推荐 :增强数据库管理:一份简单的综述
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本文教你如何利用LSTM网络预测股价走势,并对开盘和收盘价进行可视化。
元数据管理和组织:标签、分类和搜索数据更加容易。自动收集、组织、编目和合并技术和业务元数据,包括结构化数据和非结构化数据。利用人工智能识别系统依赖关系、数据流和异常。
数据质量:识别和解决数据质量问题。基于现有数据集提出数据质量规则并运行。识别模式和异常,并模拟相关性。根据预测值和手动数据,清理建议数据清理的操作。
主数据管理:识别和评估潜在的主数据。自动生成主数据模型,映射数据实体。基于使用模式、信任分数等,建议匹配和合并的操作,以建立单一的真实来源。
译者简介:王可汗,清华大学机械工程系直博生在读。曾经有着物理专业的知识背景,研究生期间对数据科学产生浓厚兴趣,对机器学习AI充满好奇。期待着在科研道路上,人工智能与机械工程、计算物理碰撞出别样的火花。希望结交朋友分享更多数据科学的故事,用数据科学的思维看待世界。
转自: 数据派THU 公众号;
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