【大数据】 Cube Cloud 宣布推出 DAX API，专为原生 Microsoft Power BI 连接设计，支持实时连接和 DirectQuery 方法，以及核心 DAX 函数，优化商业智能分析体验。此 API 适用于企业级客户，提供低延迟响应和复杂仪表板支持，标志着 Power BI 与 Cube Cloud 集成的新里程碑。

【AI驱动】 随着AI技术的不断发展与进化，人工智能已经不再仅仅是一个概念，而是深入到各行各业，变得更加智能化、精准化和高效化。尤其是在垂直行业，AI Agent在提供定制化解决方案的同时，也在推动行业的数字化转型。而随着2025年的临近，垂直行业对AI...

【API解决方案】 Zomato API 提供了丰富的数据资源，帮助企业优化定价策略、营销计划和本地餐馆运营评估。通过分析客户评论和订餐行为，企业可以更好地理解市场需求并优化服务。Zomato API 还支持抓取地区信息、食物菜单数据和定价策略，为开发类似食品配送应用提供必要支持。

【API开发工具】 Geotab的API Explorer应用程序通过预定义代码和直观界面简化了API使用流程，帮助开发人员和车队管理者快速获取数据洞察。该工具支持智能区域管理、碰撞事件监测等场景，降低技术门槛，提升业务决策效率。

【日积月累】 Pandas有哪些版本？Pandas自问世以来不断更新，其重要版本包括：Pandas 0.23.0 引入了 Nullable 整数数据类型 `pd.NA` 和新字符串处理方法；Pandas 0.24.0 扩展了 NA 处理功能并新增 `DataFrame.explode()` 方法；Pandas 1.0.0 引入了 `Int64` 数据类型和增强字符串方法；Pandas 1.1.0 改进了 `DataFrame.explode()` 函数，并增强了字符串和数据合并方法；Pandas 1.2.0 增加了对 Excel 和 JSON 数据的处理支持，并引入了 `DataFrame.to_parquet()` 方法。

【日积月累】 免费IP定位工具为用户提供了一种快捷、精确的IP地址定位服务，提升了网络安全保护水平。通过IP定位技术，用户可以快速获取设备的地理位置，这对于企业安全、市场营销和用户分析至关重要。IP-API是一个广泛使用的免费IP定位工具，提供多种数据格式和多语言支持，便于开发者集成到应用中。尽管存在查询次数限制和数据准确性问题，但这些工具仍为普通用户和小型企业提供了便捷的解决方案。

【日积月累】 本文深入解析了Python在数据图中的应用，强调了Matplotlib和Seaborn这两大可视化库的重要性。数据图是分析中的关键工具，能够高效传递信息、揭示模式和简化复杂数据。Matplotlib以其灵活性和功能广泛性成为首选，而Seaborn则通过美观的默认样式简化了可视化过程。常用的Python数据图类型包括散点图、折线图、柱状图等，通过合理选择图表类型和增强视觉效果，数据分析师能更好地展示数据。

【日积月累】 Claude作为智能AI编程助手，能够基于产品需求进行代码生成和优化。本文提供了一份关于使用Python生成性能曲线的全面指南，重点介绍了PR曲线和ROC曲线的原理与实现。PR曲线通过展示召回率与精确率的关系，帮助评估二分类模型在不同召回率下的性能，适用于类别不平衡的数据集。而ROC曲线则通过分析真正例率与假正例率，适用于样本均衡的数据集。在Python中，可以使用matplotlib和sklearn库绘制这些曲线，以优化模型性能。

【日积月累】 K-means聚类算法是怎么发明的呢？K-Means算法的起源可以追溯到1957年，由Hugo Steinhaus提出，后在1967年被James MacQueen命名为“k-means”。斯图亚特·劳埃德也在1957年提出过类似算法，1982年由贝尔实验室发表。该算法是一种基于划分的聚类方法，旨在将n个对象划分为k个簇，以最小化簇内对象间的距离平方和。其应用广泛，适用于数据挖掘、图像处理等领域。

【日积月累】 近年来，券商API接口的开放标志着量化交易的新时代。GX证券、华鑫证券等券商已向个人投资者开放API接口服务，使他们能够通过自定义交易算法与券商系统交互，实现自动化下单和风险管理。API接口在量化交易中扮演关键角色，提高了交易效率和市场活跃度。投资者在选择券商时，应将API接口的质量作为重要考量。通过券商API接口，个人投资者能够更高效地参与金融市场，推动市场多元化和竞争加剧。

【日积月累】 Milvus可视化工具Attu是一款图形化管理工具，专为管理和展示Milvus数据库中的数据而设计。Attu提供了直观的界面和丰富的功能模块，包括Collection管理、向量搜索和系统视图等，使用户能够更高效地管理和搜索Milvus中的向量数据。此外，Attu支持插件功能，用户可以根据需求开发和集成插件，提升工具的灵活性和扩展性。通过Attu，用户无需编写代码即可轻松进行向量搜索，适用于新药发现、推荐系统等应用场景。

【日积月累】 App Store数据分析通过对用户行为数据的深入研究，帮助开发者洞察市场趋势与用户行为。分析目标包括确定免费和收费App的类别分布、探讨收费App的价格分布及其与用户评分的关系等。通过数据清洗、单变量和多变量分析，以及可视化技术，开发者可以优化产品策略，提升用户体验。结果显示，大多数App倾向于免费或低价，且类别间价格分布差异显著。大小与价格存在一定相关性，而价格与评分的关系不明显。

【日积月累】 IP欺诈值是网络安全中的关键指标，用于评估IP地址的潜在欺诈风险。通过分析IP地址的历史记录、地理位置和相关可疑活动，机器学习算法生成一个分数来指示风险。IP欺诈值帮助企业识别恶意访问，改善欺诈预防策略，减少误报，并在网络安全中发挥重要作用。了解和应用IP欺诈值可以有效保护数字资产和维护网络信任。

【日积月累】 美国号码归属地查询是帮助用户识别陌生来电的重要工具。通过在线平台如Spokeo、Whitepages和NumLookup，用户可以查找美国号码的归属地及其所有者信息。这些平台提供便捷的搜索体验，但也有隐私限制、免费服务局限及数据更新不及时等问题。用户需根据自身需求选择合适平台，注意遵循当地法律法规以确保合法使用。

【日积月累】 在数据分析中，pandas库是计算DataFrame均值的常用工具。DataFrame是pandas的核心数据结构，类似于电子表格。通过使用`mean()`函数，可以计算每列或每行的均值。默认情况下，`mean()`计算每列的均值，而使用`axis=1`参数则计算每行的均值。这种技术对理解数据分布和进行统计分析非常重要。掌握这种技能有助于高效处理和分析大型数据集。