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大数据

8917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 8917 条
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
大数据创业风头劲 或成未来的“支撑点”
大数据创业一片火热，各行各业都期待将自己长时间沉淀的数据价值最大化，这就催生了无数的数据创业项目，他们获取、清洗、排列数据，为企业用户提供场景化应用。

2017-01-17 13:47:39

大数据创业移动
关于大数据你必须了解的几个关键词！
大数据是对大量、动态、能持续的数据，通过运用新系统、新工具、新模型进行挖掘，从而获得具有洞察力和新价值的东西。

2017-01-17 11:09:33

大数据关键词工具
人工智能如此挑战人类，都是依靠大数据！
不管你是否准备好，人工智能正以秋风扫落叶之势向人类发起各项挑战。

2017-01-17 11:05:53

人工智能大数据
HBase高可用集群运维实践
从15年开始，结合京东的业务情况，基于大数据平台，实现用户接入使用全流程自动化。而今年，我们主要从集群层面上提升集群可用性。

2017-01-17 10:25:06

HBase集群运维
使用大数据预测退伍士兵的自杀风险
由于自杀议题的复杂性和敏感性，加上美国军方面临的严峻形势，使Durkheim 项目受到各方的密切关注。因此，就此而言，“该项目的技术层面与社会工程相比来说要容易得多，”Poulin 说到，“如果一个人真的一心想自杀结束自己的生命，那么必须要具备足够的信息同时足够耐心温柔，帮助他/ 她找到更好的解决方法。”

2017-01-17 09:55:56

大数据自杀风险预测
ZooKeeper原理及其在Hadoop和HBase中的应用
ZooKeeper是一个开源的分布式协调服务，由雅虎创建，是Google Chubby的开源实现。分布式应用程序可以基于ZooKeeper实现诸如数据发布/订阅、负载均衡、命名服务、分布式协调/通知、集群管理、Master选举、分布式锁和分布式队列等功能。

2017-01-17 09:38:52

ZooKeeperHadoopHBase
再潮的技术也离不开数据—2017关于数据的三个趋势
岁末年初之际，我们已经做了很多2017年潮流技术预测，包括物联网、AR/VR、人工智能等等。我们不难发现，这些技术基于大量的数据实现，同时也产生庞大的数据量。今天我们就来通过Near公司的创始人兼CEO Anil Mathews来谈谈未来关于数据的三大趋势。这些也是企业需要关注的。

2017-01-16 15:53:46

大数据人工智能AI
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
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