數據科學與大數據技術的案例
銀行業9大數據科學應用案例
實質上，所有銀行都是基于服務的業務，因此他們的大部分活動都涉及服務元素。它包括全面及時地回應客戶的問題和投訴，并與客戶互動。
數據科學使這一過程更好地實現了自動化，更準確，個性化，直接和高效，并且降低了員工時間成本。
結論
為了獲得競爭優勢，銀行必須承認數據科學的重要性，將其融入決策過程，并根據客戶數據中獲得可操作的見解制定戰略。 從小型可管理的步驟開始，將大數據分析整合到您的運營模式中，并領先于競爭對手。
由于這種快速發展的數據科學領域以及將機器學習模型應用于實際數據的能力，因此可以每天擴展此用例列表，從而獲得更多更準確的結果。
展開 【能源創客】OPOWER——用大數據+行為科學理論做電力賬單
Opower公司是于 2007 年創辦的一家家庭能源數據分析公司。Opower 與公用電力公司合作，搶占家庭消費者“入口”，獲取家庭消費者的能源使用數據，結合大數據方法和行為科學理論，進行消費者用電行為分析，并為用戶提供節能減耗的方案，推動節能的互聯網應用。
詳見請點擊【http://solarsplus.com/2015/10/06/opower/】
我國基本建成地球科學“一張圖”大數據體系 地質調查傳統模式徹底改變
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摘要：3月25日凌晨，中國首臺采用自主技術和多項國產核心零部件設計制造的復合地層超大直徑泥水盾構機“振興號”順利下穿長江江底、抵達南岸大堤。
5月26日，自然資源部中國地質調查局宣布，國家地球大數據共享服務平臺“地質云3.0”正式上線服務，我國基本建成了地球科學“一張圖”大數據體系。
此次發布的“地質云3.0” 大數據共享服務平臺實現了12顆國產遙感衛星、2萬余個地下水監測點以及地質災害、海岸帶地質環境、土壤質量地球化學、地面沉降等動態監測數據的實時云上服務，徹底改變了我國地質調查的傳統模式。
自然資源部中國地質調查局地質大數據與信息服務工程首席專家 高振記：你走到哪里，你周邊的地質資料地質信息就跟隨你推送到哪里，我們在野外拿著手機終端就可以調查采集數據，實時地傳回到我們的云上，我們的云端就可以進行處理和分析，這個是再造了我們整個地質調查的流程。
展開 大數據建模、分析、挖掘技術
隨著《關于印發促進大數據發展行動綱要的通知》發布，各類型數據呈現出了指數級增長，數據成了每個組織的命脈。今天所產生的數據比過去幾年所產生的數據大好幾個數量級，企業有了能夠輕松訪問和分析數據以提高性能的新機會，如何從數據中獲取價值顯得尤為重要，也是大數據相關技術急需要解決的問題。大數據是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力來適應海量、高增長率和多樣化的信息資產。數據建模不僅僅是任意組織數據結構和關系，還必須與最終用戶的需求和問題聯系起來，并提供指導，幫助確保正確的數據正確使用正確的方法獲得正確的結果。
為響應科研及工作人員需求，根據《國務院關于推行終身職業技能培訓制度的意見》提出的“緊跟新技術、新職業發展變化，建立職業分類動態調整機制，加快職業標準開發工作”要求，中國管理科學研究院現代教育研究所（http://www.pdhb.org.cn）聯合北京龍騰亞太教育咨詢有限公司特舉辦“大數據建模、分析、挖掘技術應用研修班”。本次培訓采用實戰培訓模式。
本次培訓由北京龍騰亞太教育咨詢有限公司承辦并進行相關費用收取及發票開具。具體通知如下：
一、時間安排:
2023年8月18日 — 2023年8月22日 上海（同時轉線上直播）
（18日報到發放上課材料，19日-22日上課）
二、培訓目標
1.掌握大數據建模分析與使用方法。
2.掌握大數據平臺技術架構。
3.掌握國內外主流的大數據分析與BI商業智能分析解決方案。
4.掌握大數據分析在搜索引擎、廣告服務推薦、電商數據分析、金融客戶分析方面的應用。
5.掌握主流的基于大數據Hadoop和Spark、R的大數據分析平臺架構和實際應用。
展開 
安德森：以無人機技術引領大數據
大數據，這是一個近年來被炒得火熱的話題。如何獲取大數據，如何使用大數據，可謂“橫看成嶺側成峰，遠近高低各不同”，眾說紛紜，莫衷一是。可穿戴設備鼻祖阿萊克斯·彭特蘭認為，可穿戴設備將成為大數據的重要收集工具。而在最近的一期百度The BIG Talk活動中，另一位大拿則給出了他的看法。
9月25日，原《連線》雜志主編、《長尾理論》作者克里斯?安德森(Chris Anderson)亮相百度百家The BIG Talk第四期活動，并發表《開放式創新之潮》的主題演講。
克里斯·安德森曾提出網絡時代的“長尾理論”：只要產品的存儲和流通的渠道足夠大，所謂“小眾商品”同樣能匯聚成可產生與“主流商品”相匹敵的市場能量。而網絡正好提供了這樣充足的存儲和流通渠道。
除了作為媒體人以外，克里斯?安德森同樣創辦了一個科技創業公司3D Robotics。它以“開放式創新”，的新模式吸引“創客”們共同研發。3D Robotics目前最主要的一個創新項目是無人機。安德森相信，無人機能夠顛覆大數據的獲取方式。
如果說“人”是大數據的一個重要來源，那么可穿戴設備就是獲取“人”的大數據的途徑。同時仍然有數之不盡的“物”在產生著大數據，那么如何收集它們呢？無人機，這就是克里斯·安德森的答案。
安德森說，3D Robotics做無人機并不是因為出于對飛行機器人的強烈興趣，而是因為，將傳感器放在空中，獲得的數據是前所未有的。他展示了一張從空中拍攝的舊金山海灣的圖片。他說，我們用空中的無人機拍了很多的照片，然后將它們連接起來，生成了一個高分辨率的地圖。它不僅僅是三維的，包括空中的、多維的，不僅僅是圖像的，還有信息方面的維度，還有時間方面的維度。
展開 數據科學20個最好的Python庫
▌數據采集
20. Scrapy (Commits: 6625, Contributors: 281)
官網：https://scrapy.org/
Scrapy 是一個用來創建網絡爬蟲，掃描網頁和收集結構化數據的庫。此外，Scrapy 可以從 API 中提取數據。由于該庫的可擴展性和可移植性，使得它用起來非常方便。
▌結論
本文上述所列就是我們在 2018 年為數據科學領域中豐富的 Python 庫集合。與上一年相比，一些新的現代庫越來越受歡迎，而那些已經成為經典的數據科學任務的庫也在不斷改進。
下表顯示了 GitHub 活動的詳細統計數據：
原文鏈接：https://activewizards.com/blog/top-20-python-libraries-for-data-science-in-2018/
轉自網絡大數據
展開 百年前科學家的數據可視化（轉載）
現在我們有很多工具來實現數據可視化，比如 Excel 、PowerPoint 、Tableau ，都可以根據你的數據自動生成各種圖表，而且非常好看。
自動化貌似為我們省了不少事，但我們卻逐漸忘了數據可視化的本質，在這一點上，我們真還得跟幾百年前的科學家們好好學學。
大數據文摘授權轉載自Python專欄
大數據—人工智能領域高水平會議及熱點技術匯總
人工智能領域高水平會議及熱點技術匯總
源自：奇科技探索
更多信息可關注：人工智能技術與咨詢，（⒈⒐⒌???2??2??①⑤②）
安排
2022年11月24日-28日 線上直播
一、大數據概述
1.大數據及特點分析
2.大數據關健技術
3.大數據計算模式
4.大數據應用實例
二、大數據處理架構Hadoop
1.Hadoop項目結構
2.Hadoop安裝與使用
3.Hadoop集群的部署與使用
4.Hadoop 代表性組件
三、分布式文件系統HDFS
1.HDFS體系結構
2.HDFS存儲
3.HDFS數據讀寫過程
四、分布式數據庫HBase
1.HBase訪問接口
2.HBase數據類型
3.HBase實現原理
4.HBase運行機制
5.HBase應用
五、MapReduce
1.MapReduce體系結構
2.MapReduce工作流程
3.資源管理調度框架YARN
4.MapReduce應用
六、Spark
1.Spark生態與運行架構
2.Spark SQL
3.Spark部署與應用方式
七、IPython Notebook運行Python Spark程序 1.Anaconda
2.IPython Notebook使用Spark
3.使用IPython Notebook在Hadoop YARN模式運行
八、Python Spark集成開發環境
1.Python Spark集成開發環境部署配置
2.Spark數據分析庫MLlib的開發部署
九、Python Spark決策樹二分類與多分類
1.決策樹原理
2.大數據問題
3.決策樹二分類
展開 吳恩達：AI是時候從大數據轉向「小數據」了
預訓練大模型本身的優勢我們在很多新聞中都感受到了。然而打造大模型并不是一件輕松容易的事情，需要耗費大量的數據、算力資源等，大模型的意義是為了讓算法模型集中化，但是市場中有條件的企業和機構都開始耗費大量資源自研大模型。大模型算法模型的集中化優勢，經過這些機構對集中資源的分化，又有種煙囪式的割裂。
一些機構和產業界對大模型的參與到角逐，使得其呈現出一種宣傳炫技般的畫面感受。這樣的發展模式很可能會給行業帶來一些不好的影響：
大模型成為一些機構和企業秀肌肉的軍備競賽，開始比拼各自參數集數量級。你百億級，我就千億級。數據集本身就有限，標榜自己的數據集越大，水分可能就比較多，而在真實落地使用的情況方面，也并不不一定理想
算力資源和訓練時間消耗過大，且也只限于部分行業的部分問題，普適性差
國內預訓練模型的玩家們可用的中文數據集有限，就是我們知道的幾種主流常用數據來源。在有限的數據集里，大家使用的數據未免重復，而因此研究出來的大模型能力就比較接近
大模型是否優秀，不僅依賴數據的精度與網絡結構，也是對其與行業結合軟硬件協同能力的比拼。
展開 大數據應用，數據中心將采用機器人監控機柜中的熱點
數據中心中可能會提供很好的冷卻措施，但在機柜內部，冷空氣只會從熱到冷的一側循環，其熱空氣被應該獲得更冷空氣的單元重新吸入。"
還有一個令人驚訝的常見問題是網絡設備和電信組件安裝不當，這可能是為更方便接入電纜，但結果是散熱風扇將熱空氣吹錯了方向。
Koch指出，從經驗來看，說服客戶改變可能會很困難，直到他們因過熱而導致組件失效時才會理解。
管理機柜內的溫度可以降低冷卻成本，并避免設備故障，包括標記出現過熱的電源等問題。
熱圖將有助于調查現有機柜的問題，并確保新機柜的安裝正確。
如果工作負載是靜態的，可能沒有必要長期將傳感器放置在機柜中，盡管它對監測維護的影響也很有用，如果布線受到干擾，這往往會導致幾周后會發生故障。
Koch指出，"在托管數據中心，所有的機柜都是客戶的。客戶通常會派遣自己的員工或供應商人員在數據中心工作。
如果實施這種監測技術早些檢測出來問題，工作人員進行處理則要容易得多。"
由OneNeck IT機器人生成的機柜柜體熱圖
OneNeck公司的機器人傳感器技術非常適合數據中心散熱日益細化和設計的潮流。
Koch說："到目前為止，大多數數據中心都通過加強冷卻措施手段來實現更好的冷卻。我們以數據、科學和工程為基礎進行監測，到目前為止，可以說其他廠商還沒有推出要可以了解機柜內這樣詳細的設備。雖然其他廠商可能會獲得一些參數，但卻不是一個完整的熱圖。我們的技術提供了定量數據的熱圖，可以幫助客戶獲得證據。"
這個機器人傳感技術是為機柜而設計的，但是底層技術可以在一系列場所使用。
"如果它為了獲得正確的電氣額定值，它可能部署在變壓器中。或者可以將其部署在機房的墻壁上，以便了解從地板到天花板的熱平衡。"他建議。
展開 用科學數據證明給你看！
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免費報名｜全球數據科學與 AI 線上直播會議邀您參會
ATCx Unlocking Data Science & AI 2025
解鎖數據科學與AI的力量
全球線上直播會議（提供中文在線翻譯）
11月5日（周三）丨北京時間 16:00 開始
解鎖數據科學與AI的力量
人工智能正在改變我們的工作、學習和競爭方式。善于利用數據、人工智能和機器學習的企業，可以更快、更智能、更可持續地做出決策。
2025年11月5日，Altair 將攜手行業領袖、技術專家和教育工作者，帶來一場聚焦數據科學與人工智能（AI） 話題的技術盛會，共同探討領先的數據科學與AI解決方案如何在學術界和各行各業推動創新。
誠邀您參加本次全球線上直播活動，從 Altair 技術專家、學術領袖和行業先鋒的分享中獲得真知灼見。無論您是致力于戰略性落地人工智能的企業決策者、專注前沿技術教學的教育工作者，還是尋求技能拓展的行業專業人士，本次會議都將為您提供可落地的知識成果、成熟的應用案例和具備前瞻性的行業觀點。
展開 北鯤云超算平臺如何為生命科學研究提供數據歸檔與存儲服務？
北鯤云超算平臺如何為生命科學研究提供數據歸檔與存儲服務？
在人工智能、計算機、大數據等技術飛快演進的大背景下，生命科學如何與它們互相交叉、融合、滲透乃至賦能，實現乘法效應甚至指數級效應，已成為全球科學界新的風口趨勢。這也是北鯤云超算平臺自成立以來始終在嘗試做的事情。
作為生命科學的基礎學科，從全球來看，DNA測序儀每年能產生大約150億兆（PB）字節的數據（這一數據仍在迅速增長）；而1PB就是1000個TB。要想把150億兆字節的數據刻錄到大容量DVD中，刻出來的光盤摞起來能達到2.5英里高，而這僅僅是原始數據。顯微圖片等表型信息的實驗數據甚至會成倍增加存儲的問題。面對有數百億兆之多的數據，同時又要確保這些數據的快速共享，當然需要借助云計算平臺。
毋庸置疑的是，如今生物學根本離不開計算機的幫助。事實上，“生物信息學”這個全新的科學學科已悄然興起，用于分類、研究不斷增長的生物學新信息。同樣是在云計算的加持之下谷歌旗下的DeepMind公司讓蛋白質結構預測取得了突破性進展，其研發的AlphaFold2，可以說是蛋白質結構預測的里程碑。蛋白質是生命的物質基礎，每個蛋白質的氨基酸鏈扭曲、折疊、纏繞成復雜的結構。科學界采用了多種技術手段解析這種結構，都需要花很長的時間，甚至難以完成。但通過云計算能夠大大加速蛋白質的結構預測進程。值得一提的是，北鯤云超算平臺已經預安裝了AlphaFold2，用戶在登陸后可以直接使用該軟件。
除了能夠加速科研進程之外，云計算的另一個優勢在于數據歸檔，這也是研究人員在跟北鯤云超算平臺簽署服務器租約最關心的問題。如果北鯤云超算SaaS平臺因為某種原因關閉，或者研究人員決定換成不同的系統，北鯤云超算SaaS平臺也會明確給出提取數據的路徑。
展開 Python數據科學手冊一英文版PDF高清文檔下載
本書是對以數據深度需求為中心的科學、研究以及針對計算和統計方法的參考書。
本書共五章，每章介紹一到兩個Python數據科學中的重點工具包。
首先從IPython和Jupyter開始，它們提供了數據科學家需要的計算環境；
第2章講解能提供ndarray對象的NumPy，它可以用Python高效地存儲和操作大型數組；
第3章主要涉及提供DataFrame對象的Pandas，它可以用Python高效地存儲和操作帶標簽的/列式數據；
第4章的主角是Matplotlib，它為Python提供了許多數據可視化功能；
第5章以Scikit-Learn為主，這個程序庫為最重要的機器學習算法提供了高效整潔的Python版實現。
本書適合有編程背景，并打算將開源Python工具用作分析、操作、可視化以及學習數據的數據科學研究人員。
全網最全Python必讀書藉合集（PDF文檔免費下載）
目錄
第1 章 IPython：超越Python 1
第2 章 NumPy入門 28
第3 章 Pandas數據處理 86
第4 章 Matplotlib數據可視化 191
第5 章 機器學習 291
展開 科學試模納入流程，輕松提升數據結果可視化
圖5：資料數字化，相較紙本更加容易被保存
結語
iSLM將科學試模納進試模管理工具之中，不只提供自動繪制圖表、數據表格化、支援記錄同參數的多組數據結果等，還能偵測并記錄射出成型制程中的結果數據，讓成型加工參數更精確，射出產品質量更一致。
此外，一般在產業上可能沒有提供記錄的項目，在iSLM科學試模中也予以保留。另一方面，將資料記錄于系統上除了能大幅降低傳統紙本記錄試模過程所帶來的不便之外，還可以將資料數字化、可視化，并易于保存及比對資料，同時還能提供建議的資料數值給試模人員。有了科學試模的輔助，將有效縮短射出加工的生產周期并提升試模信息的完整度，讓射出加工成型逐步走向T0量產的目標。
圖6：科學試模將降低不良品的發生率
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