引导式可视化和探索过程需要做出许多决定：对于我的 我该如何将它们可 目的而言，哪些列最重要？ 是否所有列都需要保留在数据中？它们是否具有适当的数据类型？
业务分析师可能很容易用图表解释发展情况，但比较可视化发展情况的不同方式可能超出他/她的兴趣或专业知识。另一方面，擅长构建精美图表的人不一定最了解这些图表的解释。这就是为什么一个可以自动执行需要领域外专业知识的步骤的应用程序在完成日 我该如何将它们可 常任务时很实用的原因。
这里我们展示了业
务分析师如何从原始数据开始，生成相关且有用 手机号码数据 可视化效果。除此之外，我们还介绍了一种可以帮助数据科学家更好地理解复杂数据的工作流程。
机器学习平台的五个关键特性作者
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机器学习平台设计师需要应对当前的挑战并为 CRM 如何帮助留住客户 未来的工作量做好规划。
作为机器学习在越
来越多的公司中站稳脚跟，团队正在努力应对管理机器 列的 WhatsApp 号码 高度相 学习生命周期的复杂性。
典型的起点是为每个数据科学家提供一个由云中的 GPU 实例支持的 Jupyter 笔记本，并让单独的团队管理部署和服务，但随着应用程序的复杂性和部署数量的增长，这种方法就会失效。
因此，越来越多的团队正在寻找机器学习平台。一些初创公司和云提供商开始提供端到端机器学习平台，包括 。