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學習英文與了解天下事，為什麼要讀時代雜誌呢？

閱讀世界新鮮事的人所擁有的國際觀是非常驚人的

當你開始閱讀time時代雜誌增加英文閱讀能力，同時也可以提昇世界觀

因此無論出社會還是在學時，推薦學英文的其中一種方法就是大量閱讀time時代雜誌

藉此提高外文的閱讀理解能力，提高英文文章與新聞的理解力，time時代雜誌是一個非常好的讀物!

因為這本雜誌所囊括世界各地最新的奇人異事，可以讓眼界變得更寬廣

而且許多最新片語詞彙，不見得你在字典可以找到，很多都是新創名詞

讓你的頭腦可以跟著世界的巨輪一起前進

只要閱讀1-2個月，你會發現你看原文的速度至少快上2-3倍。

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商業智能 BI、數據倉庫 DW、數據挖掘 DM 商業智能BI(Business Intelligence) 。相比於數據倉庫、數據挖掘，它是一個更大的概念。商業智能可以說是基於數據倉庫，經過了數據挖掘後，得到了商業價值的過程。所以說數據倉庫是個金礦，數據挖掘是鍊金術，而商業報告則是黃金。 ... 數據倉庫DW(Data Warehouse) 。它可以說是 BI 這個房子的地基，搭建好 DW 這個地基之後，才能進行分析使用，最後產生價值。數據倉庫可以說是資料庫的升級概念. 和資料庫並無明顯差別都是通過資料庫技術來存儲數據的。數據倉庫將原有的多個數據來源中的數據進行匯總、整理而得。數據進入數據倉庫前，必須消除數據中的不一致性，方便後續進行數據分析和挖掘。 ... 數據挖掘DM(Data Mining) 。在商業智能 BI 中經常會使用到數據挖掘技術。數據挖掘的核心包括分類、聚類、預測、關聯分析等任務，通過這些鍊金術，我們可以從數據倉庫中得到寶藏，比如商業報告。 ... 元數據 and 數據元 元數據（MetaData）： 描述其它數據的數據，也稱為「中介數據」。 數據元（Data Element）： 就是最小數據單元。 在生活中，只要有一類事物，就可以定義一套元數據。舉個例子，比如一本圖書的信息包括了書名、作者、出版社、ISBN、出版時間、頁數和定價等多個屬性的信息，我們就可以把這些屬性定義成一套圖書的元數據。 在圖書這個元數據中，書名、作者、出版社就是數據元。你可以理解是最小的數據單元。元數據最大的好處是使信息的描述和分類實現了結構化，讓機器處理起來很方便。 __元數據的作用： 元數據可以很方便地應用於數據倉庫。比如數據倉庫中有數據和數據之間的各種複雜關係，為了描述這些關係，元數據可以對數據倉庫的數據進行定義，刻畫數據的抽取和轉換規則，存儲與數據倉庫主題有關的各種信息。而且整個數據倉庫的運行都是基於元數據的，比如抽取調度數據、獲取歷史數據等。 數據挖掘的流程 數據挖掘(Knowledge Discovery in Database)資料庫中知識發現，簡稱KDD。在數據挖掘中有幾個非常重要的任務分別是分類，聚類，預測和關係分析。 1.分類： 就是通過訓練集得到一個分類模型，然後用這個模型可以對其他數據進行分類。 訓練集和測試集的概念： 一般來說數據可以劃分為訓練集和測試集。訓練集是用來給機器做訓練的，通常是人們整理好訓練數據，以及這些數據對應的分類標識。通過訓練，機器就產生了自我分類的模型，然後機器就可以拿著這個分類模型，對測試集中的數據進行分類預測。同樣如果測試集中，人們已經給出了測試結果，我們就可以用測試結果來做驗證，從而了解分類器在測試環境下的表現。 2.聚類： 人以群分，物以類聚。聚類就是將數據自動聚類成幾個類別，聚到一起的相似度大，不在一起的差異性大。我們往往利用聚類來做數據劃分。 3.預測： 就是通過當前和歷史數據來預測未來趨勢，它可以更好地幫助我們識別機遇和風險。 4.關係分析： 就是發現數據中的關聯規則，它被廣泛應用在購物籃分析，或事務數據分析中。比如某寶中的物品綁定推送。 資料庫中知識發現(KDD)過程： 輸入數據 --> 數據預處理(特徵選擇，維規約，規範化，選擇數據子集) --> 數據挖掘 --> 後處理(模式過濾，可視化，模式表示) --> 信息 數據預處理時進行的步驟： 1.數據清洗 主要是為了去除重複數據，去噪聲（即干擾數據）以及填充缺失值。 2.數據集成 是將多個數據源中的數據存放在一個統一的數據存儲中。 3.數據變換 就是將數據轉換成適合數據挖掘的形式。比如，通過歸一化將屬性數據按照比例縮放，這樣就可以將數值落入一個特定的區間內，比如 0~1 之間。 白話講解： 比如你認識了兩個漂亮的女孩。 ... 商業智能 會告訴你要追哪個？成功機率有多大？ 數據倉庫 會說，我這裡存儲了這兩個女孩的相關信息，你要嗎？ 其中每個女孩的數據都有單獨的文件夾，裡面有她們各自的姓名、生日、喜好和聯繫方式等，這些具體的信息就是 數據元 ，加起來叫作 元數據 。 數據挖掘 會幫助你確定追哪個女孩，並且整理好數據倉庫，這裡就可以使用到各種算法，幫你做決策了。 你可能會用到 分類算法 。御姐、蘿莉、女王，她到底屬於哪個分類？ 如果認識的女孩太多了，多到你已經數不過來了，比如說 5 萬人！你就可以使用 聚類算法 了，它幫你把這些女孩分成多個群組，比如 5 個組。然後再對每個群組的特性進行了解，進行決策。這樣就把 5 萬人的決策，轉化成了 5 個組的決策。成功實現降維，大大提升了效率。 如果你想知道這個女孩的閨蜜是誰，那麼 關聯分析算法 可以告訴你。如果你的數據來源比較多，比如有很多朋友給你介紹女朋友，很多人都推薦了同一個，你就需要去重，這叫 數據清洗 ；為了方便記憶，你把不同朋友推薦的女孩信息合成一個，這叫 數據集成 ；有些數據渠道統計的體重的單位是公斤，有些是斤，你就需要將它們轉換成同一個單位，這叫 數據變換 。 最後你可以進行數據可視化了，它會直觀地把你想要的結果呈現出來。

文章來源取自於：

每日頭條 https://kknews.cc/tech/6rmjpxp.html

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