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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
Oracle：数据资本的兴起
依靠数据进行决策是一种全新的文化。除了辅助人类进行判断以外，数据资本也将拓展算法决策的范围。传统上严格属于人类领域的选择权也将为机器所有。在营销建议、卡车路线设定和信贷审批领域，这已经变成现实。诸如癌症筛查图像算法等今天仍然处于试验阶段的分析算法也将成为未来的常态。

2016-10-25 09:53:50

Oracle数据资本
淘宝天猫“双十一”大数据：2016年或达1180亿元？
2009年至今，双11已经走到了第8个年头，从最初5000万元销售额，到去年的912.17亿，实现了千倍增长，下面我们来看看阿里巴巴“双十一”销售额变动情况。

2016-10-25 09:47:14

大数据淘宝阿里巴巴
大数据能让警察被开除，政企如何应对大数据落地
大数据在政府层面有巨大的应用价值：数据辅助决策、精准研究、舆情分析管理、提升信息安全、促进创新和差异化的政务服务、改进政务服务模式，亟待解决。

2016-10-25 09:37:13

大数据政企警察
大数据预测楼市 到底有多靠谱？
现在还有多少人愿意花多少钱在上海市区买房子呢?买多大呢?买几房，这类问题可以根据大数据来进行预判。这一板块同样包括了四个方向： 消费者识别、年龄和家庭结构、消费需求轨迹和消费者描摹 。也就是究竟是谁在买房，年龄属性、职业特点、性别都是什么样子?

2016-10-25 09:25:36

大数据楼市走势
Spark与Hadoop两大技术趋势解
说到大数据分析，16年基本被Spark与Hadoop霸屏，到底是什么样的魔力让它们足以引起大数据世界的波动，未来又会如何发展呢?

2016-10-25 09:13:21

SparkHadoop技术
如何系统地学习数据挖掘
技术尤其是计算机领域的技术发展是宽泛且快速更替的(十年前做网页设计都能成立公司)，一般人没有这个精力和时间全方位的掌握所有技术细节。但是技术在结合行业之后就能够独当一面了，一方面有利于抓住用户痛点和刚性需求，另一方面能够累计行业经验，使用互联网思维跨界让你更容易取得成功。

2016-10-25 08:49:34

数据通信行业技能图
机器学习+大数据 会是癌症的新“药方”吗?
随着数字基础设施到位，Schadt 希望让越来越多的患者参与到基因数据收集项目之中。不过，他希望患者不仅仅分享自己的基因，也能分享从其他监控设备所收集到的生物信息，比如血压、血糖等等。

2016-10-25 08:38:53

大数据DNA 变种癌症
从概念到底层技术，区块链一站式分析和汇总
区块链是加密货币背后的技术，是当下与VR虚拟现实等比肩的热门技术之一，本身不是新技术，类似Ajax，可以说它是一种技术架构，所以我们从架构设计的角度谈谈区块链的技术实现。

2016-10-24 23:27:02

区块链架构
数据分析如何帮产品实现用户增长?
腾讯深度报告，2016年，75%的消费者仍计划保持或增加消费支出。随着人们收入水平的提升，消费者愿意花费更高的价格来购买提高生活品质的产品与服务。对于商家而言，他们拥有多种机会吸引日渐成熟的消费者，解决他们对当前生活的不满。

2016-10-24 23:18:55

数据分析漏斗留存率
理解Spark的核心RDD
与许多专有的大数据处理平台不同，Spark建立在统一抽象的RDD之上，使得它可以以基本一致的方式应对不同的大数据处理场景，包括MapReduce，Streaming，SQL，Machine Learning以及Graph等

2016-10-24 23:04:56

SparkRDD数据
大数据的那些事(3):三驾马车之坑人的MapReduce
我们先看看作为编程模型的MapReduce。所谓MapReduce的意思是任何的事情只要都严格遵循Map Shuffle Reduce三个阶段就好。

2016-10-24 22:57:05

MapReduceGoogle大数据
大数据那些事(2)：三驾马车之永垂不朽的GFS
但凡是要开始讲大数据的，都绕不开最初的Google三驾马车：Google File System(GFS)， MapReduce，BigTable。如果我们拉长时间轴到20年为一个周期来看呢，这三驾马车到今天的影响力其实已然不同。

2016-10-24 22:50:56

GFS大数据Google
大数据的那些事(1)：Google的后悔药
不可否认，大数据伊始，主要是因为Google这个公司。更加确切的说，不仅仅是因为Google的一系列的论文，更是因为Google以自己的一年又一年的财报告诉大家，免费的消费者们，结合大数据的技术，做成广告平台，就像开了印钞机一样。

2016-10-24 22:41:06

大数据Google
3秒帮你用大数据搞定微信公众号运营!
大数据在网络推广、电商、DSP等领域的应用已经展现了出色的精准营销能力，若把这些技术能力应用到微信运营，也许能带来让你意想不到的效果。

2016-10-24 13:47:37

大数据微信运营
以大数据技术引领 强化银行风险管控和不良资产处置
大数据技术手段的应用，为现有征信体系建设提供了很好的补充和强化作用。当前一些企业所做的尝试表明，大数据可以帮助银行提高征信水平和风险监控能力。

2016-10-24 13:40:50

大数据不良资产银行风险
实施大数据项目需要牢记避免的6个错误做法
大多数组织为其成功实施项目工作，都已经制定了一套大数据的最佳做法。当涉及到大数据和分析时，列出企业应该远离的陷阱清单也同样重要。以下是企业实施大数据项目中要牢记的六个注意事项，是大数据项目实施中不要犯的错误做法，以保持业务具有较低的风险和高成功率。

2016-10-24 12:47:09

大数据大数据项目
数据中心决策之虚拟化管理与灾难恢复
目前对于虚拟化管理软件，70%的商业专家希望虚拟化管理软件能监控服务器的可用性。60%的人希望软件可以监控网络的性能，50%的人希望能够管理系统安全性，53%的人希望软件对容量规划做出一份公告，52%的人希望软件能管理配置和变更以及执行其他任务。

2016-10-24 12:42:52

数据中心
电商新趋势下的数据分析实践与思考 原创
从2015年开始移动电商大幅度崛起，电商整体上升趋势减缓，移动电商崛起，原有PC端流量减少，指标下降。新形势下用户与商品之间的关系包括：数据关系、技术问题、算法策略、产品形态、平台策略。

2016-10-24 11:24:22

电商数据
理解Spark的核心RDD
RDD，全称为Resilient Distributed Datasets，是一个容错的、并行的数据结构，可以让用户显式地将数据存储到磁盘和内存中，并能控制数据的分区。

2016-10-24 09:52:45

SparkRDD容错
运用大数据防控互联网金融犯罪
随着互联网和大数据技术的日趋成熟，我国应逐步构建互联网金融犯罪防控的综合法律体系，逐步完善互联网金融犯罪的防控措施，为经济发展和社会稳定提供保障。

2016-10-24 09:48:02

大数据互联网犯罪
如何成为一名数据科学家?
在现实生活，“数据科学家”这个词可以指代非常广泛的工种，因此它存在很多种形式，考虑到工业界以及商业界各种需求的不同，还有问题中目标与输出角色的不同。

2016-10-21 19:59:43

数据科学家数据科学
KDnuggets 官方调查：数据科学家最常用的十种算法
最新一期的 KDnuggets 调查展示了一份数据科学家使用度最高的算法列表，这份列表中包含了很多惊喜，包括最学术的算法和面向产业化的算法。

2016-10-21 19:44:08

数据科学家算法
数据科学之路(上)
有些人可能会说没有数据科学家的时候，公司也一样能做数据，也有数据团队，也有这些岗位啊?数据科学家又是个什么鬼?

2016-10-21 19:24:35

数据科学家数据科学
一文读懂 CNN、DNN、RNN 内部网络结构区别
从广义上来说，NN(或是更美的DNN)确实可以认为包含了CNN、RNN这些具体的变种形式。在实际应用中，所谓的深度神经网络DNN，往往融合了多种已知的结构，包括卷积层或是LSTM单元。但是就题主的意思来看，这里的DNN应该特指全连接的神经元结构，并不包含卷积单元或是时间上的关联。

2016-10-21 18:40:43

CNNDNNRNN
如何成为数据分析师
最近几年大数据的概念比较火，越来越多的人感受到数据的价值，许多公司都开始招聘数据分析相关的职位。但如果你去看看国内的高校，会发现没有一所大学开有数据分析专业的，职位的成熟度还不够。

2016-10-21 14:41:22

数据分析师大数据
总结：常用的 Python 爬虫技巧

2016-10-21 14:35:52

Pythonwebget方法
一文梳理大数据四大方面十五大关键技术
大数据关键技术涵盖从数据存储、处理、应用等多方面的技术，根据大数据的处理过程，可将其分为大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据分析及挖掘等环节。本文针对大数据的关键技术进行梳理，以飨读者。

2016-10-21 14:27:31

大数据技术大数据采集
大数据热中的冷思考：更应关注数据的社会文化意义
有学者指出，大数据开启了一次重大的时代转型，它正在改变我们的生活以及理解世界的方式，成为新发明和新服务的源泉。因此，我们要大力实施国家大数据战略。但在大数据热中也应该有冷思考，因为大数据可能带来的风险与挑战是不容忽视的。只有正视各种风险与挑战，才能更好推动大数据发展。

2016-10-21 14:22:42

大数据防止大数据
数据江湖之多元剑法 --主成分分析
我们这里只会讲到问题的理解和结果的解读层面，想进一步知道具体的模型设定、数学表达、方法推导、软件实现的技术党同学，请移步到书店找一本多元统计的教材来啃一啃，或者来修一学期媛子的多元统计课程哈。

2016-10-21 14:17:21

大数据主成分分析多元回归
为什么要做用户行为分析?
很多人可能不知道，「行为分析」四个字的分量已经代表了近两年一些高速成长的公司对数据分析需求的精细化程度，同时，它也催生出了新一代的数据分析工具和分析方法。过去，所有人都在关注PV、UV、跳出率、访问深度、停留时长，还有很多人始终放不下的热力图等，总体来说，这些指标都属于统计指标，反映的都是产品总体情况，数据的价值除了反映现状，还有更重要的是应用。统计是数据汇总整理的结果，没有分析，怎能拿来指导业务增长呢?

2016-10-21 14:17:13

大数据技术大数据行为分析
大数据产业遭遇“垄断”和“孤岛”
在技术的推动下，大数据已不仅仅是一种应用工具，而是撬动经济增长的“生产力”，催生了体量巨大的新兴产业。业内专家指出，大数据已成为支撑社会有效运行的战略资源。目前我国亟须在数据融合、立法、安全方面完善顶层设计，为大数据产业的健康发展奠定基础。

2016-10-21 14:13:57

大数据产业大数据技术
“大数据”助力第三方支付
第三方支付行业已步入成熟期。互联网研究机构“易观智库”发布报告指出，大数据将成为第三方支付行业盈利的突破口。

2016-10-21 14:09:10

大数据支付终端
大数据药方｜WOT技术门诊第一期诊断书
9月27日，WOT技术门诊第一期会诊结束，本期特邀门诊专家数果科技创始人王劲，针对在构建大数据应用平台过程中遇到的典型问题开出了那些药方？

2016-10-21 13:37:50

大数据大数据技术
打车不再加价？大数据说可以有
高峰期打车的供求关系不均衡的问题，一直被诟病。我们提议可以把打车看成一个推荐系统和一个广告系统，通过预估转化率，结合乘客的竞价来分配给相应的司机了。这个框架下，最重要的是调度系统，乘客分析、司机分析。

2016-10-20 13:20:58

大数据区域失衡
实施大数据项目需要牢记的6个注意事项
大多数组织为其成功实施项目工作，都已经制定了一套大数据的最佳做法。当涉及到大数据和分析时，列出企业应该远离的陷阱清单也同样重要。以下是企业实施大数据项目中要牢记的六个注意事项。

2016-10-20 13:15:09

大数据项目创新
解决方案提供商应该关注的28种最先进的存储产品 译文
戴尔收购VMware的母公司EMC基本上没有遏制厂商出席VMworld 2016大会的高涨热情。的确，这次收购表明了VMware会如何继续在存储行业蓬勃发展，尽管主人由一家厂商变为另一家。

2016-10-20 08:35:20

存储方案提供商
除Hadoop外的9个大数据技术分析盘点
Hadoop是大数据领域最流行的技术，但并非唯一。还有很多其他技术可用于解决大数据问题。除了Apache Hadoop外，另外9个大数据技术也是必须要了解的。

2016-10-19 21:22:32

大数据大数据技术
工业大数据的3大来源、3大关键问题、2个实施案例
王建民：探索走出符合国情的工业大数据自主之路——工业大数据的范畴、关键问题与实践

2016-10-19 21:14:01

王建民工业大数据
这5种必知的大数据处理框架技术，你的项目到底应该使用其中的哪几种
本文将介绍大数据系统一个最基本的组件：处理框架。处理框架负责对系统中的数据进行计算，例如处理从非易失存储中读取的数据，或处理刚刚摄入到系统中的数据。数据的计算则是指从大量单一数据点中提取信息和见解的过程。

2016-10-19 21:02:59

大数据技术大数据系统处理框架
大数据应用的下一阶段发展方向在哪里?
时至今日，我们的数据管理能力日益提升，但数据分析能力则相对落后。尽管工具与流程皆已齐备，但仍然缺少充足的数据科学家人员。在今天的文章中，我们将专注于能够交付实际分析结论的大数据应用，同时追踪其发展及当前状态，最终借此窥探大数据技术的未来发展方向。

2016-10-19 18:36:50

大数据大数据应用
Spark生态系统中的图数据分析知识
图结构可有效表示稀疏矩阵，因而图数据分析可用于实现大数据分析。对于Spark生态系统中的图处理系统GraphX，《Spark GraphX in Action》一书给出了详细的教程和典型用例，将教会读者如何使用GraphX和GraphFrames进行图分析。本文是Info对该书作者的访谈，内容包括图数据及分析技术、GraphX高效程序开发、图数据分析的趋势等。

2016-10-19 18:31:11

Spark图数据分析传统数据
Apache Kafka如何让流数据进入主流 译文
开源Apache Kafka是一项高效的大数据策略中日益重要的核心部分，本文解释了个中原委。

2016-10-19 16:52:52

流数据Apache Kafk
DriveScale声称，大数据需要一种新的数据中心基础设施 译文
大数据在不断地越来越大，并且在改变商业智能塑造现代企业组织的方式。

2016-10-19 16:01:21

大数据中心
2016年上半年10种最酷的大数据产品 译文
据市场研究公司IDC声称，去年，大数据和业务分析应用软件、工具和服务的销售额达到了近1220亿美元，到2019年会猛增50%以上，达到1870亿美元。

2016-10-19 15:34:57

2016大数据
用数据共享和大数据思维挖掘应用系统市场的新商机
随着新经济环境和新商业规则的产生，应用系统用户的业务运作环境和需求也发生了巨大的变化，以前的应用系统产品关注的是企业用户本身内部的业务数据，而现在随着新商业规则的建立，企业的管理范围扩大了，需要协同的业务以及整合的资源也更多了，这就使得数据交互和共享的需求越发的强烈，应用系统厂商如果能变换角度，注重数据共享、业务协同和大数据的创新思维，就可以挖掘出应用系统市场的新商机。

2016-10-19 14:58:05

大数据大数据应用
大数据存储：扩展Hadoop的十大要点 译文
如果你有Hadoop发行版的多个实例，就会有多个这种横向扩展的存储孤岛。

2016-10-19 13:47:41

大数据存储Hadoop
下一次技术革命，数据驱动让决策更精准、高效
数据是一种连接。它连接4个最基本的象限，时间，地点，任务，事件。我们为什么要说数据会是下一次技术革命浪潮的最重要的指针?大家来看一下，根据美国几家顶级研究机构的报告，(Gartner，IDC等等)，在未来的5年，我们会有40亿人通过互联网产生各种数据，将成就一个4万亿美元的市场，将有两千五百万种软件接入，250亿台各种各样的设备接入各种数据系统，五百万亿GB的数据产生。

2016-10-19 13:18:28

数据驱动分析
大数据难懂？从奥巴马竞选中轻松读懂大数据
大数据源于大量、快速产生的数据。从量方面来说，我们可以做个简单的核算：每一分钟，人类就会寄出二亿四百万封电子邮件，张贴240万则贴文到Facebook上，上传72小时的影片到YouTube，以及把216000张新照片放在Instagram上，这所有的一切都是大数据体系里的基础细胞。再从速度方面来看，当下全球的数据资料，有90%是在过去两年的时间里产生的;每年的数据增量都在50%以上。

2016-10-19 13:13:49

大数据竞选回顾性
大数据产业正处在蓬勃发展的孕育期与机遇期
大数据技术将在开源环境下不断提升，大数据产业将依赖快速聚集的社会资源，在数据和应用驱动的创新下，不断丰富商业模式，构建出多层多样的市场格局，大数据产业生态也将得到不断完善。

2016-10-19 13:02:25

大数据创新开源
数据挖掘其实就是为了干这四种事？
数据挖掘主要侧重解决四类问题：分类、聚类、关联、预测。数据挖掘非常清晰的界定了它所能解决的几类问题。这是一个高度的归纳，数据挖掘的应用就是把这几类问题演绎的一个过程。

2016-10-19 12:54:15

数据聚类关联
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