很多同学呼唤想看实战案例，今天它来了。全文硬核干货，大家做好扶稳慢慢看哦。问题场景：某互联网大厂TOB业务线，可以向平台商家提供SaaS/Paas类服务，但苦于销售水平不高，沟通话术质量不佳，转化率不足。现计划做话术培训，提升客户转化率。一、原始模型最简单的做法，定义话术A，话术B，俩版本。直接看转化率，哪个高了用哪个就好了！（如下图）那么，这么做有啥问题不？二、高级建筑最简单的做法，可能有几层问题：问题1：未考虑销售本身的影响。有可能销售本身能力强，所以才卖得好。因此，需要针对不同层级的销售，比如S级、A级、B级、C级，单独分析话术效果。问题2：未考虑客户的影响。有可能特定客户就是容易成交，
很多同学呼唤想看实战案例，今天它来了。全文硬核干货，大家做好扶稳慢慢看哦。问题场景：某互联网大厂TOB业务线，可以向平台商家提供SaaS/Paas类服务，但苦于销售水平不高，沟通话术质量不佳，转化率不足。现计划做话术培训，提升客户转化率。一、原始模型最简单的做法，定义话术A，话术B，俩版本。直接看转化率，哪个高了用哪个就好了！（如下图）那么，这么做有啥问题不？二、高级建筑最简单的做法，可能有几层问题：问题1：未考虑销售本身的影响。有可能销售本身能力强，所以才卖得好。因此，需要针对不同层级的销售，比如S级、A级、B级、C级，单独分析话术效果。问题2：未考虑客户的影响。有可能特定客户就是容易成交，
ChatGPT能成为如今火遍全球的顶流模型，少不了背后超强的算力。数据显示，ChatGPT的总算力消耗约为3640PF-days（即假如每秒计算一千万亿次，需要计算3640天）。那么，作为依托的那台微软专为OpenAI打造的超级计算机，又是如何诞生的呢？周一，微软在官博上连发两文，亲自解密这台超级昂贵的超级计算机，以及Azure的重磅升级——加入成千上万张英伟达最强的H100显卡以及更快的InfiniBand网络互连技术。基于此，微软也官宣了最新的NDH100v5虚拟机，具体规格如下：8个NVIDIAH100TensorCoreGPU通过下一代NVSwitch和NVLink4.0互联每个GPU
ChatGPT能成为如今火遍全球的顶流模型，少不了背后超强的算力。数据显示，ChatGPT的总算力消耗约为3640PF-days（即假如每秒计算一千万亿次，需要计算3640天）。那么，作为依托的那台微软专为OpenAI打造的超级计算机，又是如何诞生的呢？周一，微软在官博上连发两文，亲自解密这台超级昂贵的超级计算机，以及Azure的重磅升级——加入成千上万张英伟达最强的H100显卡以及更快的InfiniBand网络互连技术。基于此，微软也官宣了最新的NDH100v5虚拟机，具体规格如下：8个NVIDIAH100TensorCoreGPU通过下一代NVSwitch和NVLink4.0互联每个GPU
引言在编程世界中，代码的可重用性和可维护性是至关重要的。为了实现这些目标，Java5引入了一种名为泛型（Generics）的强大功能。本文将详细介绍Java泛型的概念、优势和局限性，以及如何在实际编程中应用泛型。泛型是一种允许程序员在类、接口和方法中使用类型参数的编程范式。这意味着，我们可以编写一段具有通用性质的代码，从而减少重复的代码，同时提高代码的可读性和可维护性。泛型允许我们在编译时检查类型安全，减少运行时类型转换错误，使得代码更加健壮。此外，泛型还有助于减少代码中的类型强制转换，从而提高代码质量。在接下来的文章中，我们将深入探讨Java泛型的各个方面，包括类型参数、泛型类、泛型接口、泛
引言在编程世界中，代码的可重用性和可维护性是至关重要的。为了实现这些目标，Java5引入了一种名为泛型（Generics）的强大功能。本文将详细介绍Java泛型的概念、优势和局限性，以及如何在实际编程中应用泛型。泛型是一种允许程序员在类、接口和方法中使用类型参数的编程范式。这意味着，我们可以编写一段具有通用性质的代码，从而减少重复的代码，同时提高代码的可读性和可维护性。泛型允许我们在编译时检查类型安全，减少运行时类型转换错误，使得代码更加健壮。此外，泛型还有助于减少代码中的类型强制转换，从而提高代码质量。在接下来的文章中，我们将深入探讨Java泛型的各个方面，包括类型参数、泛型类、泛型接口、泛
很多同学抱怨：“做数据分析时没思路！”实际上，有很多原因都会导致这个结果。今天系统盘点一下。有些情况，是数据分析师自身的问题，常见的有以下三种：问题1：拿着锤子找钉数学、统计学、运筹学是有很多方法的，而看书本身能让人感到充实。于是，就有一些看书入迷的同学，开始拿着锤子找钉。比如今天看到统计学正态分布，好爽，于是看谁都像个正态。明天看到回归分析一章，看谁都想回归一下……这么干会惹麻烦的。比如就有同学算活动效益，非把活动经费和总业绩做回归，然后看着R平方值说活动没有效果。结果自然被业务喷得体无完肤。而且，这么干也没有真正读懂书，真要是读懂了，起码区分下：是抽样统计还是整体统计是预测问题还是分类问
很多同学抱怨：“做数据分析时没思路！”实际上，有很多原因都会导致这个结果。今天系统盘点一下。有些情况，是数据分析师自身的问题，常见的有以下三种：问题1：拿着锤子找钉数学、统计学、运筹学是有很多方法的，而看书本身能让人感到充实。于是，就有一些看书入迷的同学，开始拿着锤子找钉。比如今天看到统计学正态分布，好爽，于是看谁都像个正态。明天看到回归分析一章，看谁都想回归一下……这么干会惹麻烦的。比如就有同学算活动效益，非把活动经费和总业绩做回归，然后看着R平方值说活动没有效果。结果自然被业务喷得体无完肤。而且，这么干也没有真正读懂书，真要是读懂了，起码区分下：是抽样统计还是整体统计是预测问题还是分类问
字节的挑战与实践首先来看一个问题：“一家公司，数据体系要怎么搭建？”方案一：整体规划，系统架构驱动方案二：问题出发，业务价值驱动在字节跳动，我们选择的是方案二，即从业务遇到的问题出发，重视落地结果与业务过程，去解决实际的治理问题。基于这个理念，在数据治理过程中，字节跳动也面临以下三个挑战与机遇：业务特点：业务发展快、场景丰富、数据量大且形态各异。 业务的线上服务及创新，都对数据有较强的依赖，核心业务数据延迟，质量问题将直接影响业务表现及发展。组织特点：扁平化的组织模式，分布式的组织管理。 无行政手段或强组织约束，也无全局治理委员会，且数据从采集到应用全部的生产流程，没有全局规范，业务团队需要自
字节的挑战与实践首先来看一个问题：“一家公司，数据体系要怎么搭建？”方案一：整体规划，系统架构驱动方案二：问题出发，业务价值驱动在字节跳动，我们选择的是方案二，即从业务遇到的问题出发，重视落地结果与业务过程，去解决实际的治理问题。基于这个理念，在数据治理过程中，字节跳动也面临以下三个挑战与机遇：业务特点：业务发展快、场景丰富、数据量大且形态各异。 业务的线上服务及创新，都对数据有较强的依赖，核心业务数据延迟，质量问题将直接影响业务表现及发展。组织特点：扁平化的组织模式，分布式的组织管理。 无行政手段或强组织约束，也无全局治理委员会，且数据从采集到应用全部的生产流程，没有全局规范，业务团队需要自
