文章講的是qlik潘應麒：大資料時代下的現代分析學，
大資料時代的來臨同時意味著我們將進入人工智慧化的時代。我們所面對的資料容量，資料種類，資料變化的資料同之前都大不相同。但是，在面對這樣龐大的資料量多變的場景下，對於企業來說對每一位企業的員工在每天工作的時候做出的決定有很大的變化。
從業務掌握資料，利用資料做出最優的業務決定，利用資料來幫助我們企業做出最優化的業務經營。最終做出決策的是靠我們的員工、靠人，所以，提供給每個員工先進的技術，來掌握資料，使每個企業員工在共同優化的環境下面，為企業做出最大的貢獻。
▲數字經濟的現狀
大資料時代的實時經濟
資料化時代帶動的實時經濟，尤其是在網際網路、移動、雲等等技術變革過程中帶來的不斷的變化，企業的應變能力來得更快、更準。如果不能適應這個大環境，就不能生存，就會被淘汰。
快速地變革的環境之下，傳統的決策方式已經不能滿足要求了，慢慢地變為乙個即時的決策方式，不能拍腦袋，區域性的了解，或者是在資訊孤島的環境下來面對這樣激烈的競爭。但是，當把所有的資料拉進來，投入非常龐大的商業智慧型專案，來進行梳理，建立大型資料倉儲的時候，都沒有為企業的員工帶來資料上的價值。
qlik，從資料到智慧型服務
資料是為我們服務的，對我們每天在工作崗位上的，無論是總裁，到工程師，銷售人員，維修人員，提供實時的資料發現和展示，進行分析，來幫助他們決策和判斷才是正道。對於qlik來說，工作不單單是把全部資料關聯在一起，最關鍵的是幫助每乙個企業員工資料。
一直以來，qlik都有乙個信念，資料展示，發現和分析，真正的商業智慧型的最高點是在實施的企業裡面，集中了整個人類智慧型資訊進行優化，掌控智慧型展示帶來的碰撞，開啟真正的智慧型。
在當下資料視覺化工作的發展帶來的商業智慧型技術、服務的變革下，靈活性，可用性，對於未來商業智慧型的發展，有新的指示，也同時鼓勵企業的員工問更多的問題。
視覺化工具帶來的力量推動員工問更多的問題，進行進一步的資料發現。但是這些視覺化的問題都是非常個人化、隨意的，都是利用自己採集的資料，從不同的報表中整合起來的。
但是對於這些資料來源，本身是帶有質疑的
資料**的可靠性，資料分析結果出來的可信度，都可以避免，利用ip管制的策略，提供一套完整的管理環境，去賦權給每個使用者，有信心地利用可靠的資料來源，利用可靠的資料模型，分析出來的結果，會得到認可。
qlik將分析價值最大化
從最基礎的描述性的報告，和描述性的分析，還有一些比較高階的**分析，診斷性的**分析，在協同的環境下，都可以在統一的平台，統一的管理層面，給it帶來整個企業管制方面的條件之下，滿足每個部門，每個使用者的分析需要。
▲分析價值最大化
第一，qlik可以讓大家看到所有的資料。第二qlik用乙個平台來解決所有使用者的需求，不是以單一的工具給大家乙個很好的、視覺化的工具，作為乙個分析平台，來滿足所有資料來源，所有不同使用者的分析場景，不同部門未來在移動方面的分享，移動方面的一些要求。給it帶來乙個安全、可優化，也可以達到乙個規模化環境，來進行乙個企業的資料分析。
qlik可以把所有的資料關聯起來，提供給每乙個員工可用的平台，它是通過長期追蹤，帶來乙個全面的解決方案，可以在整個行業裡面是獨一無二的，除了創新以外，給企業建立乙個以資料為主，以人為本的資料分析視覺化的平台，同時，提供了很多和不同行業合作的經驗和解決方案，通過合作的過程，為客戶，為社群以及合作夥伴帶來乙個整體的資料視覺化的分析平台。
對於qlik來說，有乙個非常全面的產品線，可以滿足不同分析的場景，不同互動方式，全面的資料來源，不是過濾過的。這個平台是基於qlik獨有的關聯資料的技術，開放的介面，還有很多任務具包，來滿足現有客戶的需求和未來客戶面對資料膨脹、資料擴充的一些需求。所以是乙個現代化的平台，也是創新的平台。
大資料時代下的遷移學習 大資料時代下的遷移學習
大資料時代下的遷移學習 遷移學習不是機器學習的乙個模型或技術，它是機器學習中的一種 設計方 還有一些其他的設方 比如說主動學習。在後續的文章中，作者將解釋如何結合主動學習與遷移學習來最優地利用現有 或者新的 資料。從廣義上說，在利用外部資訊來提高效能或泛化能力時，可以使用遷移學習來實現一些機器學習的...
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遷移學習不是機器學習的乙個模型或技術，它是機器學習中的一種 設計方 還有一些其他的設方 比如說主動學習。在後續的文章中，作者將解釋如何結合主動學習與遷移學習來最優地利用現有 或者新的 資料。從廣義上說，在利用外部資訊來提高效能或泛化能力時，可以使用遷移學習來實現一些機器學習的應用。遷移學習的定義 遷...
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在這篇博文中，你將了解到什麼是遷移學習，它的一些應用以及它為什麼能夠成為資料科學家應具備的關鍵技能。遷移學習不是機器學習的乙個模型或技術，它是機器學習中的一種 設計方 還有一些其他的設方 比如說主動學習。在後續的文章中，作者將解釋如何結合主動學習與遷移學習來最優地利用現有 或者新的 資料。從廣義上說...