法可以實(shí)現(xiàn)呢？
A. ID3            B. Logistic               C. ARMA          D. FPGrowth
9、據(jù)國(guó)內(nèi)有關(guān)部門(mén)統(tǒng)計(jì)，電子郵件用戶(hù)平均每天發(fā)送的短信數(shù)量超過(guò)了3億條，在數(shù)量龐大的電子郵件背后，使用以下那個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)算法能快速識(shí)別垃圾郵件呢？
      A. Apriori            B. KNN             C. CURE               D. K-means
10、從2014年到2018年，某市房?jī)r(jià)逐年增長(zhǎng)，可以通過(guò)以下那個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)算法實(shí)現(xiàn)該市下一年的房?jī)r(jià)預(yù)測(cè)呢？
A. ARIMA        B. CART            C. Apriori     D. Hierarchy

正確答案：1~5：CBCCA    6~10：AABBA

測(cè)試結(jié)果
答對(duì)3到以下：數(shù)據(jù)菜鳥(niǎo)
您的數(shù)學(xué)修養(yǎng)還有待提升，可以了解一下基礎(chǔ)的統(tǒng)計(jì)學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)的算法原理。您可以體驗(yàn)一下我們的TempoBI，不用任何數(shù)學(xué)基礎(chǔ)。只要了解自己的業(yè)務(wù)邏輯，跟畫(huà)圖一樣，將各種業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)快速統(tǒng)計(jì)分析并圖表化呈現(xiàn)。內(nèi)置的同比、環(huán)比、預(yù)測(cè)、聚類(lèi)，分分鐘讓您的業(yè)務(wù)分析別具一格。
答對(duì)3~6道題：英勇青銅
恭喜您半只腳已經(jīng)踏進(jìn)“大數(shù)據(jù)分析”的大門(mén)了，您只需要借助智能建模工具，就可以輕松開(kāi)展“機(jī)器學(xué)習(xí)建模”、“數(shù)據(jù)挖掘分析”了。
小T向您誠(chéng)意推薦一款自助式數(shù)據(jù)探索工具——Tempo AI，您只需要知道，您需要解決的問(wèn)題是“分類(lèi)”還是“聚類(lèi)”，就可以使用TempoAI構(gòu)建專(zhuān)業(yè)的“數(shù)據(jù)挖掘模型”了。整個(gè)建模流程無(wú)需一行代碼，只需要簡(jiǎn)單拖拽、配置就可以快速完成挖掘分析流程構(gòu)建。分析算法選錯(cuò)了，沒(méi)有關(guān)系；模型效果不好，沒(méi)有關(guān)系....系統(tǒng)自帶效果評(píng)估。而平臺(tái)內(nèi)置自動(dòng)擇參、自動(dòng)分類(lèi)、自動(dòng)回歸、自動(dòng)聚類(lèi)、自動(dòng)時(shí)間序列等自學(xué)習(xí)功能，可以智能幫助您自動(dòng)選擇最優(yōu)算法和參數(shù)，用起來(lái)更方便，而且效率更高哦！就算不懂各種算法的使用場(chǎng)景及優(yōu)缺點(diǎn)，您只需要拖拽特定的自學(xué)習(xí)功能（如：自動(dòng)分類(lèi)），系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)幫您篩選出最優(yōu)算法。自學(xué)習(xí)功能讓“挖掘小白”也能做出科學(xué)分析，這樣再也不會(huì)因?yàn)槲目瞥錾矶粩?shù)據(jù)分析拒之門(mén)外啦！
答對(duì)7~9道題：數(shù)據(jù)高手
恭喜您已經(jīng)步入高手行列了，走在了許多人的前列。在掌握了許多機(jī)器學(xué)習(xí)算法的基礎(chǔ)上，您可以學(xué)習(xí)了解更為全面的數(shù)據(jù)挖掘知識(shí)，畢竟學(xué)海無(wú)涯嘛。
您可以靈活使用Tempo AI內(nèi)置的120多種算法，結(jié)合業(yè)務(wù)場(chǎng)景和數(shù)據(jù)特征，構(gòu)建各種挖掘分析模型了！還可以嘗試一下文本挖掘功能哦，解析非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)文本中蘊(yùn)藏的規(guī)律和價(jià)值。拖拖拽拽，像串糖葫蘆一樣將平臺(tái)中文本分析的關(guān)鍵詞提取、情感分析、主旨話(huà)題分析等要素節(jié)點(diǎn)連接起來(lái)，就可將毫無(wú)邏輯的分離文本數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為有價(jià)值的信息。這么簡(jiǎn)單的操作，您不想熟練掌握嗎？反正小T是分析過(guò)周杰倫的歌都在唱些什么。
全部答對(duì)：最強(qiáng)王者
大神，請(qǐng)接受小T膜拜的眼神吧。10道題全對(duì)，傳說(shuō)出的學(xué)霸終于現(xiàn)身啦。
高手之間的過(guò)招總能碰撞出火花。那您可以體驗(yàn)一下Tempo AI的高級(jí)技能哦，多種深度學(xué)習(xí)算法，包括 DNN 回歸、DNN 分類(lèi)、RNN 分類(lèi)、RNN 回歸、LSTM 時(shí)序等深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型等待您的解鎖，更支持深度學(xué)習(xí)框架 TensorFlow，讓您自由發(fā)揮！您還可以使用平臺(tái)內(nèi)嵌的 R\Python\Java\Scala 任何一種語(yǔ)言，靈活擴(kuò)展各種應(yīng)用。TensorFlow、自定義算法功能....小T可是從來(lái)沒(méi)有用過(guò)，畢竟小T的段位可是沒(méi)有達(dá)到。各位專(zhuān)業(yè)人士們，可以通過(guò)將自己豐厚的知識(shí)儲(chǔ)備與全面、智能的分析平臺(tái)相結(jié)合，體驗(yàn)更多更好的智能化分析。

是不是等不及想要試用TempoAI了，鏈接奉上（點(diǎn)此試用），趕緊體驗(yàn)吧！

TCS《2017年全球趨勢(shì)年度報(bào)告》指出：“未來(lái)只有兩種公司，人工智能和不賺錢(qián)的。”AI時(shí)代，數(shù)據(jù)挖掘作為一項(xiàng)人人必會(huì)的技能，已經(jīng)成為立足新時(shí)代、新機(jī)遇的衡量標(biāo)準(zhǔn)之一。對(duì)于企業(yè)來(lái)說(shuō)，用數(shù)據(jù)賦能業(yè)務(wù)，實(shí)現(xiàn)精細(xì)化運(yùn)營(yíng)是企業(yè)長(zhǎng)足發(fā)展的必經(jīng)之路。精細(xì)化運(yùn)營(yíng)背景下，學(xué)會(huì)用數(shù)據(jù)分析來(lái)弄清用戶(hù)從哪里來(lái)、對(duì)什么感興趣、為什么流失尤為重要。
AI技術(shù)看似遙不可及，但有一點(diǎn)很重要，人工智能相關(guān)產(chǎn)品和服務(wù)正在快速經(jīng)歷"平民化"、"低價(jià)化"的進(jìn)程。機(jī)器學(xué)習(xí)所必需的數(shù)據(jù)和算法，也正在以不同方式進(jìn)入各企業(yè)觸手可及的范圍內(nèi)。Tempo AI作為一款人人可用的分析工具，秉持“智能、互動(dòng)、增值”的設(shè)計(jì)理念，為用戶(hù)數(shù)據(jù)價(jià)值發(fā)現(xiàn)與應(yīng)用提供強(qiáng)有力的支撐，幫助用戶(hù)快速發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)價(jià)值。
從測(cè)試到成績(jī)?cè)俚浇鉀Q方案，關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘，小T已經(jīng)給了您系統(tǒng)而全面的知識(shí)普及啦，您還在等什么呢？趕緊行動(dòng)起來(lái)吧，一起來(lái)掘金吧！
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