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数据可视化就是一类非常重要的建模前可解释性方法。很多对数据挖掘稍微有些了解的人可能会认为数据可视化是数据挖掘工作的最后一步，

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但当规则表示过多或者原始的特征本身就不是特别好解释的时候，基于规则的方法有时候也不太适用。

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如医生对患特定疾病的概率的估计主要由一些跟该疾病相关联的高风险因素决定，找出单调性关系就可以帮助我们识别这些高风险因素。

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在COVID-19期间，由于高度灵活，可扩展且高效的基于云的解决方案，许多工作和学习计划都以高效率继续进行。

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这适用于云解决方案，它通过消除对大多数传统硬件(例如服务器)的需求，还负责总体上降低了IT成本。

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游戏行业还报告了使用时间的大幅增长。这些强制性行为更改已使诸如移动网络和互联网服务提供商之类的支持服务受益。

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始终存在因现场灾难而丢失数据的危险。现场安全性已减轻了数据丢失的风险，但是云服务提供了一种更好的方法。

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该云服务更好的方式是因为硬件不可避免地恶化，可能被盗，损坏，或过时。

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与此同时，应该客观看到的是智慧交通项目在中国并不鲜见。但在目前阶段，各地方发展不平衡、缺少协同效应、数字孤岛等问题还制约着智慧交通为社会民生提供的发展动力。

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既然“新基建”周期中，我们将通过新的技术、新的投入建设来改变发展模式。