立创EDA

优化模型EDA应用广泛，以下列出5种包含数据包络分析（DEA）的优化算法： 基于DEA的权重向量优化算法 基于DEA的约束优化算法 基于DEA的层次分析优化算法 基于DEA的遗传算法优化算法 基于DEA的模拟退火算法优化算法

奥创客服系统是一款专业的客服软件，基于网页版微信开发，功能强大，可以自动添加群好友、任意分类客户、设置快捷回复或机器人自动回复，帮助您轻松解决微信营销难题。 核心功能： 多微信号对话集成： 将15-60个微信账号整合在一个页面内，如同QQ聊天般便捷，只需一名客服人员即可管理多个账号，有效解决多账号管理混乱、查找困难的问题，提升客户回复效率，减少客户等待时间，降低投诉率。 自动发言： 自动同意好友申请并回复设置好的内容，可设置延迟发送，避免错过任何潜在客户，提升好友添加后的互动率。 智能嗅探： 预设关键词，系统自动识别好友消息中的关键词并以语音和字体标亮提醒，客服人员可及时关注并回复，也可设置自动回复，提升客户服务质量。 智能回复： 预设关键词和回复内容，系统自动回复包含关键词的消息，节省客服人员时间，提高工作效率。 常用语快捷回复： 将常用问题分组整理，实现一键回复，无需重复编辑，提高工作效率和工作质量，支持常用语导入导出，方便快捷。 客户分析： 记录客户详细信息，支持分类管理、标签管理，可根据聊天内容和朋友圈信息进行精准分析，深度了解客户需求。 统计分析： 提供客户统计概况、按客户统计效果、按微信统计效果、好友地域分析等报表，自动生成数据，方便绩效考核和数据分析。 聊天记录永久保存： 聊天记录自动同步到服务器，可随时调取历史消息，无需翻阅手机，避免数据丢失风险，同时便于监管客服行为，维护企业品牌口碑。 主账号管理权限： 主账号拥有管理权限，可对子账号进行管理，确保账号安全和数据安全。

EDA（Estimation of Distribution Algorithm）是一种进化算法，它通过建模问题的概率分布来优化解决方案。综合评价通常涉及多个评估指标的综合考虑，以得出全局的优化排序或最佳解决方案。基于EDA算法的综合评价包括多目标优化，如加权求和和Pareto前沿方法；概率模型建模，例如高斯和多项式模型；集成优化，与其他优化算法结合使用；以及评价算法的自适应性，根据问题特性调整算法性能。

商业智能 (BI) 的概念 商业智能 (BI) 的概念最早由 Gartner Group 提出。确切来说，商业智能并非新技术，而是对 数据仓库 (DW)、联机分析处理 (OLAP)、数据挖掘 (DM) 等技术的整合应用，服务于商业决策。通过将外部信息（例如竞争者、供应商、需求等）和内部信息（例如产品成本、质量、市场时间等）加以分析，商业智能为企业提供了全面的洞察。 外部与内部分析的层次 BI 分析分为外部和内部两个层面。外部分析包括 市场竞争状况、供应商动态、消费者行为模式等，帮助企业理解行业趋势。内部分析则关注 产品成本、市场投放时间、全员生产力 等关键指标，助力企业提升财务表现、创新产品，并改进客户体验。 数据库与BI技术的发展 自60年代以来，数据库的发展为 BI 的实现奠定了基础。从关系型数据库到 数据仓库 的应用，数据仓库通过 ETL (抽取、转换、加载) 过程支持复杂的查询。数据挖掘技术则帮助企业在海量数据中提炼出有价值的模式，为商业决策提供支撑。 商业智能应用的前景 在不断变化的市场中，企业逐渐要求 BI 能进行前瞻性分析。例如，电信行业利用 BI 预测客户消费模式，制定相应营销策略，提升客户满意度。这种需求催生了 企业商业智能平台 (EIP) 的发展，使数据收集、分析及预测一体化，提升商业智能的效能。

3、高效能复制缓存连接

创建虚拟环境 使用 conda 创建一个 Python 3.6 的虚拟环境： conda create -n myenv python=3.6 激活虚拟环境： conda activate myenv 克隆项目 打开终端，进入目标目录，克隆 GitHub 项目： git clone https://github.com/your_project/DataMiningWeb.git 进入项目目录： cd DataMiningWeb 安装依赖 使用 pip 安装项目依赖： pip install -r requirements.txt 修改数据库配置 打开项目中的 MxOnline/settings.py 文件，找到大约第100行的 DATABASES 配置： DATABASES = { 'default': { 'ENGINE': 'django.db.backends.mysql', 'NAME': 'django_test', # 数据库名字 'USER': 'root', # 账号 'PASSWORD': 'root', # 密码 'HOST': '127.0.0.1', } } 将 PASSWORD 字段修改为你自己的 MySQL 密码。 启动项目 运行数据库迁移命令： python manage.py migrate 启动项目服务： python manage.py runserver

玩转数据，洞悉商机：探索性数据分析(EDA) EDA，即探索性数据分析， 是一种灵活的数据分析方法，它无需预设严格的假设，而是通过可视化、分析残差、数据转换等方式，来揭示数据背后的结构和关系， 发现潜在的规律和商机。 EDA常用方法： 统计量: 均值、方差、根方差、协方差、峰度、偏度、相关系数等 统计图: 饼图、直方图、散点图、箱尾图等 模型: 聚类 EDA的优势: 直观易懂： 通过图表等可视化手段，将数据信息清晰地展现出来。 发现潜在规律： 帮助我们识别数据中的异常值、趋势和模式， 挖掘隐藏的商机。 验证假设: 为后续的建模和分析提供基础和方向。 腾讯大讲堂59期， 带你一起玩转EDA，探索数据背后的无限可能！

智信软创有限公司的Oracle分区技术是一种处理超大型表和索引的先进技术。分区技术采用了“分而治之”的策略，将大型表和索引分割成小块进行管理，有效提升了数据处理的效率和可伸缩性。分区技术不仅减少了管理操作的时间，还通过增强的并行处理方式提高了系统性能。此外，通过分区技术，可以有效屏蔽故障数据，提升系统的可用性。

大商创数据字典适用于二次开发，帮助理解数据结构，包含大商创表的结构、字段属性及注释，详细介绍数据库结构和字段。

在News Break的数据平台上，Hudi和Presto被整合，构建了现代化的数据架构，实现了快速摄入和统一模式下的查询。 News Break的数据架构从传统的CDH集群迁移到AWS，目标是减少数据处理延迟，使其在99.5th百分位下少于15分钟。Hudi在这个过程中起到了关键作用，支持多源写入和先连接后存储的策略，确保数据一致性。使用Hudi 0.1版本，相比之前的0.9和0.7版本，性能显著提升，默认的gzip压缩提高了30%的性能。DeltaStreamer工具减少了编码工作量，实现了Merge-on-Read模式。Hudi引入了protobuf schema的支持，允许自定义payload类和transformer类进行过滤和基本指标计算。使用FileBasedSchemaProvider和ProtoClassBasedSchemaProvider，可以更好地处理各种数据源。Hudi与HMS集成，并与Presto和Spark一起使用，提供了一体化的数据处理能力。Presto选择了版本0.275，基于Twilio的最佳实践，优化了Hudi支持。为了优化跨分区查询性能，Hudi 0.11.0作为编译时依赖项引入。自定义开发包括跳过全局动态分配，增加Alluxio本地缓存支持，以及开发Presto-event-stream插件，将所有查询事件以schema形式发送到Kafka。Presto在两个集群、1600个核心上运行，每月处理55万查询，读取6PB数据。