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大数据技术与应用清华大学

第18任务： [5.1.1]--什么是可视化

查看课程

任务列表

第1任务： [1.1.1]--完整讲座
第2任务： [2.1.1]--数据思维方式的改变
第3任务： [2.2.1]--数据的假设与采集
第4任务： [2.3.1]--数据的准备
第5任务： [2.4.1]--数据的分析
第6任务： [2.5.1]--数据的解释与验证
第7任务： [3.1.1]--个人介绍
第8任务： [3.2.1]--硅谷热门公司
第9任务： [3.3.1]--大数据简介
第10任务： [3.4.1]--大数据平台系统
第11任务： [3.5.1]--工业实践
第12任务： [3.6.1]--结尾
第13任务： [4.1.1]--数据系统架构历史
第14任务： [4.2.1]--从sql到nosql
第15任务： [4.3.1]--数据库系统实现变革
第16任务： [4.4.1]--负载融合
第17任务： [4.5.1]--数据系统架构成本
第18任务： [5.1.1]--什么是可视化
第19任务： [5.2.1]--网络可视化
第20任务： [5.3.1]--大数据带来的新挑战
第21任务： [5.4.1]--大数据网络可视化的若干案例
第22任务： [6.1.1]--网络安全概述
第23任务： [6.2.1]--大数据安全分析平台
第24任务： [6.3.1]--大数据安全应用
第25任务： [6.4.1]--大数据平台安全
第26任务： [7.1.1]--人工智能系统的本质功能模型
第27任务： [7.2.1]--隐性智慧，显性智慧
第28任务： [7.3.1]--人工智能：能与不能
第29任务： [7.4.1]--人工智能的技术现状
第30任务： [7.5.1]--机制主义人工智能模型
第31任务： [7.6.1]--信息转换和智能创生定律
第32任务： [7.7.1]--人工智能与大数据
第33任务： [8.1.1]--什么是机器智能
第34任务： [8.2.1]--大数据的重要性及特点
第35任务： [8.3.1]--大数据中的因果关系与关键技术
第36任务： [8.4.1]--大数据与机器智能
第37任务： [8.5.1]--大数据思维
第38任务： [8.6.1]--讲座问答环节
第39任务： [9.1.1]--大数据概述
第40任务： [9.2.1]--大数据相关新趋势
第41任务： [9.3.1]--大数据技术创新1
第42任务： [9.4.1]--大数据技术创新2
第43任务： [9.5.1]--大数据技术创新3
第44任务： [9.6.1]--大数据商业价值和前景
第45任务： [9.7.1]--大数据机遇和挑战
第46任务： [10.1.1]--金融大数据概述
第47任务： [10.2.1]--用户个人信息分类
第48任务： [10.3.1]--金融大数据法律框架
第49任务： [10.4.1]--实际案例和业界实践
第50任务： [10.5.1]--核心风险点
第51任务： [11.1.1]--互联网与商业化
第52任务： [11.2.1]--大数据与计算广告
第53任务： [11.3.1]--计算广告介绍
第54任务： [11.4.1]--数据交易
第55任务： [12.1.1]--从记账技术到区块链
第56任务： [12.2.1]--区块链确保数据真实性
第57任务： [12.3.1]--区块链确保数据安全性
第58任务： [12.4.1]--区块链衡量数据价值
第59任务： [12.5.1]--区块链的应用和总结
第60任务： [13.1.1]--个性化推荐系统
第61任务： [13.2.1]--推荐系统的召回与排序
第62任务： [13.3.1]--智能制作之个性化海报
第63任务： [13.4.1]--线上推荐系统其它要素
第64任务： [14.1.1]--个人介绍及用户理解背景
第65任务： [14.2.1]--用户理解与用户画像
第66任务： [14.3.1]--案例1：用户属性识别
第67任务： [14.4.1]--案例2：自然人识别
第68任务： [14.5.1]--案例3：WOI与社交关系识别
第69任务： [15.1.1]--内容智能生态——数据、算法、应用
第70任务： [15.2.1]--大数据在内容分析的应用
第71任务： [15.3.1]--IP价值评估系统
第72任务： [15.4.1]--爱奇艺的剧本评估
第73任务： [15.5.1]--爱奇艺的智能评分
第74任务： [16.1.1]--外卖行业及场景简介
第75任务： [16.2.1]--餐饮及外卖行业大数据应用框架
第76任务： [16.3.1]--案例分析：智能营销场景的用户画像
第77任务： [16.4.1]--案例分析：智能助手场景的菜品画像
第78任务： [17.1.1]--旅行业务的特点
第79任务： [17.2.1]--美团旅行业务的用户画像构建
第80任务： [17.3.1]--用户画像的应用案例
第81任务： [17.4.1]--住宿需求预测问题
第82任务： [17.5.1]--营销补贴策略建模
第83任务： [18.1.1]--互联网金融背景介绍
第84任务： [18.2.1]--互联网金融科技
第85任务： [18.3.1]--数据智能的三个案例
第86任务： [18.4.1]--技术展望
第87任务： [19.1.1]--数据的进化历程
第88任务： [19.2.1]--阿里DMP平台介绍
第89任务： [19.3.1]--核心技术及案例
第90任务： [19.4.1]--数据应用
第91任务： [20.1.1]--在线营销
第92任务： [20.2.1]--竞价机制
第93任务： [20.3.1]--数据价值
第94任务： [21.1.1]--竞价排名搜索
第95任务： [21.2.1]--主要技术问题
第96任务： [21.3.1]--点击率预测概述
第97任务： [21.4.1]--点击率预测实践
第98任务： [22.1.1]--即时配送业务的背景及挑战
第99任务： [22.2.1]--案例1：订单分配策略
第100任务： [22.3.1]--案例2：供需平衡策略
第101任务： [22.4.1]--未来展望
第102任务： [23.1.1]--什么是数据驱动营销
第103任务： [23.2.1]--LTV留存分析
第104任务： [23.3.1]--RFM会员体系
第105任务： [23.4.1]--消费者微群画像
第106任务： [23.5.1]--渠道倾向性分析及行业竞争分析
第107任务： [23.6.1]--机器学习潜客挖掘模型
第108任务： [24.1.1]--金融大数据时代
第109任务： [24.2.1]--大数据客观信用
第110任务： [24.4.1]--客观信用的实践
第111任务： [24.5.1]--应用案例与成果

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