数据分析

11.18 自定义Pandas扩展开发指南：打造你的专属数据分析武器库你是否曾想过：如果Pandas能直接支持我特定业务领域的数据操作该多好？今天，我将带你走进Pandas扩展开发的世界，教你如何打造专属的数据分析工具，让你的团队效率提升十倍！

数据分析：汽车销售转型的职场跳板在竞争激烈的职场环境中，汽车销售人员若想实现职业跃迁，数据分析能力已成为关键突破口。通过系统学习数据分析技能，考取CDA数据分析师证书，不仅能提升个人竞争力，还能快速切入高薪行业。以下从行业趋势、技能提升、转型路径及证书价值四个方面展开分析。

【工具调用】BFCL榜单数据分析论文：https://openreview.net/forum?id=2GmDdhBdDk 代码：https://github.com/ShishirPatil/gorilla/tree/main/berkeley-function-call-leaderboard 榜单：https://gorilla.cs.berkeley.edu/leaderboard.html

数据语义层 vs 宽表模式：哪种架构更适合 AI 时代的数据分析？在 AI 驱动的数据分析时代，传统宽表模式因敏捷性不足、数据冗余和难以支持即席查询而力不从心。相比之下，NoETL 数据语义层（Semantic Layer）作为位于数据存储与应用间的抽象层，通过将物理数据映射为统一业务语义，实现了逻辑与物理解耦。对于需要快速响应变化、支持 AI 交互的场景，语义层架构是更具适应性的选择，能提供零等待的指标交付和 100% 一致的业务口径。

多模型协作定律：大型语言模型模型集成的缩放极限近年来，大语言模型（LLMs）的进展主要受单模型扩展定律的推动，该定律预测随着模型参数量和数据量的增长，性能会相应提升。然而，任何单一LLM的能力都存在内在的局限。一种解决方案源自多个LLM之间复杂的交互作用，使得它们的集体性能能够超越其中任何一个单独模型。尽管模型路由、事后集成等多模型集成技术快速涌现，但目前仍缺乏一个关于多模型协作性能扩展的统一理论框架。

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为Claude注入“执行力”：Awesome Claude Skills——打开AI助手的开关矩阵项目地址：ComposioHQ/awesome-claude-skills (GitHub仓库) 项目定位：Claude AI 技能生态系统的精选目录与开发框架当前状态：作为社区维护项目，汇集了来自 Anthropic 官方及第三方开发者的 50+ 实用技能，形成了 Claude 能力扩展的事实标准。

SSAS - 步骤一：通过VS2022新建项目本文介绍如何通过Visual Studio 2022创建SSAS项目。

2.30 传统行业预测神器：为什么GBDT系列算法在企业中最受欢迎GBDT系列算法（XGBoost、LightGBM等）在传统行业（金融、零售、制造等）中应用最广泛。本文将深入分析为什么这些算法在企业中最受欢迎，以及它们的优势所在。

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如何在arcmap中将shp等文件类型导出为表格（四种方法）Shapefile 文件在存储时，其属性表本身就是一个独立的*.dbf文件，我们可以直接利用这一特性来获取数据。