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海量数据公司权威发布_官网入口查询(2024年12月精准访谈)

内容来源：威名网所属栏目：观点更新日期：2024-12-03

海量数据公司

为什么AI训练离不开GPU？英伟达（NVIDIA）这家卖显卡的公司，最近可是风光无限，市值飙升，甚至超过了苹果和微软，成为全球最值钱的公司之一。这背后其实是全球对AI算力的激烈竞争。那么，问题来了，为什么AI训练需要GPU而不是CPU呢？多任务处理：GPU是“多劳力”，CPU是“单兵队长” 𐟏† 首先，CPU就像是个聪明的队长，处理单一任务特别在行。它适合那些需要逻辑判断的任务，比如运行应用、处理系统任务。而GPU则是个“多劳力”，拥有上千个简单的小核心，每个小核心都能处理一个简单任务。因此，它特别擅长处理大量重复计算！AI模型中的每个数据点和权重，都像一个个简单任务，这时候GPU的“人多力量大”就派上用场了！专业加速能力：GPU是“短跑选手”，CPU是“马拉松选手”𐟏ƒ‍♂️ CPU设计上要兼顾多种任务，所以更偏重通用处理，适合日常操作（比如文档编辑、浏览网页），速度稳定但不是飞快。而GPU则是为AI计算、图像处理而生，像专业短跑选手，不追求多样化操作，而是用最直接的路径冲向大量数据的并行处理。AI训练涉及的就是这种海量数据，因此GPU简直就是为它量身定制的！传输速度：GPU的显存是“高速公路”，CPU内存是“乡村小道”𐟛㯸 CPU的DDR内存更像一条“乡村小道”，速度慢，处理大批量数据就有点捉襟见肘。对AI训练这种“人多、车快”的任务来说，CPU的内存带宽显然有点跟不上节奏。而GPU配备高速GDDR显存，数据读取传输能力比CPU的普通DDR内存强很多。AI训练时大量数据需要频繁访问和处理，而GPU的“高速公路”能更快载着这些数据进出，大大提高了效率！总结：GPU更给力 𐟚€ 总的来说，模型训练就是海量数据的“搬运+处理”大工程。这时候，“多劳动力、跑得快、道路通畅”的GPU更给力，而CPU虽然聪明，但在这种场景里显得力不从心。所以，如果你也在搞AI训练，不妨考虑一下GPU的力量吧！

市场调研与咨询公司的五大差异市场营销的核心是商业目标驱动，关注从上市前到上市后的整个过程，以及消费者如何转化为购物者，再到顾客或用户。而市场研究则侧重于调研方法，围绕一手数据和二手数据，专注于商业（B2B）和消费者（B2C）两大领域。市场研究公司的工作流程与咨询公司有许多相似之处，两者都依赖数据来制定策略。然而，它们之间也存在显著的差异。咨询公司通常利用研究公司提供的细粒度访问数据来支持其项目。在市场研究领域，项目的类型多种多样，包括定量/定性项目、线上/线下项目、一次性/连续性项目等。这些术语是业内从业者的习惯用语，因此在与客户沟通时，不要直接询问“你要做什么项目？定量还是定性？线上还是线下？”而是要关注数据的采集、信息的分析和结论的提出。市场研究公司的核心在于将数据转化为有效的信息和结论。这需要扎实的数据分析和挖掘基础，以及专业性和经验的结合。研究员的价值就在于如何从海量数据中提取出关键信息，解决实际问题。客户通常关注整体问题，而不是细节。因此，市场研究公司需要聚焦于解决客户面临的具体问题，而不是仅仅关注数据本身。

咨询与互联网数据分析：从海量数据中找洞察标题有点夸张，但互联网和咨询公司在获取和分析数据的方式上确实有很大不同。不仅仅是数据获取，连做事的思维方式都有很大差异。之前在BCG、某3C投行和PEVC实习时，最痛苦的就是找数据，尤其是海量二手数据。作为一个实习生，除了少量insight和项目模块报告，可能60-80%的时间都花在了找数据上。虽然我也学了SQL和Python，但找不到数据才是最大的问题。用工具批量导数据只是最简单的事。到了互联网公司后，我才发现基于底层数据的处理和分析，用SQL直接获得经处理的一手数据是多么幸福！互联网业务通常在建立之初就有较为完善的数据体系，产品经理可以基于已有数据做solid分析，并获得基于业务的洞察。在这个过程中，我的SQL数据分析能力飞速提升。从发现问题到建立假设，再到设计取数纬度、SQL取数、分析总结，最后提出和迭代需求，整个过程只需要大概1-3天。作为一个原来比较懂宏观商业分析和财报分析的商科生，再接触了实际业务数据逻辑和分析逻辑后，最终能把分析洞察落地到每一个需求上，这种过程本身会很有成就感。我的经验积累，不再是很多产品经理被诟病的“只见树木不见森林”。相比于“纯分析”的工作，我的认知得到了更多维的提升，并获得了真正发现问题、解决问题的闭环。咨询的思维如何帮助我？咨询通常是topdown的思维方式，MECE的拆分方式能够最快最有效地定位问题。但缺点就是初级分析师或实习生经常会沦为二手数据清洗机器。可以说，很多个大夜都花在了找数和整数上。互联网更多是自下而上小步迭代，在todo拆分时，通常也是拆解问题并制定优先级，因此咨询的方法对做产品经理超级有用！但在战略大方向错误的情况下，初级产品经理有可能沦为“螺丝钉”，做错误的事。所以一个良好的战略思维，依然是成为高阶产品经理的重要能力矩阵！在做产品经理的一年里，我对互联网战略和数据分析也有了更深的理解！大家的点赞是我更新的动力，断更一年后下一篇聊聊在微信做一个全能产品经理是啥体验吧。

Excel数据分析5大技巧，轻松掌握！大家好！今天我们来聊聊Excel在数据分析中的神奇应用。Excel作为一款强大的电子表格软件，凭借其丰富的数据处理和分析功能，成为了数据分析师的得力助手。今天，我将通过一个实战案例——公司财务杜邦分析，来分享一些实用的技巧。 𐟓Š 技巧一：按月汇总支出和收入在进行财务数据分析时，首先需要对支出和收入进行按月汇总。通过Excel的数据透视表功能，我们可以轻松地将海量数据进行汇总和分类，从而获得更清晰的数据总结和洞察。 𐟒ᠦŠ€巧二：环比分析各模块数据了解各个模块（如营收成本、销售费用、管理费用、其他费用等）的环比分析是深入了解财务情况的重要步骤。利用Excel的公式和图表功能，我们可以计算和展示不同模块之间的环比变化趋势，帮助我们更好地理解业务发展的关键因素。 𐟔 技巧三：成本构成占比分析通过对成本构成进行占比分析，我们可以了解到公司不同成本项在整体成本中的重要性。Excel的饼图和柱状图工具能够直观地展示成本占比，帮助我们迅速洞察到成本结构的关键信息，从而为优化成本提供决策依据。 𐟓Š 技巧四：制作仪表盘将大量数据整合并以直观的方式展示出来，仪表盘是一个很好的选择。Excel的仪表盘功能可以帮助我们将关键指标以图表、指针和刻度盘等形式呈现，使数据变得更加易于理解和分析。 𐟔 技巧五：制作分析仪分析仪是Excel中强大的工具之一，能够根据特定的条件和参数对数据进行动态分析。我们可以通过Excel的条件格式和数据透视表等功能，制作出交互式和智能化的分析仪，从而更加深入地探索数据的关联性和规律。掌握Excel的数据分析技巧，将会为你增添一把利器。通过学习和实践，你可以成为一名出色的数据分析师，为企业决策提供有力支持。让我们一起探索数据分析的奥秘，用数据驱动决策，成就更美好的未来！

AI智能问答系统：中小企业的效率神器在这个AI技术飞速发展的时代，你还在用传统的客服吗？还在用搜索框查找公司内部的海量数据和技术手册吗？员工还在通过电话和微信来寻找项目信息吗？面对这些低效的工作方式，你是否感到力不从心？ AI智能问答系统，正是中小企业在AI时代实现降本增效的得力助手！为什么AI智能问答系统如此重要？客户服务效率提升 𐟚€ AI智能问答系统可以全天候提供客户服务，减轻人工客服的负担和成本。客户只需简单输入问题，系统就能迅速给出准确答案，大大提升了服务体验。数据检索与知识管理 𐟓š 企业内部的海量数据和技术手册，AI系统可以轻松管理和检索。员工不再需要在繁琐的文档中大海捞针，工作效率大幅提升。项目管理与协作 𐟤 员工不再需要通过电话或微信来寻找项目信息，AI系统可以实时更新项目状态，促进团队间的高效协作，确保每一个项目都能按时交付。智能分析与决策支持 𐟧 AI系统不仅能处理常见问题，还能通过数据分析提供决策支持，帮助企业管理层洞察市场趋势，优化业务策略。

苹果在中国：数据安全与市场机遇的平衡中国市场对苹果来说至关重要。𐟓𑰟’𜠨‹𙦞œ用户的海量数据，作为个人隐私，是极为宝贵的资源。随着美国公司在中国的业务不断增长，这些数据的安全存储和管理变得至关重要。那么，这些数据究竟存放在哪里呢？在贵州，有一个名为“云上贵州”的数据中心，它不仅是亚洲最大的苹果数据中心，也是iCloud数据的存储地。𐟏�”’ 这个中心投资了10亿美元，占地430亩，确保了苹果用户数据的安全存储。值得注意的是，几年前，痘印为了在美国市场生存，不得不与美国政府达成协议，将数据存储在美国本土。𐟌𐟔— 这表明，贵州数据库的建设可能是苹果为了在中国市场保持其利益，同时遵守中国政府的命令。国家安全是首要任务，这是天经地义的。在这个背景下，苹果在中国的数据中心不仅是一个商业投资，更是一个国家安全战略的一部分。𐟛᯸𐟓ˆ 通过在贵州建设数据中心，苹果不仅保护了用户数据的安全，也确保了其在中国市场的长期竞争力。

600654 中安科信创+低价|公司的网络信息安全业务板块可为政府、学校、银行等机构的信息化安全保驾护航。公司主要通过安擎数据分析系统（海量数据收集、智能数据分析、数据可视化、自动化联动）和安视威胁管理系统（安全攻击防范、设备和资产管理、设备安全准入控制、设备可控性检测、视频设备风险漏洞报警）构建了一套成熟完善的网络安全解决方案。

滑铁卢大学数据科学专业全解析在当今这个数据驱动的世界里，我们被各种传感器、数字图像、视频、卫星和医学图像等信息所包围。滑铁卢大学的数据科学专业就是教你如何从这些海量数据中提取出有价值的信息，并利用这些信息来预测未来的趋势。这个专业提供了普通课程和带有实习机会的课程，让你在学习的同时也能积累实践经验。入学要求 𐟓š 首先，你需要先申请计算机科学或数学专业，被录取后先学习一年，然后在第一年末选择数据科学作为你的专业方向。费用 𐟒𐊦𘪧𓻥’Œ专业的费用有所不同，以下是2019-2020年数学系的费用：学费为$37,900加元，书本费为$2290加元。如果你被带有实习机会的课程录取，可以在工作期间赚取$42,000至$90,000加元，这有助于减轻学费的压力。就业前景 𐟌 《哈佛商业评论》称数据科学家为21世纪最性感的工作！数据科学专业的毕业生将掌握帮助政府和企业做出更好决策和制定更明智策略的技能和知识。他们的就业范围非常广泛，涉及政府、金融、保险、医学、商业、广告和娱乐等领域。像丰业银行、道明银行、OpenText（加拿大最大的软件开发公司）、IBM和SAP等大银行和知名公司都非常青睐数据科学家。随着大数据和人工智能的兴起，数据科学家成为了一个高薪高需求的职业。据Glassdoor统计，本科起薪为$64,000加元，而数据科学家的平均工资为$85,000加元。

九方智投大模型通过备案，AI助力投资决策随着科技金融的快速发展，越来越多的公司投入到大模型、合成和提取等算法的研发中。九方财富旗下的九方智投在数字化技术的研发和创新方面取得了显著成就，尤其在人工智能、云计算和大数据分析等领域。在国家互联网信息办公室发布的第五批深度合成服务算法备案信息公告中，九方智投研发的九章证券领域大模型算法成功通过备案。该模型基于深度学习技术，通过海量数据的训练和学习，能够实现对市场走势的预测和策略优化。九方智投的算法、数据和业务团队紧密协作，通过把控数据收集、数据清洗和数据审核的全套流程，确保专业数据的质量。这一技术的成功应用，不仅显著提升了九方智投在证券投资咨询领域的服务质量和效率，也为广大投资者提供了更加科学、专业的投资指导。

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