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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
Apache Spark 2.0简介，那些你想知道的事都在这里了
Spark Streaming在大数据领域第一次尝试将批处理和流计算进行了统一。

2017-01-11 08:37:07

Apache SparStreamingDataFrames
人人都会用到的数据可视化之常用图表类型
“数据可视化”可以帮助用户理解数据，一直是热门方向。图表是”数据可视化”的常用手段，其中又以基本图表——柱状图、折线图、饼图等等最为常用。

2017-01-10 15:14:34

大数据数据可视化图表类型
10个2017的预测：数据科学、机器学习和物联网
随着物联网的崛起，依赖于人工智能、深度学习和自动数据科学的机器或设备间通信的算法 ，更多的过程将实现自动化(如驾驶、医疗诊断和治疗)。我最近也在编写文章来描述机器学习、物联网、人工智能、深度学习和数据科学之间的差异。

2017-01-10 15:08:49

数据科学机器学习物联网
交易无处不在，拿什么来守护支付安全?
如今，大到国际巨头的资金往来，小到日常每一笔网上银行交易，金融IT的触角已经延伸到各个角落。我们在日常生活中频繁使用着网络支付、电子银行、移动支付等金融工具，相应的交易模式也在不断变化中。永远在线的交易，自然也促使银行业对软件质量的关注提升到了新高度。

2017-01-10 15:02:37

大数据支付安全应用
大数据分析激活电力价值，八大案例深度解析电力大数据应用
电力行业的数据源主要来源于电力生产和电能使用的发电、输电、变电、配电、用电和调度各个环节，可大致分为三类：一是电网运行和设备检测或监测数据;二是电力企业营销数据，如交易电价、售电量、用电客户等方面数据;三是电力企业管理数据。

2017-01-10 14:30:05

大数据电力激活
大数据时代激活数据管理新思路
根据分析机构Gartner给出的定义，大数据就是那些具有规模大、速度快、种类多三大特征的信息资产。从海量数据中筛选出有用的信息，然后通过各种手段将信息转化为洞察力，从而做出正确决策，并最终推动业务发展。

2017-01-10 14:28:01

数据管理大数据SAP
如何使大数据易于管理
麻省理工学院Andrew and Erna Viterbi电气工程与计算机科学院的教授、人工智能实验室(CSAIL)的主任Daniela Rus、博士后Mikhail Volkov和曾在Rus科研小组的博士后、以色列海法大学机器人大数据实验室主任Dan Feldman针对这个问题，提出了一个解决方案，将大数据变成可管理的数据。小编整理并分享出来，以飨读者。

2017-01-10 14:24:23

大数据管理数据集
模块化设计能给数据中心带来啥
模块化是一种处理复杂系统分解为更好的可管理模块的方式，当一个系统过于复杂，可以将其分解为多个模块，按照模块要进行管理，复杂度就大为降低了。数据中心引入模块化技术，可以构造一些模块机构，这样大幅提升设备的使用价值，使得数据中心的各个功能模块具有可扩展、可变更、可移动以及可变换的能力，同时提高了人员的学习能力，避免在运维中出错，可以预见问题，提高工作效率

2017-01-10 14:19:37

模块化数据中心MTTR
打包带走！大数据从业者不可不知的实用工具大全
作为在大数据领域摸爬滚打叱咤风云的伙计们，也应当有一些实用工具来辅助工作日常。下面是小编精心整理的一些经检测非常实用的工具及网站，呈给大家~~

2017-01-10 14:10:16

大数据数据可视化工具
2016十大数据观 揭秘大数据产业路向何方
2016年，是我国大数据产业市场规模明显增长、技术创新与应用创新特征凸显、地方政府结合需求推动顶层设计、行业应用成为新热点的一年。接踵而来的2017年，立足于上述发展基础，大数据产业将持续发力。基于对过去一年产业发展中政府数据公开共享、应用落地、大数据与信息化分野等问题的深度思考，九次方大数据创始人王叁寿提出了十个与众不同的数据观，从中不难窥探出未来大数据产业发展的走势。

2017-01-10 14:06:06

大数据产业大数据数据中心
如何利用深度学习识别图片中的电话号码？
总结下最近做的一个项目，只提供一些技术方案，不涉及具体业务和具体实现。自动识别图片中电话号码，也可以推广到识别字符串，英文等。

2017-01-10 13:42:18

大数据深度学习识别图片
玩转Docker，必须要遵守这8条安全准则！ 译文
尽管相较于其它早期解决方案，容器技术的安全性水平天然更高。然而由于其诞生时间还不长且已经得到广泛普及，因此我们必须将主动检测与响应方案纳入管理体系以保障容器安全。

2017-01-10 11:32:19

Docker安全
2017年值得关注的数据中心趋势预测
2017年，在云服务和数据中心业界将会发生什么样的变化?在本文中，我们专程就该话题采访了业内专家Lars Strong、Ian Seaton、Bruce Taylor和Vince Renaud，如下是这些专家们的预测观点。

2017-01-09 15:29:22

数据中心云服务
物联网策略与设计“七宗罪” 译文
在今天的文章中，我们将了解IBM公司物联网设计师Sam Winslet与Sophie Riche提出的物联网策略与设计“七宗罪”，并探讨如何回避这些常见误区。

2017-01-09 15:25:49

物联网策略设计
亚马逊前首席科学家:大数据价值体现在AI、BI、CI、DI
在亚马逊原首席科学家安德雷斯?韦思岸(Andreas Weigend)看来，大数据对于企业的价值，更全面地来说可以体现在AI、BI、CI和DI，即人工智能(Artificial Intelligence)、商业智能(Business Intelligence)、客户智能(Customer Intelligence)和数据智能(Digital Intelligence)这四个方面。

2017-01-09 15:22:53

亚马逊大数据AI
追求环保高效的数据中心的5大策略
这五大策略中，我认为第一点的“高度的重视”策略使所有其他的策略在某种程度上可能给我的读者们带来了一个稍老想法的新形式。而最后两种策略将为企业数据中心的绿色环保措施(环境责任和快速回报)提供简单的、可衡量的方式。

2017-01-09 10:45:17

数据中心策略
医疗健康大数据服务平台技术架构
医疗健康大数据服务平台是一个包含多个业务系统、多个自身管理软件、是一系列软、硬件和人员、政策支持的综合系统体系，统一建设医疗健康云计算服务中心，集中存储居民医疗卫生信息和居民电子健康档案等数据，满足社会大众、医务工作者、各级卫生主管部门、第三方机构的应用需求。

2017-01-07 11:45:43

医疗健康大数据虚拟化
2016年全球关于大数据分析领域的大事记
2016年2月，红极一时的BI和可视化工具提供商Tableau发布财报，业绩令人大失所望，其市值在一天之内被腰斩。这预示着2016年的BI市场将动荡不安。几个月后，风暴再起，Qlik Technologies的股价暴跌一半多，在2016年6月被Thoma Bravo以大约30亿美元的价格收购。

2017-01-07 11:42:16

大数据数据分析BI市场
富有哲理的12条大数据金句
印度专家(严格来说是一个多才的电视广告人)Varun Mohanpuria在LinkedIn发表了一篇有关大数据博文，就套用了圣经的这段话，完美地“戏虐”大数据一把，仔细品味一番，还有点意思。

2017-01-07 11:37:15

大数据印度专家
2017年大数据发展十大新趋势
2017年大数据产业发展趋势是非结构化开放的,Hadoop继续称霸,外加数据可视化使用垃圾数据谜续,具体预测请看正文。

2017-01-07 11:27:57

大数据结构化数据Hadoop
大数据应用于教育行业的十大案例（国内篇+国外篇）
近年来，随着大数据成为互联网信息技术行业的流行词汇，教育逐渐被认为是大数据可以大有作为的一个重要应用领域，有人大胆地预测大数据将给教育带来革命性的变化。大数据技术允许中小学和大学分析从学生的学习行为、考试分数到职业规划等所有重要的信息。许多这样的数据已经被诸如美国国家教育统计中心之类的政府机构储存起来用于统计和分析。为此，小编盘点了近年来大数据应用于教育行业的十大案例，仅供参考!

2017-01-07 11:13:12

大数据应用教育行业互联网
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