数据可视化可以帮助用户很快的抓住重要的信息，数据可视化是一个设计的过程，数据可视化方法：1、尺寸可视化；2、颜色可视化；3、图形可视化；4、空间可视化；5、概念可视化。 本文操作环境：Windows7系统，Dell G3电脑。数据可视化方法：数据可视化方法一：尺寸可视化这是对于图形类的数据可视化结果来说，对于同一类的图形以不一样的尺寸大小进行区别，让观看者可以一目了然的看到数据之间或者各项指标之

随着监管逐渐趋严，App非法收集用户信息的现象有所好转，但违规操作时有发生。近日，国家互联网信息办公室《常见类型移动互联网应用程序（App）必要个人信息范围》公开征求意见，通过法规手段规范App个人信息收集行为，保障公民个人信息安全。就在昨天，工信部官网发布消息显示，截至目前，尚有60款App未完成整改；记者实测后发现，仍有多款App存在违规收集用户个人信息的现象。 　　为何仍旧有App存在超范围

数据智能” (Data Intelligence) 有一个必须且基础的环节，就是数据仓库的建设，同时，数据仓库也是公司数据发展到一定规模后必然会提供的一种基础服务。从智能商业的角度来讲，数据的结果代表了用户的反馈，获取结果的及时性就显得尤为重要，快速的获取数据反馈能够帮助公司更快的做出决策，更好的进行产品迭代，实时数仓在这一过程中起到了不可替代的作用。 本文主要讲述巨牛汇的实时数仓实践

抖音推荐，用的是赛马机制，这个机制的好处就是：每个视频都有火的机会。因为你拍的每个视频，审核过后都会丢进流量池里去赛马，赛得赢就会火。抖音的流量池有7个左右的级别：初期有300-500左右陌生流量，逐级递增，滚入更高级的流量池。视频是否能被推送到下一个流量池，就是看内容质量和账号权重，判断视频质量的核心标准：点赞量、评论数、转发量、完播率以及关注率。所以我们一定注重以下两点：1、视频除了内容吸引人

我今天要讲这三个话题，一个是云计算，一个大数据，一个人工智能，我为什么要讲这三个东西呢？因为这三个东西现在非常非常的火，它们之间好像互相有关系，一般谈云计算的时候也会提到大数据，谈人工智能的时候也会提大数据，谈人工智能的时候也会提云计算。所以说感觉他们又相辅相成不可分割，如果是非技术的人员来讲可能比较难理解说这三个之间的相互关系，所以有必要解释一下。一、云计算最初是实现资源管理的灵活性我们首先来说