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大数据

8793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 8793 条
大数据从何而来?不得不知的7个数据源供应平台
国内外比较知名的数据API产品，基础性的可能更多会选择百度APIStore、聚合数据、Haoservice;而对于行业、专业有特别需求的用户来说，通联数据、Apix会使不错的选择;如果是需求国内社交、电商、资讯平台的数据，可以考虑数说聚合;如果是要国外数据，小编则比较推荐Datasift。读者可根据自身的需求，选择最适合的API。我们都知道一句话“巧妇难为无米之炊”，数据源就是让数据产生价值中的那些大米。那大数据时代企业需要哪些数据呢?

2017-01-22 19:57:42

大数据数据源
哪家公司在2016年租用数据中心空间最多？
2016年哪家公司租用数据中心空间最多?答案是微软。根据商业房地产公司北美数据中心的最新市场报告，全球第二大云计算服务提供商微软公司2016年在五个市场签署了最大的批发数据中心租赁协议。

2017-01-22 19:27:10

数据中心微软Oracle
大数据研究常用软件工具与应用场景
众多新的软件分析工具作为深入大数据洞察研究的重要助力， 也成为数据科学家所必须掌握的知识技能。本文针对研究人员(非技术人员)的实际情况，介绍当前大数据研究涉及的一些主要工具软件(因为相关软件众多，只介绍常用的)，并进一步阐述其应用特点和适合的场景，以便于研究人员能有的放矢的学习和使用。

2017-01-22 16:25:01

大数据软件工具应用场景
移动金融app运营应该关注的9个指标
中国的移动金融互联网行业在近两年跨入了蓬勃的多元化道路。目前市场上移动金融领域的app多如牛毛，仅是从功能上划分，就产生了诸如支付、理财、手机银行、证券、消费金融等各大派系。在当下国内移动互联网的环境下，互联网公司和大型国有机构自身的基因特性又更进一步加快了各垂直领域百花齐放的局面。

2017-01-22 15:55:54

大数据移动金融应用
从数据仓库到数据湖——浅谈数据架构演进(加强版)
我们尝试过在数据加载过程中自学习的产生数据库schema，证明这个思路是可行的。基于结构化的数据，这个过程非常容易。但对于非结构化的数据，还是存在很大的挑战。使用机器学习的方式，模型训练成本恐怕和人工抽取schema的工作量是相当的。这是开放的话题，可以讨论。

2017-01-22 15:43:47

数据架构演进
深度评论 | 大数据金融风控大浪淘沙强弱渐分，长路漫漫投机者勿入
我将分几个部分逐一展开我对2016年大数据发展的回顾以及对2017年的一些展望和建议。因为个人在过去的一年里主要做的是大数据在金融领域以及网约车反刷单领域的业务，所以对市场的认知仅限于这两个领域，文中的观点可能并不适用其他领域的，欢迎批评指正。

2017-01-22 15:25:16

大数据动向金融
浅议大数据时代下消防工作、生活和思维的变革
在大数据信息时代下，这些信息以及之间的关联性将会对我们工作、生活还有思维方式带来怎样的改变?

2017-01-22 11:30:54

大数据思维变革
成本与性能兼得 简化Hadoop云部署的高招
对于大数据管理和分析应用程序云服务，用户的关注度正不断增长，而为了应对这一趋势，供应商已经开始努力简化Hadoop的云部署流程，并试图降低云端Hadoop的购买价格。

2017-01-22 10:40:31

Hadoop云部署大数据
数据新能源驱动智慧新世界：大数据应用从互联网向传统行业延伸
互联网+数据”的创新创业模式成为“互联网++创新创业的主要方向之一，为经济创新带来新增量。

2017-01-22 10:10:29

数据互联网传统
从炉石传说数据库故障谈谈MongoDB的数据库备份和恢复手段
我们的MongoDB服务拥有完善的自动备份/恢复功能，灵活的备份策略，好用的恢复到任意时间点功能。我们的备份存放了多份副本，可靠性达10个9，请大家放心使用!

2017-01-22 08:49:05

MongoDB数据库故障
阿里巴巴分布式数据库服务DRDS研发历程
淘宝DRDS/TDDL是阿里巴巴自主研发的分布式数据库服务。DRDS脱胎于阿里巴巴开源的Cobar分布式数据库引擎，吸收了Cobar核心的Cobar-Proxy源码，实现了一套独立的类似MySQL-Proxy协议的解析端，能够对传入的SQL进行解析和处理，对应用程序屏蔽各种复杂的底层DB拓扑结构，获得单机数据库一样的使用体验。

2017-01-20 16:00:33

阿里巴巴分布式数据库DRDS
2017年大数据向左走、向右走？且看阿里数据经济研究中心六位大咖怎么看
2016年的市场热点从大数据已经过渡到了人工智能，但大数据、计算能力和算法这三大要素结合在一起才真正造就了人工智能在2016年的崛起。那么，业内专家如何看过去的2016和2017年大数据的发展呢?让我们看下6位ADEC(阿里数据经济研究中心)的特邀研究员的观点吧。

2017-01-20 15:42:10

阿里大数据大数据产业
一篇文章总结大数据营销的几道坎！
大数据营销作为一项新兴的技术，注定属于明天，且只能属于明天。我们所能做的，应该是心存敬畏，保持关注，敏锐洞察，去伪存真。

2017-01-20 15:01:19

大数据营销大数据数据安全
有了云，数据中心有何不同
自从云计算横空出世，一切信息技术都开始围着它转，云计算有如神一样地存在着。要说和云计算关系最密切的，当属数据中心喽。作为信息数据处理的最集中场所，数据中心当仁不让成为云计算最受依赖的开垦地，当云计算和数据中心结合到一起，自然给数据中心带来了很多变化。在数据中心前面多了一个前缀“云”，这可不是随随便便加的，它给数据中心赋予了新的含义。有了云，数据中心到底有何不同呢?本文将揭晓答案。

2017-01-20 15:00:27

数据中心云计算
大数据与产业发展之干货辑录（下篇）
2016年刚刚过去，2017年悄然而至。再过几个月，我们又将迎来2017数博会的隆重举行。2016年，大数据行业发生什么事、取得了哪些成果?2017年，大数据行业发展的侧重点将会体现在哪些方面、又面临着哪些挑战?

2017-01-20 14:32:38

大数据数据分析安全
英特尔发布BigDL深度学习框架，欲利用CPU打击GPU 译文
英特尔公司虽然能够利用BigDL这类库获得一定竞争优势，但从长远角度来看，机器学习的历史车轮仍在朝着以GPU支持为主的方向滚动。

2017-01-20 13:58:31

英特尔GPUCPU
人工智能中 5 个让人意想不到的误差来源
对于任何学习系统，输入的数据决定了输出。这并不是一个新的观点，但当看到系统被数以百万的示例数据驱动时，我们往往会忘了这个观点。人们往往会想：海量的数据可以将人类造成的误差碾压成渣渣。但是如果训练集本身就有偏斜的话，结果也可想而知。

2017-01-20 13:37:40

大数据人工智能技术
日志和告警数据挖掘经验谈
项目的需求是收集的客户系统一个月300G左右的的日志和告警数据做一个整理，主要是归类(Grouping)和关联(Correlation)，从而得到告警和日志的一些统计关系，这些统计结果可以给一线支持人员参考。

2017-01-20 09:43:12

日志告警挖掘
A/B测试系统设计
A/B 测试，简单来说，就是为同一个目标制定两个方案，让一部分用户使用 A 方案，另一部分用户使用 B 方案，记录下用户的使用情况，看哪个方案的效果更好，以便全面推广。

2017-01-20 09:32:19

AB测试
大数据时代零售企业如何进行精确营销
零售企业通过多年的运营，掌握了大量的一手数据资料，如果能从这些数据中发现其的价值，掌握消费者的消费行为规律，预测消费者的购买意图，从而有针对性地制定精确的营销策略，消费者将感受到企业对他们的关注，降低营销成本的同时能改善消费者的消费体验。

2017-01-20 09:21:12

大数据零售营销
那些容易被黑产盯上的开源数据库软件
全球范围内大量MongoDB因为配置不当导致公网匿名可访问，被黑产大量利用，删除业务数据并索要赎金后才恢复数据，本文从攻防角度讲述下那些容易被黑产盯上的开源数据库软件。

2017-01-20 09:15:48

开源数据库软件
大数据项目如何落地之路线图探讨
从事过多个大数据项目的规划方案及项目落地工作，在这里与大家分享一些心得，主要是关于大数据项目如何成功落地并取得预期目标，也可以说这些是实践出来的观点。

2017-01-20 09:08:28

大数据路线应用
大规模机器学习：将数据科学引入生产系统架构的典型模式
数据科学这个概念已经被非常多的行业所接受。数据科学(源自于一个科学研究课题)最早是来自于一些试图去理解人类的智能并创造人工智能的科学家，但现在它已经被证明是完全可以带来真正的商业价值。

2017-01-20 08:53:37

数据系统架构驱动
使用Apache Flume抓取数据（1）
使用Apache Flume抓取数据，怎么来抓取呢?不过，在了解这个问题之前，我们必须明确ApacheFlume是什么?

2017-01-20 08:44:53

Apache Flum抓取数据
成本性能要兼得?简化Hadoop云部署有高招
对于大数据管理和分析应用程序云服务，用户的关注度正不断增长，而为了应对这一趋势，供应商已经开始努力简化Hadoop的云部署流程，并试图降低云端Hadoop的购买价格。

2017-01-19 15:05:38

Hadoop云计算大数据
数据挖掘在Google再营销中的应用
再营销就是将广告信息再次推送到曾经访问过你的网站用户面前，Google再营销就是利用Google联盟已有的网站和广告数据，对曾经来过网站或点击过广告的用户群体召回，并结合数据挖掘技术实现精准再营销，提高转化率。

2017-01-19 14:45:34

数据挖掘Google再营销
深度数据包检测DPI开发解析
深度数据包检测(Deep packet inspection，缩写为 DPI)是一种特殊的网络技术，一般网络设备只会查看以太网头部、IP头部而不会分析TCP/UDP里面的内容这种被称为浅数据包检测;与之对应的DPI会检查TCP/UDP里面的内容，所以称为深度数据包检测。

2017-01-19 14:35:10

数据包DPInDPI
数据中心在2017年的愿望清单
企业采用云计算技术似乎是不可避免的，然而企业需要多年才能完全转向云计算。因为企业的一些业务和服务永远不会离开企业的私人数据中心。这意味着许多企业必须专注于即时的数据中心需求。Virtual仪器公司首席技术官JohnGentry最近分享了企业技术领导者可能希望2017年在数据中心中发生的事情的一些想法。

2017-01-19 14:32:28

数据中心Gentry私有云
数据中心建筑绿色评价系统简介
当我们需要在世界各地建设数据中心时，一定要考虑当地的评价系统，以免自己的数据中心不过关。在很多地区，如果没有达到绿色环保标准的建筑会遭到处罚，同时获得当地流行评级的数据中心可以获得政府的快速批准，在税收、管理、贷款等方面享受到优惠，所以数据中心建设必须要入乡随俗，按照当地的评价标准来建设。下面介绍几种流行的数据中心建筑评价系统，很多没有评价系统标准的国家和地区往往也会参考。

2017-01-19 11:41:13

数据中心绿色环保
英特尔开源分布式深度学习库BigDL：支持高性能大数据分析
近日，英特尔开源了一个运行在 Apache Spark 上的分布式深度学习库 BigDL，其可以利用已有的 Spark 集群来运行深度学习计算，并且还能简化从 Hadoop 的大数据集的数据加载。

2017-01-19 11:36:28

英特尔大数据分析BigDL
Apriori算法原理总结
关联算法是数据挖掘中的一类重要算法。其核心是基于两阶段频繁集思想的递推算法。该关联规则在分类上属于单维、单层及布尔关联规则，典型的算法是Apriori算法。

2017-01-19 09:12:39

Apriori算法流程
大数据行业图谱（3）：为什么大数据应用公司这么贵？
2017年，大数据这把火烧了六年，依然没有减弱的征兆。过去一年，话题的热点已经不再是大数据概念和定义，而是集中在大数据的应用。大多数企业老板已经明白什么是大数据，开始关心数据如何与业务结合，提升企业盈利能力。

2017-01-19 08:57:40

大数据行业技术
数据为王的时代 大数据对消费金融的影响
大数据时代的大潮中，金融机构之间的竞争将在数据上全面展开，说到底就是“数据为王”。谁掌握了数据，谁就拥有风险定价能力，谁就可以获得高额的风险收益，最终赢得竞争优势。

2017-01-19 08:48:08

大数据金融消费
机器学习、数据科学、人工智能、深度学习、统计学等的区别
AI(Artificial Intelligence)是创建于20世纪60年代的计算机科学的一个子领域，是关于解决那些对人类来讲非常容易但是对计算机而言很难的任务。

2017-01-19 08:35:51

数据科学深度学习机器学习
远离“数据呆” 对业务的理解和思考永远高于分析技术的选择
随着数据积累得越来越多，数据获取成本不断降低，人们开始走向另一个危险的极端，那就是任何事情都要看数据，任何决定都去依赖数据。这种风气培养出了越来越多的“数据呆”。作为一个数据分析师，我是非常反对“唯数据论”的。为什么呢?让我详细地来说一说。

2017-01-18 18:33:50

大数据数据呆技术
数据库也要“瘦身”，你知道吗？
工业4.0时代，如何应对信息的爆炸式增长?在财务、物料、人力等ERP数据指数增长的背后，形形色色的系统、林林总总的需求同时也导致许多功能模块运行缓慢、响应时间滞后。为了向企业提供稳定的数据库性能，并满足长期保存和访问要求，对数据库性能的优化才是当务之急。

2017-01-18 18:28:54

大数据数据库技术
工信部印发《大数据产业发展规划（2016-2020年）》
日前，工业和信息化部正式印发了《大数据产业发展规划(2016-2020年)》(以下简称《规划》)，全面部署“十三五”时期大数据产业发展工作，加快建设数据强国，为实现制造强国和网络强国提供强大的产业支撑。以下是《规划全文》。

2017-01-18 18:14:45

大数据动向大数据产业
十幅图读懂BI自助取数系统！
有5年没有做报表取数了，但现在总是会想起取数的事，想到了现在还在欢乐运行着的自助取数系统，亲切的叫它”取数快点吧”，今天就来谈一谈这个系统 。

2017-01-18 17:55:28

大数据BI自助取数
将数据库迁移至云环境前需要考虑的七件事 译文
云计算能够提供多种收益，包括降低成本、增加灵活性与可扩展性，同时帮助工作人员将更多精力投入到真正重要的业务相关工作当中。如果您的企业有计划将数据库向云环境迁移，那么在实际实施之前，请认真考虑以下几个问题。

2017-01-18 09:34:29

数据库云环境
从0到1构建数据生态系列：数据价值挖掘
数据价值的使用，必然会从单纯的数据本身价值，逐渐延伸到更多的其他方面，而作为数据价值探索的手段，机器学习相关的技术和数据的结合也会越来越紧密。

2017-01-18 09:33:07

数据构建价值
机器学习零基础?手把手教你用TensorFlow搭建图像识别系统(二)
无论是对机器学习分类器如何工作或是如何使用TensorFlow建立和运行简单的图表，我希望你找到了一些你感兴趣的东西。

2017-01-18 09:20:23

TensorFlow图像识别
机器学习零基础?手把手教你用TensorFlow搭建图像识别系统(一)
TensorFlow是机器学习的开源软件库，它由Google在2015年发布并很快成为全世界的研究者和学习者中最流行的机器学习库之一。它在图像分类模型中承担重要作用。

2017-01-18 09:04:13

TensorFlow图像识别
大数据应用之数据画像建设
大家经常听到一个词，叫做“画像”，结合具体对象就是：“用户画像”、“商品画像”、“产品画像”、“资产画像”……特别是大数据时代下，在实际企业中，利用大数据进行“画像”建设是企业经营的基础，建设企业竞争优势重要的工具之一，当然也是大数据在企业应用最价值重要的场景之一。

2017-01-18 08:41:22

大数据画像建设
2017年大数据前瞻：解读八大发展趋势
目前，“大数据”一词正在越来越频繁的出现，越来越多的企业开始正视大数据的重要性。可以大胆预测，2017年大数据将会进一步渗透到各个领域，其发展扩张势不可挡。

2017-01-17 16:30:56

大数据互联网数据
数据中心新的自动化运维技术
自从数据中心引入了云计算、虚拟化等大咖技术，立刻变了模样，这些技术大幅提升了数据中心的运行效率，给数据中心带来了诸多好处。不过，任何事情都有两面性，我们在享受新技术带来的益处时，也给数据中心运维的管理带来了不便，需要管理对象的数量、规模及复杂度均呈现指数级增长，传统人工干预、保姆式管理监控与故障处理的方式肯定无法满足要求了。本文将着重介绍几种现代运维中运用的新技术手段。

2017-01-17 16:12:26

数据中心运维技术故障
GrowingIO创始人兼CEO张溪梦：互联网下半场，数据如何驱动企业突破增长重围?
最近十来年，国内互联网企业取得了飞速的发展，除了自身实力以外，很大程度上是时代红利推波助澜的作用。人口红利、流量红利和资本红利，这三大红利催生了中国独有的增长模式，『买』 的模式：买流量、买用户。

2017-01-17 16:03:49

GrowingIO大数据数据分析
大数据营销的下一步
2012年11月，奥巴马击败罗姆尼再次当选美国总统。其背后的功臣是奥巴马的数据挖掘团队，他们一直在搜集、分析和储存庞大的数据，从而为他制定了精准的广告购买决策，比罗姆尼少花了1亿美金的竞选资金。显然，大数据通过过程可视化达到了更为精准的营销。但是，2016年12月，特朗普的当选却给了大数据一记重击。是大数据根本不足以被采信，还是它到达了一个亟待升级的转捩点?

2017-01-17 15:57:47

大数据特朗普数据湖泊
关于新的数据中心设计的考虑指标因素
了解数据中心设计中的三大最重要的因素，有助于帮助您企业更顺利的完成数据中心设计的起草过程。而将本文作为正确确定您企业数据中心业务需求的参考借鉴指南，则有助于您企业从一开始就得以最大限度地提高整体数据中心的性能，稍后的避免重大升级。

2017-01-17 15:54:19

数据中心安全隐患运营
美国：2016-2045新科技趋势报告
前段时间美国公布的一份长达35页的《2016-2045年新兴科技趋势报告》。该报告是在美国过去五年内由政府机构、咨询机构、智囊团、科研机构等发表的32份科技趋势相关研究调查报告的基础上提炼形成的。该报告的发布一是为了帮助美国相关部门对未来30年可能影响国家力量的核心科技有一个总体上的把握，其二是为国家及社会资本指明科技投资方向，以确保美国在未来世界中的战略优势。

2017-01-17 14:10:03

大数据新科技趋动向
数据为王：大数据如何影响消费金融
大数据时代的大潮中，金融机构之间的竞争将在数据上全面展开，说到底就是“数据为王”。

2017-01-17 14:04:26

数据消费金融
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