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企业数字化转型建设实战问答（一）

企业数字化转型建设实战问答（一）

  • 2024-02-16
  • 阅读330

Python|机器学习之数据清洗

目录结构 1. 机器学习之数据清洗概念 1.1 机器学习 1.2 数据清洗 2. 数据清洗 2.1 实验目的 2.2 实验准备 2.3 实验原理 2.4 实验内容 2.4.1 获取数据，整体去重; 2.4.2 整体查看数据类型以及缺失情况; 2.4.3 删除缺失率过高的变量; 2.4.4 删除不需要入模的变量; 2.4.5 删除文本型变量，有缺失值行; 2.4.6 修复变量类型; 2.4.7 变量数据处理方式划分; 2.4.8 变量数据处理方式划分; 2.4.9 拼接数据处理流水线. 2.5 实验心得

  • 2024-02-16
  • 阅读342

万字长文：企业数字化转型建设实战经典50问

首先还是得培养业务人员的AI意识，也就是数字化转型过程中经常提到的转意识；要让业务人员全面了解AI的背后逻辑是什么，如何在工作中利用AI，出现问题了原因是什么，是企业原始数据不够精细，还是管理流程出了问题，要让业务人员尤其是管理者清楚的知道AI并不是喊一句：芝麻开门那般简单，要拒绝完美主义，因为从技术角度讲当前的AI并不是完美的，从应用角度讲，还是有限的，因此企业需要的是一个AI+人工不断精进学习的过程，企业应当杜绝短期见效主义，出现一点问题后就大喊“AI无用论”的现象，所以业务人员具备AI思维很关键，要打破传统工作思维，用AI的逻辑去思考、解决问题是关键。

  • 2024-02-15
  • 阅读380

人脸追踪案例及机器学习认识

人脸追踪案例及机器学习认识

  • 2024-02-15
  • 阅读316

【机器学习】数据清洗之处理异常点-跳点

一 确定处理策略： 1.1 考虑因素 1.2 常用处理策略 二 删除异常值 三 替代异常值： 四 转换异常值： 五 三种处理策略的优缺点及应用场景 5.1 删除异常点： 5.2 替换异常点： 5.3 转换异常点： 六 总结

  • 2024-02-15
  • 阅读336

4000字长文：A公司的数字化转型实践

在21世纪的第三个十年，全球制造业正经历着一场前所未有的数字化转型浪潮。从美国的“先进制造业伙伴计划”到德国的“工业4.0”，再到中国的“中国制造2025”，各国都在抓紧布局，将云计算、大数据、物联网和人工智能等先进技术融入制造业中。这些技术不仅为企业降低了生产成本，还提高了产品创新能力和生产柔性，同时还推动了制造服务的发展。

  • 2024-02-15
  • 阅读313

数字化转型三阶段：信息化-数字化-数智化

企业的数字化转型包括信息化、数字化、数智化三个阶段，并非一个阶段结束才能进入到下一个阶段。

  • 2024-02-15
  • 阅读352

机器学习9-随机森林

随机森林（Random Forest）是一种集成学习方法，用于改善单一决策树的性能，通过在数据集上构建多个决策树并组合它们的预测结果。它属于一种被称为“集成学习”或“集成学习器”的机器学习范畴。

  • 2024-02-15
  • 阅读345