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FineBI的使用感和Tableau差不多，都提倡可视化的探索性分析，有点像数据 pivot table的加强版。易于使用，丰富的可视化库。可以作为数据 report的入口，也可以作为经营分析的平台。二、Python的数据可视化第三方库Python正在慢慢成为数据分析和数据挖掘等领域的主流语言之一。

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Python，一个小bug，最近随着Da 数据的兴起，很受欢迎。越来越多的人不敢小觑Python。学Python的人也多了。Python为什么有这么大的魅力？大数据行业为什么一定要学Python？这要从Python的优势说起。Python虽然没有Java和C 普及，但早在1991年就诞生了。

同时也是编程语言中的“和事佬”，被戏称为胶水语言。因为它可以方便地连接其他语言制作的各种模块。如果把Python语言拟人化，那它绝对属于“好人”的范畴，让人容易亲近，人们不需要花太多时间与之交流。但是功能强大。Python可以轻松完成很多语言无法完成的任务。它可以用来做几乎任何事情，并适用于多个系统和平台。

我觉得你问的可能是CUDA的功能，用于异构计算。简单来说就是用GPU作为逻辑处理器，为CPU做逻辑运算或者帮助CPU，因为我们知道CPU负责逻辑运算，GPU负责绘图。事实上，近年来GPU的性能已经超过CPU，但它属于异构系统，不能直接进行并行计算。因此，Nvidia开发了CUDA，这是一种允许GPU进行逻辑计算的指令集。这需要相应的软件支持。基本上所有的绘图软件，比如Adobe的AEPR，都可以使用CUDA技术来加快图像的渲染速度(因为CPU渲染和显卡渲染不一样)，还有一些像遗传算法，或者其他大型数据计算软件，也支持CUDA加速，帮助CPU更高效。

blob(二进制对象)是一个可以存储二进制文件的容器。在计算机中，BLOB常常是数据 library中用来存储二进制文件的字段类型。BLOB是一个大文件，典型的BLOB是一个图片或声音文件。由于它们的大小，必须以特殊方式处理(例如，上传、下载或存储在a 数据 library中)。EricRaymond认为，处理BLOB的主要思想是让文件处理者(比如数据 library manager)不去关注一个文件是什么，而是关心如何处理它。

触底阶段内容:企业元素数据整理收集目标:构建企业数据资产库构建体系内容:建立企业标准和质量改进体系目标:改进数据质量促进应用内容:自助渠道，构建企业知识图谱目标:。从技术实现上看，数据治理包括五个步骤，即业务与数据资源排序，数据收集与清理，。

数据收集和清洗:通过可视化ETL工具(如阿里巴巴的DataX、PentahoDataIntegration)从源到目的地进行提取、转换和加载的过程数据1233。基础学科库建设:一般来说数据可分为基础数据、业务学科数据、分析数据。