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大数据

9088内容  
大数据话题包括大数据相关的最新资讯、前沿技术、使用技巧、应用案例等内容，涉及数据分析、数据可视化、商业智能、Hadoop、Spark、数据湖、数据仓库、等领域。
文章 博文帖子课程
共 9088 条
如何建立数据分析的思维框架
曾经有人问过我，什么是数据分析思维?如果分析思维是一种结构化的体现，那么数据分析思维在它的基础上再加一个准则。请看正文。

2017-01-16 15:44:38

数据分析大数据指标体系
数据中心超高效冷冻水系统的优化
数据中心冷却设计的主要目标一直是通过冗余实现备份的可靠性。最重要的是，冷却设备必须维持关键环境条件下的精确的温度和湿度——不管其是如何通过现有的冷却系统策略来实现的。

2017-01-16 15:40:52

数据中心冷却系统
数据到底怎么用？运营报告的6个必备要素
说实话，这个问题非常大，以我浅薄的经验很难解答。一千个人可以做出一万种报告，硬给运营报告一个模板是不现实的。怎么写好商业报告，我建议大家去读《金字塔原理》这本书。在这里，我只从自己的经验出发，尽量提炼出几点必备的要素。

2017-01-16 13:51:36

大数据运营报告大数据技术
2017年IT主要趋势之一：数字基础设施
我们发布了2017年IT行业发展趋势，对数字技术的关注预计仍是未来12个月IT行业的关键趋势。

2017-01-16 13:33:48

数字基础设施
七步，让初学者制作一份简单的数据报告
一份好的数据分析报告其实就是一篇好的议论文，立论(背景)——破题(目的)——列举论据(图表+结论)——论证论点(小结及总结)——结题(策略或预测)。按照这个逻辑去组织你的报告，你的论点就很容易被人接受，自然能得高分。

2017-01-16 13:29:02

大数据数据报告大数据技术
看大片 深入理解Spark的概念和编程方式
第一次听闻Spark是2013年年末，当时笔者对Scala(Spark的编程语言)感兴趣。一段时间之后做了一个有趣的数据科学项目，试图预测泰坦尼克号上的生还情况(Kaggle竞赛项目，通过使用机器学习预测泰坦尼克号上哪些乘客具备更高的生还可能性)。通过该项目可以更深入地理解Spark的概念和编程方式。

2017-01-15 21:20:30

SparkApache Spar数据科学
企业实施大数据的五大关键（更新版）
刚刚过去的2016年，是大数据从概念到务实落地的一年。在过去的一年内，互联网行业、电信行业、金融行业、房地产行业、汽车行业、娱乐行业、教育行业、零售行业、能源行业、医药行业、政府机关等都在不同程度的接触和实施大数据。很多正在实施大数据的企业或机构并不成功，为什么?他们实施大数据都存在共同的问题，最为典型和严重的是三个问题是哪些？请看正文

2017-01-15 18:15:23

大数据大数据战略数据产品
机器学习会成为2017年大数据​分析的瓦解者吗？
2016年发生了许多关于人工智能(AI)的“第一次”：特斯拉的自动驾驶系统第一次实现车祸预测、Alexa作为凶杀案证人被传唤、白宫发表人工智能白皮书以及谷歌的AlphaGo在围棋比赛中战胜人类冠军。AI战功赫赫的2016年已经过去，随着AI技术进一步渗入到人们的日常生活的方方面面，AI在2017年有望迎来更大进步。

2017-01-15 18:12:17

大数据人工智能AI
TalkingData首席布道师鲍忠铁：我眼中的大数据产业2016年终总结
大数据产业发展了两年后，从探索阶段进入了应用阶段。数据被定义成重要的资源，正在得到企业的重视，在经营过程中发挥着重要的作用。企业看到了数据价值，从被动了解走向主动拥抱。数据如何同业务场景结合，如何变成生产力，如何指导业务决策成为企业最关心的问题。

2017-01-15 18:09:09

大数据产业Spark大数据时代
普通程序员，如何转为当前紧缺的大数据相关人才?
前段时间跟候选人聊天，一个有多年工作经验的资深 iOS 工程师告诉我，他最近正在学习 Machine Learning 相关的知识。他觉得，对于程序员来说，技术进步大大超过世人的想象，如果你不跟随时代进步，就会落后于时代。

2017-01-15 17:59:49

程序员大数据岗位
美团Apache Kylin精确去重指标优化历程
本文记录了我将Apache Kylin超高基数的精确去重指标查询提速数十倍的过程，大家有任何建议或者疑问欢迎讨论。

2017-01-15 14:27:32

大数据美团点评技术
10年前互联网产业抢入口，未来10年，大数据产业控制数据源
可以预见，未来10年，对数据源的争夺将胜似10年前互联网企业对入口的争夺，激烈程度不言而喻。控制数据源，将是大数据产业内凸显竞争力的关键。

2017-01-15 14:22:29

大数据数据源互联网
大数据除了Hadoop，还有Scrapy
互联网+概念的兴起，中国的创业者几乎把互联网+这趟车开进了所有领域，传统领域的商家人心惶惶，言必谈互联网+，仿佛不套点互联网的概念都不好意思宣传自家产品;而赶在这波潮流之前的正是燥热至今的“ 大数据 ”。

2017-01-15 14:18:35

大数据HadoopScrapy
基于Docker的京东大数据实时计算平台
JRC用户需求多样复杂，用户要求的资源配置也大小不一，系统更新部署步骤繁琐，人工操作亦有极大的安全风险，与此同时，用户的资源需求也越来越多，大集群支持、资源节省亦是我们应该重点关注的问题。本文就来介绍一种我们京东为了解决上述问题而研发的基于docker的实时计算平台。

2017-01-15 13:45:20

Docker大数据京东
时间准度对数据中心的重要性
俗话说“失之毫厘，谬以千里”，时间的精准度对于我们的工作、生活都非常重要。2000年的千年虫事件以及2017年元旦全球多一秒事件，都引起了人们的高度关注，尤其是数据中心行业。数据中心里很多系统都依赖时间来正常运行，人们要认真评估这一时间变化对内部运行设备的影响，如果设备不能够自行调整时间，则就会与实际时间产生偏差，因此而带来一系列误判，导致问题。所以，时间精准度对于数据中心来讲是非常重要的参量。

2017-01-15 13:42:07

数据中心时间网络
Hadoop创始人寄语2017：五种让开源项目成功的方法
在未来的几年内，开源生态系统将继续扩大，也会不断地在有实际意义的项目里实施。它汇聚了今天最聪明的头脑，在通力合作下，以十年前不可能的速度推进软件开发。

2017-01-15 11:26:31

Hadoop开源项目
除了加强风控，大数据还能为FinTech做些什么？
大数据对金融科技来说就像一把双刃剑，利弊皆存。企业尤其是金融科技企业在使用大数据过程中，一定要做好安全防护措施，保证用户隐私信息安全，同时也要注意数据的真实性和有效性并充分挖掘大数据背后的巨大价值，让大数据为己所用，让金融科技在大数据支撑下展翅高飞!

2017-01-15 11:17:20

风控FinTech运营
设计爬虫Hawk背后的故事
Hawk有很多的bug，没单元测试，功能不完善。但这都不是最根本的缺点，最根本是难于实现条件判断和循环，你很难写出if,switch和while。 这也是函数式语言的共同问题，你不得不逼迫自己用另外的思路去解决。虽然通过引入子任务，能“不够优雅”地解决它，但依旧要花费不少脑筋。

2017-01-15 11:01:56

爬虫HawkPython
五大尴尬掣肘大数据
安全是一个永久话题，数据越多，泄露后带来的风险和损失越大，“大数据库”越大，一锅端后看着越辣眼睛。

2017-01-15 10:56:57

大数据非结构化过期
大数据技术面临的三个重要技术问题
大数据技术面临的三个重要技术问题，我们一起来看看。

2017-01-15 10:32:49

大数据技术信息
摆地摊卖水果 利用数据分析卖出4.7亿 但这不是大数据
很多没有接触过大数据的人，都很难清楚地知道，究竟多大的数据量才可以称之为大数据。那么，根据数据收集的端口，企业端与个人端之间，大数据的数量级别是不同的。

2017-01-15 10:19:21

大数据应用数据分析
数据驱动决策的13种思维方式
“数据驱动决策”，为了不让这句话成为空话，请先装备以下13种思想武器，将来你一定能用上!

2017-01-13 16:27:35

大数据数据驱动决策思维方式
用户不断增长下，软件性能如何保证？
在移动互联的开放时代，用户呈现“野蛮”增长已不再是新鲜事儿。然而，随之而来的是，网页出错、无法访问、崩溃等系统问题时有发生。网上有云，“用户暴增过后，系统曾经的惊艳不再，大有长残之感”。事实上，对于每个互联网企业来说，软件负载测试是保证其卓越性能持续运行的必不可少的一环。

2017-01-13 16:15:10

大数据软件性能大数据技术
微软建立R工具家族，将大数据带入寻常百姓家 译文
最近两年来，微软公布了一系列对于其R工具家族的重要更新。R语言已经成为微软数据战略的重要组成部分，在Azure与SQL Server中受到支持，更重要的是立足于Azure机器学习服务将预处理数据交付至机器学习管道。其还成为微软旗下的关键性跨平台服务器产品，面向红帽Linux与Suse Linux发布对应版本。

2017-01-13 10:08:07

微软R工具家族
在恰当的地方，使用恰当的数据！
“利用大量的社会、天气和政府数据预测供应链中断。”韦塞尔写道，“利用大量的用户数据在汪洋般的网站点击中识别个人用户。企业甚至开始利用海量的文字交流信息来开发能够和客户对话的电脑算法。”

2017-01-13 09:21:25

数据Uber数据集
2017年，这两个大数据岗位一定会火！
大数据这个角度出发去看的话，会发现即使其他类型的技术岗位行情不太好，但大数据领域一直还是不错的，这一方面国内大数据政策推动的原因，另一方面是中小型的公司想拿到钱那必须有可谈的技术故事，是的，那就是数据，或者说数据驱动。

2017-01-13 09:07:48

大数据互联网数据挖掘
运营人必备的7大技能：数据分析能力是未来运营的分水岭
数据驱动运营是未来运营的趋势，也是我们运营人的一个分水岭，在运营的刀耕火种时代已经趋于没落的时候，精细化运营以及变得尤为重要，数据驱动决策是我们运营人必须要面对的挑战也是我们要下意识学的一门技能。

2017-01-13 08:59:38

数据分析运营技能
深刻理解HDFS工作机制
本篇博文首先对HDFS的重要特性和使用场景做一个简要说明，之后对HDFS的数据读写、元数据管理以及NameNode、SecondaryNamenode的工作机制进行深入分析。过程中也会对一些配置参数做一个说明。

2017-01-13 08:52:46

HDFS机制Then
如何利用 Python 打造一款简易版 AlphaGo
2017 年伊始，再度出山的 AlphaGo 化名 Master 在网络围棋平台上打遍棋界无敌手。你是否也想打造一个自己的 AlphaGo 呢?GitHub 用户 Brian Lee(brilee)发布了一个效仿 AlphaGo 的极简围棋引擎的 Python 实现 MuGo。

2017-01-13 08:37:57

PythonAlphaGoMuGo
数据分析学习笔记：数据可视化
本篇来源于书籍《数据之美—一本书学会可视化设计》的学习后整理所得。全篇主要围绕数据可视化的5个步骤展开，其中重点内容是第三步：“应该使用哪种可视化形式”。本篇旨在带你全面认识了解可视化，所以一些具体的工具的使用并未涉及，只是罗列类一些常用的可视化工具。

2017-01-12 17:28:59

数据分析数据可视化可视化
如何衡量数据中心的高可用及容灾水平
不少的数据中心评价机构尽量保证数据的真实性和权威性，一定要将数据中心分个三六九等，这其中就有两项非常重要的参数，就是一个数据中心的高可用性和数据中心的容灾能力。往往这两项会在整个数据中心评价中占据相当大的权重，很多数据中心在建设时考虑最多的也是这两个方面。下面就展开来谈谈高可用性及容灾。

2017-01-12 17:22:34

数据中心数据流量容灾水平
高效数据中心网络管理五大技巧
为有效管理数据中心网络，IT团队需要从小范围拓扑开始，刷新最新标准以及评估SDN等技术带来的影响。 数据中心网络管理是个多管齐下的过程，从拓扑开始着手，会有更多拓展空间。本文主要带您了解数据中心网络管理的最新趋势和最佳实践的五个网络建议。

2017-01-12 17:19:02

数据中心叶脊架构网络标准
一篇文章全面解析大数据批处理框架Spring Batch
如今微服务架构讨论的如火如荼。但在企业架构里除了大量的OLTP交易外，还存在海量的批处理交易。在诸如银行的金融机构中，每天有3-4万笔的批处理作业需要处理。针对OLTP，业界有大量的开源框架、优秀的架构设计给予支撑;但批处理领域的框架确凤毛麟角。是时候和我们一起来了解下批处理的世界哪些优秀的框架和设计了，今天我将以Spring Batch为例，和大家一起探秘批处理的世界。

2017-01-12 14:50:15

大数据Spring Batc框架
如何在实战路上与时俱进：深度学习更优实践
自2006年Hinton提出神经网络新的训练方法起，深度学习发展迅速，促使人工智能在图像、语音、自然语言处理等多个领域有了实质性的突破，达到产业应用标准。然而，深度学习作为人工智能领域的一项前瞻技术，实践性强，入门门槛高，关于深度学习的研究与应用，现在仍有很多问题没有找到满意的答案，这些都给深度学习的广泛应用带来挑战。本文旨在提供一份清晰、简洁的深度学习实践说明，以便从事深度学习研究与工程技术人员能够快速掌握深度学习的实际经验。

2017-01-12 13:26:38

大数据深度学习大数据技术
更简洁，更高效！TalkingData小程序分析服务正式上线
微信官方虽然提供了基础统计功能，运营人员可以通过其查看小程序的运营状态，但其只起到概览作用，运营人员不能仅将基础统计作为深度运营作的数据依据。作为领先的大数据服务提供商，TalkingData紧跟微信的革新脚步，率先完成了微信小程序分析服务功能的上线。

2017-01-12 10:38:04

TalkingData小程序
政府大数据服务，跑马圈地正当时
移动互联网的用户数据被BATJ3X系瓜分殆尽了,最大的一块增量数据是物联网(IOT),不过考虑到目前已经联网的智能硬件与“万物互联”的理想来说仅仅为1%，并且大多数都是非结构化的数据，其中清洗和挖掘还需要算法的改进以及系统的完备，还有很长的路要走。

2017-01-12 09:16:09

大数据政府马圈地
大数据技术面临的三个重要技术问题
大数据术语广泛地出现也使得人们渐渐明白了它的重要性。大数据渐渐向人们展现了它为学术、工业和政府带来的巨大机遇。

2017-01-12 09:11:07

大数据半结构化系统建模
将会有所回报的16个大数据认证
由于大数据的兴起与应用，数据科学家和数据分析师，以及具有大数据技术工作能力的工程师和开发人员得到了青睐，并获得良好的回报。那么，行业人士如何获得这样的一份工作?那就是获取大数据认证。

2017-01-12 08:58:36

大数据认证INFORMS
VR如何巧妙填补传统数据视觉化的漏洞
VR的广泛传播对于数据视觉化具有着可算是屈指可数的地位并因VR发生了天翻地覆的改变。但重点是如何改变?现如今的数据视觉化又发生了哪些问题?这篇文章就此深挖传统视觉化所存在的问题和理解抽象信息中的困难以及VR如何使之改变。

2017-01-12 08:44:44

数据视
大数据治理：地方政府准备好了吗？
大数据治理不单单是数据问题，也不完全是技术问题，而是触及政府管理和公共治理的深层次问题。

2017-01-12 08:27:42

大数据政府电子治理
大数据集群部署与管理
大数据在我们的生活中，发挥着越来越明显的作用。比如，大数据辅助购物平台推荐适合客户的产品，大数据辅助避免堵车，大数据辅助做健康检查，大数据娱乐等。

2017-01-11 16:57:51

大数据大数据集群监控
“2017鸡年”数据分析市场的10个预测
自助数据准备工具经历了快速增长，因为越来越多的数据用户意识到这项技术可以通过快速找到并访问来自任何来源的数据来节省他们巨大的时间，预算和资源，然后准备在几分之一的时间内进行分析它使用电子表格和其他手动强化措施。而这一趋势将继续扩大到2017年，事实上，巨大的机会在前面。我们将继续看到尽可能多的创新，这些创新将持续改变数据科学家，数据分析师和业务用户如何利用洞察力来实现企业价值并改进运营流程。

2017-01-11 16:54:34

数据分析数据准备数据虚拟化
Intel开源基于Spark的深度学习库BigDL
近日，Intel 开源了 BigDL，这是一个基于 Apache Spark 的分布式深度学习库。使用 BigDL ，用户可以将他们的深度学习应用程序作为标准的 Spark 程序，它可以直接运行在现有的 Spark 或 Hadoop 集群之上。

2017-01-11 16:36:51

Intel开源BigDL
大数据金融渐行渐进
不管你接受还是拒绝，大数据时代已经呼啸而至;不管你恐惧还是欣喜，大数据金融正在悄然临近。随着大数据时代来临，大数据金融多彩的曙光，已经灿烂闪现。

2017-01-11 15:06:51

大数据金融数据应用
大数据分析模型成功关键因素之我见
无论在报纸、杂志、机场媒体，还是在酒吧的闲谈中，大数据都成了一个热门话题。每个人都在谈论这个时尚的话题，但迄今为止只有极少数企业真正成功的运用这一技术!导致这一情况的重要原因就是企业对建立可操作的大数据分析模型成功关键因素缺乏深刻的认识。

2017-01-11 14:58:50

大数据分析模型数据分析
大数据等最核心的关键技术：32个算法
合并查找算法(Union-find)——给定一组元素，该算法常常用来把这些元素分为多个分离的、彼此不重合的组。不相交集(disjoint-set)的数据结构可以跟踪这样的切分方法。

2017-01-11 09:31:41

大数据技术算法
一个大数据应用是如何炼成的
大数据应用最大的挑战，就是未来的不确定性，因此，传统公司动辄提前半年进行投资预算规划的方式是不太适合大数据的。

2017-01-11 09:22:03

大数据应用资源
R、SQL、Python，看数据科学家最喜欢的编程语言
迄今为止世界范围内已经有超过200位数据科学家参与了调查，然而结果显示并没有一种在数据科学领域占绝对优势的编程语言，但是也似乎主要集中在有限几个选项里：几乎96%的参与者断言至少要用R，SQL或者Phython中的一种。

2017-01-11 09:16:49

SQLPython编程语言
大数据如何支撑更好的商业模式来驱动精细化运营？
互联网思维UFO模型中的U代表User experience，即极致用户体验，其对应的方向是产品设计;F代表Freemium，即免费商业模式，其对应的方向是商业模式研究和设计;O代表精细化运营，其对应的方向是产品运营，而大数据在这三个方向的应用起到不同程度的作用。

2017-01-11 09:11:14

大数据商业模式运营
数据分析如何入门及职业规划？
数据分析师方向，很多读数学、统计学、计算机的童鞋会选这个方向，终极目标都是成为数据中心的负责人。

2017-01-11 08:51:26

数据分析职业规划
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