一、数据新闻经典案例？

一个经典的数据新闻案例是2012年《纽约时报》的《如何花钱状组织政治选举》系列报道。该系列报道利用大量数据分析和可视化技术，揭示了政治竞选活动中巨额资金的流向和影响。通过对政治献金数据的深入挖掘，该报道揭示了大企业和富裕个人对政治决策的潜在影响，引发了社会广泛关注和深入讨论。

这一经典案例充分展示了数据新闻的力量，不仅揭示了社会现象背后的规律，还引发了观众对政治体制和公共事务的深刻思考。

二、人工智能应用领域案例？

1、智能制造领域。 标准化工业制造中信息感知，自主控制，系统协调，个性化定制，检查和维护以及过程优化的技术要求。

2.智能农业领域。在具有复杂应用环境和多样应用场景的农业环境中，标准化技术要求，例如特殊传感器，网络和预测数据模型，以协助农产品的生产和加工并提高农作物的产量。

三、人工智能创业的成功案例？

人工智能代表现代化的基础和创新，拥有新的策略，打开新的策划。拥有智能的头脑，开发一带一路的经济市场，创业你我行。

四、数据科学与大数据技术和人工智能怎么选？

简答：要根据自己的兴趣、职业规划和需求来选择，数据科学与大数据技术注重数据的获取、处理和分析，而人工智能则关注模型和算法的开发与应用。

详细分析：

1. 数据科学与大数据技术：数据科学与大数据技术是指通过收集、存储、处理和分析大量数据，从中提取有价值的信息和洞察，并为决策和解决问题提供支持的一门学科。它包括数据挖掘、机器学习、数据库管理、数据可视化等方面的知识和工具。

2. 人工智能：人工智能是模拟和实现人类智能的一门学科，旨在使计算机系统具备感知、理解、学习、推理和决策等能力。它涉及机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等技术，用于构建智能系统、解决复杂问题和实现自主决策。

3. 如何选择：

- 兴趣和激情：考虑自己对数据科学、大数据技术和人工智能的兴趣及激情程度，选择更符合个人兴趣和追求的领域。

- 职业发展：了解各个领域的就业前景和发展机会，根据个人职业规划选择更适合自己的方向。

- 技能需求：评估自己的技能和背景，选择与已有技能相辅相成或可快速学习掌握的领域。

优质丰富的可行性建议：

1. 探索交叉领域：数据科学、大数据技术和人工智能之间存在一定的交叉。可以选择在其中一门领域打下坚实基础，并深入了解其他领域的基本概念和技术，以拓宽自己的视野。

2. 学习核心技能：无论选择哪个领域，都需要掌握相关的核心技能和工具。例如，在数据科学和大数据技术方面，需要学习统计分析、数据处理语言（如Python、R）和大数据平台（如Hadoop、Spark）；在人工智能方面，需要学习机器学习算法、深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch）等。

3. 实践项目经验：通过参与真实的数据科学、大数据或人工智能项目，积累实际经验。可以参加开源项目、参与竞赛、自主完成个人项目等方式，提升自己的实践能力和解决问题的能力。

综上所述，选择数据科学与大数据技术和人工智能之间需基于个人兴趣、职业规划和技能需求进行综合考量，并通过学习核心技能和实践项目经验来不断提升自己。

五、人工智能与数据科学与大数据有哪些区别？

人工智能、数据科学和大数据都是当前备受关注的技术领域，但它们之间有一些区别和不同的重点。

1、人工智能：人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能涵盖了多个领域，如机器学习、计算机视觉和自然语言处理等，旨在模拟人类的智能行为和思维能力，包括自我学习、推理、判断和决策等。

2、数据科学：数据科学是一门跨学科的学科，涵盖了统计学、计算机科学、数学、社会科学和工程学等多个领域。它的重点是通过对数据的收集、处理、分析和解释，来提取有价值的信息和知识，以支持决策和问题解决。数据科学的过程包括数据采集、清洗、可视化、建模和解释等。

3、大数据：大数据指的是规模巨大、复杂多样的数据集合，其处理和分析需要使用先进的技术和方法。大数据关注的是如何有效地处理和分析大量数据，以提取有价值的信息和洞见。大数据的处理包括数据采集、存储、处理、分析和可视化等多个环节。

虽然这三者之间有一些重叠和关联，但它们的核心重点和目标有所不同。人工智能注重模拟和扩展人类的智能，数据科学侧重于从数据中提取信息和知识，而大数据则关注处理和分析大规模的数据集。在实际应用中，这些技术领域可以相互结合，共同用于解决复杂的问题和推动创新。

六、造价工程案例与计量关系大吗？

造价工程案例与计量关系大，案例科目的考试主要是通过主观题的形式对管理、计量、计价这三个科目的综合考查。

造价工程师案例分析怎样备考，通过听课，弄清楚案例中的知识重点。如果对案例分析来说，你是从来没接触过的，建议你先使用网校的课件，花上一段时间认真听一遍，这个一个必要的基础步骤。如果你觉得时间紧迫，也可以使用网校的课件做加速播放设置，因为对于备考阶段的你来说，任何可以集中学习的时间都弥足珍贵，听课的目的不是非要融会贯通老师所讲的所有知识点，而是明白老师所讲的重点都是什么。当然如果有网校老师的讲义就更好了，看的更快。然后把案例中所涉及的知识点管理和计控两门教材中做上标注，复习的时候重点掌握。

七、什么是案例数据？

案例数据是指人们在生产生活当中所经历的典型的富有多种意义的事件陈述。它是人们所经历的故事当中的有意截取。案例一般包括三大要素。案例对于人们的学习、研究、生活借鉴等具有重要意义。基于案例的教学是通过案例向人们传递有针对性的教育意义的有效载体。

八、大数据营销案例？

某公司通过分析用户数据发现，购买过某产品的用户中，有60%的人在未来一个月内会再次购买同一产品或类似产品。

该公司利用这一信息，向这部分用户发送个性化营销电子邮件，推荐相关的产品。结果显示，这部分用户的二次购买率提高了20%。这一案例表明，大数据营销可以帮助企业洞察用户需求，并有针对性地开展营销活动，以提高销售业绩。

九、单案例与多案例的区别？

简单点说数据库是磁盘上的阵列，存储在操作系统文件中，在UNIX下，也可以存储在裸文件中。而实例实例有SGA和后台进程组成，通过ORACLE服务器管理器或者OEM启动。而数据库安装在实例上，并最终被打开。这样用户就可以连接到实例以访问数据库中的数据。

除了在OPS环境中，实例和数据库一一对应。在OPS中，一个数据库可以安装在多个实例上。也就是说单实例的话单个的一一对应的管理一个数据库。多实例的话就是并行服务器上，多个实例管理一个数据库。不知道你指的效率是哪方面的。

多个实例管理一个数据库，效率肯定要更高嘛，就像几个人同做一件事。个人理解。。

十、数据分析与案例

标题：数据分析与案例

随着大数据时代的到来，数据分析已经成为了各行各业不可或缺的一部分。数据分析可以帮助我们更好地理解数据，发现潜在的规律和趋势，从而为决策提供有力的支持。在这篇文章中，我们将探讨一些实际案例，帮助您更好地理解数据分析的应用。

案例一：电商数据分析

某电商公司通过数据分析发现，在周末，某些商品的销量会有明显的上升。通过进一步的分析，他们发现这是因为周末家庭成员更多的原因。于是，他们调整了营销策略，将更多的优惠活动放在周末，结果这些商品的销量有了明显的提升。

案例二：市场趋势分析

一家市场研究公司通过对社交媒体数据的分析，发现了一种新的趋势。他们通过跟踪用户的行为和反馈，发现了一种新的产品需求。于是，他们迅速调整了产品策略，推出了符合市场需求的新产品，结果取得了巨大的成功。

案例三：风险评估

一家金融机构通过数据分析，对客户的信用风险进行了评估。他们通过分析客户的信用记录、财务状况、社交媒体行为等多方面的数据，得出了客户的信用风险等级。这种风险评估方法帮助他们更好地管理风险，提高了业务效率。

以上只是数据分析应用的一些简单例子，实际上数据分析的应用场景非常广泛。通过深入了解数据，我们能够更好地理解世界，发现潜在的机会，做出更明智的决策。因此，掌握数据分析技能对于每个人来说都是非常重要的。