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本文教你如何利用LSTM網絡預測股價走勢，並對開盤和收盤價進行可視化。一個高效設計的數據庫管理系統對於企業來說是至關重要的，它的目標是最大化其分析計劃的影響，並發展到使用高效的數據和人工智能驅動的工具。但是正如我們所看到的，數據管道的數據準備階段對於數據科學家和相關專業人員來說是勞動密集型的，並且可能會引發效率問題。增強分析極大地幫助了整個過程，從數據收集到提供有深刻見解的建議，通過這些過程來影響業務決策。
那麼，增強數據庫管理到底是什麼呢?增強數據管理正在使用ML和AI技術來優化和改進操作。它有能力支持數據科學家手中那些通常可能由個人分析和工具手工完成，耗時多且數據密集的任務。例如：在大型數據集中發現異常，想要解決數據質量問題，並從報告中追溯特定數據的起源。人工智能模型更複雜，專門設計用於執行這些數據管理任務，通常花費更少的時間，犯更少的錯誤，從長遠來看成本更低。
人們甚至可以改進現有的數據管理平台和工具，以試驗增強數據管理。通過仔細觀察，增強數據管理的用例可能會支持和加速如下所述的一些事情:元數據管理和組織：標籤、分類和搜索數據更加容易。自動收集、組織、編目和合併技術和業務元數據，包括結構化數據和非結構化數據。利用人工智能識別系統依賴關係、數據流和異常。
數據質量：識別和解決數據質量問題。基於現有數據集提出數據質量規則並運行。識別模式和異常，並模擬相關性。根據預測值和手動數據，清理建議數據清理的操作。
主數據管理:識別和評估潛在的主數據。自動生成主數據模型，映射數據實體。基於使用模式、信任分數等，建議匹配和合併的操作，以建立單一的真實來源。
一些增強數據管理工具:IBM的Cognos Analytics，微軟的AnswerRocket, Oracle Analytics Cloud, The Analytics OS (Pyramid v2020)。顯然，增強數據管理需要一些人為的監督。在這裡，人、ML和人工智能相互補充，填補彼此的缺陷，從而創造出令人印象深刻的工作系統。增強數據管理中的機器學習使一些數據專業人員的常規手工任務自動化。這些工作包括數據庫性能調優和優化，以及其他計算密集和迭代的數據庫管理工作。然而，一些數據分析師表示，自動化模式可能會減少入門級數據庫管理員職位的數量，但這並不會影響對數據管理人員技能和貢獻的要求。增強數據管理利用機器學習工具或人工智能程序，能夠為人們在做出最終決定時提供智能建議。企業需要重做數據管理流程，最終目標是實現數據流通過程的自動化，推進對信息的進一步分析。使用正確的數據管理工具，能夠幫助公司通過清理信息的複雜性來升級產品。減少複雜性是任何企業努力實現商業目標的關鍵，創業公司也是如此。因此，利用增強數據管理實踐是繼續認真對待和給藍籌公司提供資金的前進道路。感謝您閱讀這一小段內容，希望這篇文章能夠使您得到一些啟示!Augmented Database Management: A Brief Overviewhttps://medium.com/@jmayuresh25/augmented-database-management-a-brief-overview-514be9598012王可汗，清華大學機械工程系直博生在讀。曾經有着物理專業的知識背景，研究生期間對數據科學產生濃厚興趣，對機器學習AI充滿好奇。期待着在科研道路上，人工智能與機械工程、計算物理碰撞出別樣的火花。希望結交朋友分享更多數據科學的故事，用數據科學的思維看待世界。
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