1、鞋仓货源api.接口，人工智能需要测试吗？

答案是：需要的。与传统测试相对，后者测试对象、方法、策略存在较大差异。由传统的对被测对象的实际结果与明确的期望结果验证，转向了基于测试集数据设计的算法模型指标验证及结果分析。

随着人工智能的快速发展与应用，如OCR识别、推荐算法、目标检测算法等等。算法测试也逐渐进入到软件测试行业的视野之中，传统的功能测试策略对于算法测试而言，难以满足对人工智能 (AI)产品的质量保障，对测试提出了更高的要求。

结合在人脸检测、检索算法上的测试探索、实践的过程，本文将从以下几个方面介绍人工智能 (AI) 算法测试策略。

算法测试集数据准备算法功能测试算法性能测试算法效果测试（模型评估指标）算法指标结果分析算法测试报告

我们将算法测试测试流程中的几个核心环节提炼如上几点，也就组成了我们目前算法测试的测试策略。

算法测试集数据准备

测试集的准备对于整体算法测试而言非常重要，一般测试集准备过程中需考虑以下几点：

测试集的覆盖度测试集的独立性测试集的准确性

测试集的覆盖度

如果，测试集准备只是随机的选取测试数据，容易造成测试结果的失真，降低算法模型评估结果的可靠性。

好比我们的功能测试，根据功能测试设计，构造对应的数据进行测试覆盖。算法测试亦然，以人脸检测算法而言，除了考虑选取正样本、负样本外，还需要考虑正样本中人脸特征的覆盖，如人脸占比、模糊度、光照、姿态（角度）、完整性（遮挡）等特征。

选择好对应的测试数据后，后来后期的指标计算、结果分析，还需对数据进行标注，标注对应的特征，以人脸检测为例，使用工具对人脸图标进行人脸坐标框图，并将对应特征进行标注记录及存储，如下图。

另外，除了数据特征的覆盖，也需要考虑数据来源的覆盖，结合实际应用环境、场景的数据进行数据模拟、准备。比如公共场所摄像头下的人脸检索，图片一般比较模糊、图片光照强度不一，因此准备数据时，也需要根据此场景，模拟数据。一般来讲，最好将真实生产环境数据作为测试数据，并从其中按照数据特征分布选取测试数据。

此外，关于测试数据的数量，一般来讲测试数据量越多越能客观的反映算法的真实效果，但出于测试成本的考虑，不能穷其尽，一般以真实生产环境为参考，选取20%，如果生产环境数据量巨大，则选取1%~2%，或者更小。由于我们的生产环境数据量巨大，考虑到测试成本，我们选取了2W左右的图片进行测试。

测试集的独立性

测试集的独立性主要考虑测试数据集相互干扰导致测试结果的失真风险。

我们以人脸检索为例，我们准备200组人脸测试数据，每组为同一个人不同时期或角度的10张人脸照片，对人脸检索算法模型指标进行计算时，如计算TOP10的精确率，此时若在数据库中，存在以上200组人的其他照片时，便会对指标计算结果造成影响，比如我们200组人脸中包含Jack，但数据库中除了Jack的10张，还存在其他的8张Jack的照片。若算法微服务接口返回的TOP10图片中有我们测试集中的Jack图片6张，非测试集但在数据库中的其他Jack照片2张，还有2张非Jack的照片，测试的精确率该如何计算，按照我们的测试集（已标注）来看，精确率为60%，但实际精确率为80%，造成了精确率指标计算结果的失真。

因此，我们在测试集数据准备时，需考虑数据干扰，测试准备阶段对数据库的其他测试数据进行评估，比如从200组人脸测试数据组，进行预测试，对相似度非常高的数据进行研判，判断是否为同一人，若是则删除该照片或者不将该人从200组测试集中剔除。

测试集的准确性

数据集的准确性比较好理解，一般指的是数据标注的准确性，比如Jack的照片不应标注为Tom，照片模糊的特征不应标注为清晰。如果数据标注错误，那么直接影响了算法模型指标计算的结果。

对于测试集的准备，为了提高测试集准备效率及复用性，我们尝试搭建了算法数仓平台，实现数据（图片）的在线标注、存储等功能，作为算法测试数据的同一获取入口。

同时测试集一般也包含数据清洗操作，数据清洗是为保障后续模型评估指标结果、指标分析、特征分析的有效性，降低垃圾数据、干扰数据的影响。

算法功能测试

以我现在接触的人工智能系统而言，将算法以微服务接口的形式对外提供服务，类似于百度AI开放平台。

因此需要对算法微服务接口进行功能性验证，比如结合应用场景从功能性、可靠性、可维护性角度对必填、非必填、参数组合验证等进行正向、异向的测试覆盖。此处不多做介绍，同普通的API接口测试策略一致，结合接口测试质量评估标准，大概从如下几个角度进行设计：

业务功能覆盖是否完整业务规则覆盖是否完整参数验证是否达到要求(边界、业务规则)接口异常场景覆盖是否完整性能指标是否满足要求安全指标是否满足要求算法性能测试

微服务接口的性能测试大家也比较了解，对于算法微服务同样需要进行性能测试，如基准测试、性能测试（验证是否符合性能指标）、长短稳定性能测试，都是算法微服务每个版本中需要测试的内容，同时产出版本间的性能横向对比，感知性能变化。常关注的指标有平均响应时间、95%响应时间、TPS，同时关注GPU、内存等系统资源的使用情况。

一般使用Jmeter进行接口性能测试。不过，我们在实际应用中为了将算法微服务接口的功能测试、性能测试融合到一起，以降低自动化测试开发、使用、学习成本，提高可持续性，我们基于关键字驱动、数据驱动的测试思想，利用Python Request、Locust模块分别实现了功能、性能自定义关键字开发。每轮测试执行完算法微服务功能自动化测试，若功能执行通过，则自动拉起对应不同执行策略的性能测试用例，每次测试执行结果都进行存储至数据库中，以便输出该算法微服务接口的不同版本性能各项指标的比较结果。

算法模型评估指标

首先，不同类型算法的其关注的算法模型评估指标不同。

比如人脸检测算法常以精确率、召回率、准确率、错报率等评估指标；人脸检索算法常以TOPN的精确率、召回率、前N张连续准确率。

其次，相同类型算法在不同应用场景其关注的算法模型评估指标也存在差异。

比如人脸检索在应用在高铁站的人脸比对（重点人员检索）的场景中，不太关注召回率，但对精确率要求很多，避免抓错人，造成公共场所的秩序混乱。但在海量人脸检索的应用场景中，愿意牺牲部分精确率来提高召回率，因此在该场景中不能盲目的追求精准率。

除了上述算法模型评估指标，我们还常用ROC、PR曲线来衡量算法模型效果的好坏。

我们在算法微服务功能、性能测试中介绍到，使用了基于关键字驱动、数据驱动的测试思想，利用Python Request、Locust模块分别实现功能、性能自定义关键字开发。考虑到测试技术栈的统一以及可复用性，我们基于上述设计，实现了算法模型评估指标的自定义关键字开发，每次运行输出相同测试集下的不同版本模型评估指标的横向比较。

当然除了不同版本的比较模型评估指标的比较，如果条件允许，我们还需要进行一定的竞品比较，比较与市场上相同类似的算法效果的差异，取长补短。

算法指标结果分析

我们对算法模型指标评估之后，除了感知算法模型评估指标在不同版本的差异，还希望进一步的进行分析，已得到具体算法模型的优化的优化方向，这时候就需要结合数据的标注信息进行深度的分析，挖掘算法优劣是否哪些数据特征的影响，影响程度如何。比如通过数据特征组合或者控制部分特征一致等方式，看其他特征对算法效果的影响程度等等。

这时候我们一般通过开发一些脚本实现我们的分析过程，根据算法微服务接口的响应体以及数据准备阶段所标注的数据特征，进行分析脚本的开发。

另外指标结果的进一步分析，也要结合算法设计，比如人脸检索算法，每张图片的检索流程为“输入图片的人脸检测“ -> “输入图片的人脸特征提取“ -> “相似特征检索“，通过此查询流程不难看出人脸检索的整体精确率受上述三个环节的影响，因此基于指标结果的深度分析也需要从这三个层次入手。

算法测试报告

一般算法测试报告由以下几个要素组成：

算法功能测试结果算法性能测试结果算法模型评估指标结果算法指标结果分析

由于算法微服务测试的复杂度相对普通服务接口较高，在报告注意简明扼要。

2、哪些进销存软件既好用又免费？

好用又免费的进销存软件，说的不就是云表企业应用吗？

一朝被蛇咬，十年怕井绳

进销存软件，花钱请别人定制，不如自己设计开发来得自由！我有个朋友曾经花了万把块钱，找专门的定制公司耗费了几个月定制，刚开始看着还行，试用3个月后，各种问题接踵而来，经常卡顿，而且功能上非常不好用，严重影响效率，跟供应商沟通，得到的回复让人又喜又忧，说可以更改，但要推翻之前的编程基础，需要支付一定的费用。一朝被蛇咬十年怕井绳，如果这次给了钱修改效果还是不尽人意呢？隐形成本太大了！朋友果断弃用。

此后，朋友在网上天罗地网式地搜索定制软件，甄选了好长一段时间，发现一款叫“云表”，英文名为eversheet的可以自由定制的进销存软件，还不错。

不仅可以做出朋友想要的结果，而且，如果当你的业务需求出现变更时，你想修改系统功能，自己就可以动手解决问题，不用再受制于软件供应商。

用了很长一段时间，朋友把云表安利给了我，我总结了几点它好用的地方。（文末会送出免费获取方式）

画表格就能开发进销存软件，功能随需而改

即使你只是一个业务人员，不懂编程，也不会写代码，基于云表画表格的方式，通过使用业务公式、填表公式、数据接口“三大板斧”，就可以畅行无阻！

说得直白一点，你只要懂中文，会用excel，也懂一些业务逻辑，就可以通过云表，设计出一个功能随需而改的进销存软件。

只要你觉得系统的哪部分功能，不符合你的预期效果，随时可以重新修改该部分功能。随搭随建的功能特性，使得云表像个百宝箱一样，你想要什么，它就会满足你。

可以免费使用

现在，云表是提供永久免费版的。该版本已经足够中小微企业使用。机不可失，失不再来！要抓紧时间注册使用噢~

不止步于进销存，你想要的样子它都有

当然啦，像我们这些业务人员，并不满足于进销存，我们平时可能还要用到ERP、OA、WMS、CRM、SRM、供应链管理、驾校系统、财务收支管理系统、采购预算管理系统......

别担心，云表在手，天下我有，使用方法还是一样，画表格、拖拉拽即可！

如果你想做一个报表，比如说作业绩效报表、产品有效期报表、库存报表、商品库位查询、自定义报表.....都是可以的。

或者说，你想实现其他业务功能，像数据查询、数据分析、数据透视、仓库中转指示、水位预警、消息群发、闹钟提醒、即时通讯、和用友金蝶等外部系统对接、设计思维导图、设计界面导航......

上面的这些，你想得到的，想不到的，都能实现！

500强企业的锤炼，还支持移动化办公

像九江木业、迪瑞、华为、海尔、中铁、中冶、恒逸石化、南方物流、云南小松、燕山大学等这些500强企业、国企、央企、名校、机构组织，早已和云表合作多年。

它的移动端APP，以及支持和PDA等移动设备集成封装的特性，使得20万+企业从信息化顺利向数字化升级转型。

免费的获取方式和培训在这里！

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3、工业互联网该如何发展？

工业互联网是是一个很大的行业。比现在的消费互联网还要大。

工业互联网比较复杂，因为大量的朋友没有接触过，大量的内容大家都接触不到，更无法理解。

IaaS， PaaS，SaaS是工业互联网的三个层面，到底这三个东西是什么玩意？

用老百姓的话说：IaaS，相当于国家设立的一个开发区。如果你想办企业，你到开发区找一个厂房自己装修一下。就可以办起来了。PaaS，是你租一套已经装修好的房子，你自己买家具去办公。SaaS是对方给你桌椅板凳都提供了，你人来直接办公。

（1）IaaS——最基础的服务器及通讯服务：相当于租用没装修的厂房

可以简单的理解为，整合硬件的服务器，交换机的操作系统。举一个简单的例子，最近被吹上天的阿里云王坚主导开发的“飞天”系统，其中有一个数字能够很好的解释IaaS，可以同时调用5000台服务器，且能够实现存储资源有效的划分。IaaS主要是用来规划物理存储以及信息交换的功能。属于非常基础的系统。这部分企业很少，我们熟知的亚马逊，微软，阿里云，华为云都是这类企业。简单的说，就是建设机房，并且搭建能够管理庞大机房副武器的操作系统。（技术性的内容，这里就不讨论了）

（2）PaaS——提供系统及开发工具，提供各类中间件等：相遇租用装修后的办公楼

可以简单理解为，服务器服务商在统一管理了5000个服务器后，在这个平台上，搭建了模块的应用于不同领域的操作系统。举一个例子：你要盖房子吧，那盖房子的系统同生产衣服的系统就不一样。在工业领域，工业云平台就是典型的PaaS，比方说，在租用了服务器后，企业自己建设了自己的工业云平台，这个云平台是能够统筹运行：在线CAD，solidworks，MES等各类软件。这就相当于适合于你们工厂自己的一个分切后的服务器，你先做一个规划，这个地方放这个，那地方放那个。同时提供一些自己后续可能会开发应用到半层品软件包。PaaS目前主要的服务商，一般话都是一个行业的大企业。例如说：三一重工的树根互联，他先开发的就是应用于机械领域的PaaS系统，因为这就是按照他自己的生产整个链条，定制开发的，他向外推广，就是把这个平台规划的方式给复制出来。然后添加一些定制的中间件模块。供应类似行业的人使用。例如说，你是做汽车零部件，那么你也可以参考应用树根互联网的PaaS。包括海尔，航天云网都在做属于一个细分行业的云平台规划。

如果用最通俗的语言来解释PaaS，例如你是做衣服的有90道工序，从原材料，到分部件生产，再到最后组合，包装，销售，下游门店销量反馈，下订单——新一轮生产排期。

你会发现，结构是类似的：原料——生产——销售——新一轮生产。但原料的种类选型，生产的工序前后方式，销售的模式管理都不一样。这就是问什么一个行业要有一个行业的专属的PaaS系统。生产企业的流程不同，需要整个底层架构支持的软件应用也不同。

熟悉互联网的朋友，例如ECS服务器，就算是PaaS的一种。

（3）SaaS——用户直接操作使用，不考虑内容运行结构：直接接触客户的应用

SaaS比较好理解，就是我们常见的软件。例如ERP，MES等等这些东西。可以直接使用这些软件，最多根据不同情况，定制一下自己的一些小功能。

这类企业很多，很多互联网企业都进入这个领域。我们比较熟悉的ERP系统服务商SAP，思科，用友都有SaaS业务，国内例如纷享销客这类专门的CRM管理系统也属于SaaS的一小类。

好的以上说完概念了。听不懂的留言讨论。接下来说工业互联网的发展现状。

工业互联网整体规模

根据工控研究发布的数据，2018年工业互联网规模达到1350亿。同比增长17.4%。当前的工业互联网智能算是刚刚起步。

工业互联网应用行业：机械，能源行业目前应用领先

机械行业，例如重工机械，装备制造业工业互联网发展较快。以前的过程工业，例如水务，化工一直都是以过程控制延伸发展，并且属于牵一发动全身的类型。

并且过程工业目前在过程优化以及产能提升方面，并不绝对依赖工业互联网。

然后离散制造不同，我们以汽车行业为例，作为离散制造的典型。上万件零部件的组装和加工，如果真的有一个系统能够让我们全称的可视化的跟踪和了解每一个零部件的情况。可想而知对良品率以及优化产线的效率会有多强的提高。玩过“红警”的应该都知道，你可以用电脑搭建一个城市，并实现运转。那就是你可视化的搭建。现实中我们其实是希望做到这一点。这个也就是简称的数字孪生技术。

国内工业互联网的主要玩家

1.装备自动化：GE、西门子、博世、国内和利时、航天云网等；

2.ICT 企业：华为、阿里、紫光、浪潮，寄云科技、奥普云，国 外的思科、Intel；

3.软件企业（大数据）：用友、石化盈科、东 方国信，国外的 PTC；

4.制造业企业：富士康、三一重工、航天 科工、海尔、美的、钢铁企业，国外的卡特彼勒等。 上市公司：弹性最大的应该是用友网络、东方国信、宝信软件、 汉得信息、黄河旋风（明匠智能）等

不同的企业在工业互联网领域的侧重点技术也不同。

工业互联网未来的发展

工业互联网是一个大趋势。当前在最底层的布局中，主要以华为，阿里云，腾讯，百度等为主。在IaaS之上聚合了国内各个行业的顶尖制造业企业。

1 中国工业互联网产业格局与主要的参与者

1.1 阿里 ET 工业大脑

1.2 1.2 三一重工树根互联

1.3 航天云网 INDICS

1.4 海尔的 COSMOPLAT 平台

1.5 东方国信 CLOUDIIP 工业互联网平台

1.6 明匠智能（黄河旋风）——智能工厂系统

1.7 红领模式与酷特智能

1.8 富士康工业互联网 BEACON 平台

1.9 浪潮 M81

1.10 中控工业——面向未来的工业操作系统 SUPOS

1.11 紫光 UNIPOWER

1.12 徐工 XREA 工业互联网平台

1.13 宝信工业互联网平台

1.14 汉得 SRM 云平台

1.15 华为 OCEANCONNECT IOT 平台

1.16 中国移动 ONENET 平台

2、中国工业互联网在广阔的工业软件层面发展比美国要低很多。且大量的工业软件被外资品牌占据

GE，西门子，SAP，思科在工业软件领域具有极强的竞争优势，且价格高昂。

我们以两大工业软件产品为例：

MES，与ERP系统为例。

2017年ERP系统，外置厂商占据全球前十的水平。

MES 软件市场领域：西门子，罗克韦尔等一直占据前几位。国产品牌一直受到挤压。

工业互联网的整个前景非常广阔，也许你的新基于就在整个领域中。【关注：机器人观察员，本文为观察员原创，转摘注明出处】

4、大数据有哪些技术呢？

您是否想更好地了解传统数据与大数据之间的区别，在哪里可以找到数据以及可以使用哪些技术来处理数据?

这些是处理数据时必须采取的第一步，因此这是一个不错的起点，特别是如果您正在考虑从事数据科学职业!

“数据”是一个广义术语，可以指“原始事实”，“处理后的数据”或“信息”。为了确保我们在同一页面上，让我们在进入细节之前将它们分开。

我们收集原始数据，然后进行处理以获得有意义的信息。

好吧，将它们分开很容易!

现在，让我们进入细节!

原始数据(也称为“ 原始 事实”或“ 原始 数据”)是您已累积并存储在服务器上但未被触及的数据。这意味着您无法立即对其进行分析。我们将原始数据的收集称为“数据收集”，这是我们要做的第一件事。

什么是原始数据?

我们可以将数据视为传统数据或大数据。如果您不熟悉此想法，则可以想象包含分类和数字数据的表格形式的传统数据。该数据被结构化并存储在可以从一台计算机进行管理的数据库中。收集传统数据的一种方法是对人进行调查。要求他们以1到10的等级来评估他们对产品或体验的满意程度。

传统数据是大多数人习惯的数据。例如，“订单管理”可帮助您跟踪销售，购买，电子商务和工作订单。

但是，大数据则是另外一回事了。

顾名思义，“大数据”是为超大数据保留的术语。

您还会经常看到它以字母“ V”为特征。如“大数据的3V ”中所述。有时我们可以拥有5、7甚至11个“ V”的大数据。它们可能包括– 您对大数据的愿景，大数据的价值，您使用的可视化工具或大数据一致性中的可变性。等等…

但是，以下是您必须记住的最重要的标准：

体积

大数据需要大量的存储空间，通常在许多计算机之间分布。其大小以TB，PB甚至EB为单位

品种

在这里，我们不仅在谈论数字和文字。大数据通常意味着处理图像，音频文件，移动数据等。

速度

在处理大数据时，目标是尽可能快地从中提取模式。我们在哪里遇到大数据?

答案是：在越来越多的行业和公司中。这是一些著名的例子。

作为最大的在线社区之一，“ Facebook”会跟踪其用户的姓名，个人数据，照片，视频，录制的消息等。这意味着他们的数据种类繁多。全世界有20亿用户，其服务器上存储的数据量巨大。

让我们以“金融交易数据”为例。

当我们每5秒记录一次股价时会发生什么?还是每一秒钟?我们得到了一个庞大的数据集，需要大量内存，磁盘空间和各种技术来从中提取有意义的信息。

传统数据和大数据都将为您提高客户满意度奠定坚实的基础。但是这些数据会有问题，因此在进行其他任何操作之前，您都必须对其进行处理。

如何处理原始数据?

让我们将原始数据变成美丽的东西!

在收集到足够的原始 数据之后，要做的第一件事就是我们所谓的“数据预处理 ”。这是一组操作，会将原始数据转换为更易理解且对进一步处理有用的格式。

我想这一步会挤在原始 数据和处理之间!也许我们应该在这里添加一个部分...

数据预处理

那么，“数据预处理”的目的是什么?

它试图解决数据收集中可能出现的问题。

例如，在您收集的某些客户数据中，您可能有一个注册年龄为932岁或“英国”为名字的人。在进行任何分析之前，您需要将此数据标记为无效或更正。这就是数据预处理的全部内容!

让我们研究一下在预处理传统和大原始数据时应用的技术吗?

类标签

这涉及将数据点标记为正确的数据类型，换句话说，按类别排列数据。

我们将传统数据分为两类：

一类是“数字” –如果您要存储每天售出的商品数量，那么您就在跟踪数值。这些是您可以操纵的数字。例如，您可以计算出每天或每月销售的平均商品数量。

另一个标签是“分类的” –在这里您正在处理数学无法处理的信息。例如，一个人的职业。请记住，数据点仍然可以是数字，而不是数字。他们的出生日期是一个数字，您不能直接操纵它来给您更多的信息。

考虑基本的客户数据。*(使用的数据集来自我们的 SQL课程)

我们将使用包含有关客户的文本信息的此表来给出数字变量和分类变量之间差异的清晰示例。

注意第一列，它显示了分配给不同客户的ID。您无法操纵这些数字。“平均” ID不会给您任何有用的信息。这意味着，即使它们是数字，它们也没有数值，并且是分类数据。

现在，专注于最后一列。这显示了客户提出投诉的次数。您可以操纵这些数字。将它们加在一起以给出总数的投诉是有用的信息，因此，它们是数字数据。

我们可以查看的另一个示例是每日历史股价数据。

*这是我们在课程Python课程中使用的内容。

您在此处看到的数据集中，有一列包含观察日期，被视为分类数据。还有一列包含股票价格的数字数据。

当您使用大数据时，事情会变得更加复杂。除了“数字”和“分类”数据之外，您还有更多的选择，例如：

文字数据

数字图像数据

数字视频数据

和数字音频数据

数据清理

也称为“ 数据清理” 或“ 数据清理”。

数据清理的目的是处理不一致的数据。这可以有多种形式。假设您收集了包含美国各州的数据集，并且四分之一的名称拼写错误。在这种情况下，您必须执行某些技术来纠正这些错误。您必须清除数据;线索就是名字!

大数据具有更多数据类型，并且它们具有更广泛的数据清理方法。有一些技术可以验证数字图像是否已准备好进行处理。并且存在一些特定方法来确保文件的音频 质量足以继续进行。

缺失值

“ 缺失的 价值观”是您必须处理的其他事情。并非每个客户都会为您提供所需的所有数据。经常会发生的是，客户会给您他的名字和职业，而不是他的年龄。在这种情况下您能做什么?

您是否应该忽略客户的整个记录?还是您可以输入其余客户的平均年龄?

无论哪种最佳解决方案，都必须先清理数据并处理缺失值，然后才能进一步处理数据。

处理传统数据的技术

让我们进入处理传统数据的两种常用技术。

平衡

想象一下，您已经编制了一份调查表，以收集有关男女购物习惯的数据。假设您想确定谁在周末花了更多钱。但是，当您完成数据收集后，您会发现80%的受访者是女性，而只有20%是男性。

在这种情况下，您发现的趋势将更趋向于女性。解决此问题的最佳方法是应用平衡技术。例如，从每个组中抽取相等数量的受访者，则该比率为50/50。

数据改组

从数据集中对观察结果进行混洗就像对一副纸牌进行混洗一样。这将确保您的数据集不会出现由于有问题的数据收集而导致的有害模式。数据改组是一种改善预测性能并有助于避免产生误导性结果的技术。

但是如何避免产生错觉呢?

好吧，这是一个详细的过程，但概括地说，混洗是一种使数据随机化的方法。如果我从数据集中获取前100个观察值，则不是随机样本。最高的观察值将首先被提取。如果我对数据进行混洗，那么可以肯定的是，当我连续输入100个条目时，它们将是随机的(并且很可能具有代表性)。

处理大数据的技术

让我们看一下处理大数据的一些特定于案例的技术。

文本数据挖掘

想想以数字格式存储的大量文本。嗯，正在进行许多旨在从数字资源中提取特定文本信息的科学项目。例如，您可能有一个数据库，该数据库存储了来自学术论文的有关“营销支出”(您的研究主要主题)的信息。大数据分析技术有哪些https://www.aaa-cg.com.cn/data/2272.html如果源的数量和数据库中存储的文本量足够少，则可以轻松找到所需的信息。通常，尽管数据巨大。它可能包含来自学术论文，博客文章，在线平台，私有excel文件等的信息。

这意味着您将需要从许多来源中提取“营销支出”信息。换句话说，就是“大数据”。

这不是一件容易的事，这导致学者和从业人员开发出执行“文本数据挖掘”的方法。

数据屏蔽

如果您想维持可靠的业务或政府活动，则必须保留机密信息。在线共享个人详细信息时，您必须对信息应用一些“数据屏蔽”技术，以便您可以在不损害参与者隐私的情况下进行分析。

像数据改组一样，“数据屏蔽”可能很复杂。它用随机和假数据隐藏原始数据，并允许您进行分析并将所有机密信息保存在安全的地方。将数据屏蔽应用于大数据的一个示例是通过“机密性保留数据挖掘”技术。

完成数据处理后，您将获得所需的宝贵和有意义的信息。我希望我们对传统数据与大数据之间的差异以及我们如何处理它们有所了解。

https://www.toutiao.com/i6820650243210609166/

5、电商企业如何选择适合的电商ERP系统？

店铺多、平台多，如何选择网店管理软件？

电商ERP随着互联网队伍的庞大，已经不能算是一个新词了，国内平台上也出现了很多针对电商中小企业和头部企业提供服务的网店管理软件。那么如何选到一款适合自己企业发展的网店管理软件呢？

1. 首先了解下什么是网店管理软件？

不管是业内还是业外，虽然网店管理软件和电商ERP不是同一个东西，但还是习惯的将网店管理软件等同于电商ERP。今天咱们不探讨两者之间的区别，重点来了解下网店管理软件。网店管理软件是专为网店经营者提供的一种进销存软件、平台辅助软件、销售支持软件、以及其他面向用户习惯和用户需求的支持软件。

2. 如何选择一款适合自己发展阶段的网店管理软件？

在选软件之前，先要评估下自己的电商布局。是需要全网覆盖，还是只做单个平台。如果长期都只在单个平台开店，可以先选择单平台的管理软件。sku大于1000，每日订单大于100就要开始选用简单的进销存或者ERP软件了。多店或者多平台开店，就要考虑软件是否已对接自己开店的平台。选已对接好的网店管理软件成本会降低很多。

3. 如何判断一款ERP软件的好坏？

一款软件好不好，首先要站在自己业务流程及顾客的角度来梳理一遍。不同行业在业务管理上是存在一定的差异的，如服装类目。服装行业的企业或中小卖家在选择网店管理软件时要注意下到类目的以下特征。SKU对库存量要细分到款式、颜色、尺码来管理；支持扫码入库，采购入库；款式图片预览支持等。食品类的需要关注批次管理、有效期管理。实力比较大的企业，还要考虑到服务商是否具有开发订制的能力。

4. 如何选择优秀的网店管理软件供应商？

软件的核心是产品，具备产品研发能力的团队才能保证产品能不断的满足自己的店铺管理需求。爱米欢ERP及时团队来自一线互联网平台，深谙电商运营模式及营销策略，是个值得大家信任的好搭档。

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