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大数据

8807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 8807 条
大数据流通存隐忧 产业信任体系亟待建立
大数据安全难题几乎已成业内共识。正如中国科学院院士、中国科学技术大学常务副校长潘建伟教授所说：“在对各式各样的资源进行数据收集的时候，第一个挑战便是互联网的安全性，我们希望数据能够被安全地收集。”在他看来，新量子革命或者量子通信的飞跃，也是为了能够更加安全和有效地进行大数据分析。

2016-11-30 13:53:40

大数据隐忧 产业
这5种必知的大数据处理框架技术，你的项目应该使用哪种？
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。

2016-11-30 13:37:59

大数据框架项目
能源行业将被重构，大数据有哪些“挖”法？
在集中供热领域，北方各省市供热部门正面临着众多数据孤岛、不能统一运营管理、热网节能难于落地等痛点，所以伴随着一波又一波寒潮袭来的同时，还有各种投诉电话的苦恼。

2016-11-30 09:36:43

大数据能源行业供热
顺势而生又顺势而变：当NoSQL失去“No” 译文
随着NoSQL热潮的全面来袭，我们又发现了新一轮新、旧数据库技术的交融趋势。

2016-11-29 13:54:24

NoSQL数据库
大数据：敢问路在何方？ 译文
短短几年之内，大数据已经彻底改变了企业运营业务的方式——但截至目前，我们才刚刚初窥其门径。随着企业开始有意识到收集各类数据信息，其亦开始发现对这部分数据加以正确利用所能够带来的巨大潜力。

2016-11-29 13:41:39

大数据iPaaS
五个创建交互式图表的Python库
数据可视化专家Andy Kirk说过，数据可视化分为两类：探索性可视化图表和解释性可视化图表。解释性可视化图表的目标是进行描述——它们是根据对事物表面的关键线索而被仔细构造出来的。

2016-11-29 12:25:56

Python大数据数据可视化
丘吉尔与数据分析
数据分析已经存在有相当长一段时间了。早在二战期间，它便是同盟国胜利的关键因素之一。同盟国数据分析活动著名的例子，包括破译Enigma密码避免德军潜艇攻击、使用喷火式战斗机拍摄的2D图片重构3D图像，帮助英国皇家空军的情报人员分析如何在霸王行动中规避德军V1和V2的攻击。

2016-11-29 12:22:03

数据分析大数据
一小时掌握大数据思维的秘诀丨周涛精彩直播手记
如果你能够学会用定量化的方方式方法去处理我们的世界，去评判所有政策的好坏，又能敢于放弃一点点的尊严去相信计算机的结果，这是初步具备了大数据思维的基础。

2016-11-29 12:07:45

大数据思维大数据
过快、过量、过度：三类数据驱动型决策中的常见问题
在大数据的时代，很多公司通过采用数据驱动方式进行决策。在本文中我想谈一下我们在数据分析过程中三种常见失误：过快–急于求成、过量–图囵吞枣、过度–信息过载。

2016-11-29 12:01:39

数据驱动大数据
使用Apache Spark构建实时分析Dashboard
Apache Spark – 一个通用的大规模数据快速处理引擎。Spark的批处理速度比Hadoop MapReduce快近10倍，而内存中的数据分析速度则快近100倍。

2016-11-29 09:27:22

Apache SparDashboard构建
实现Spark集群部署 这些公司都经历了什么?
咨询公司获得了客户关于Spark评价的 “实质性”调查。但这项技术尚未成熟，企业用户中关于Spark集群的产品相对较少。他说，“我们对这项技术很感兴趣，Spark是否转化为部署是我们密切关注的事情。”

2016-11-29 09:23:17

Spark集群部署
大数据在医疗保健中的真正愿景
从可穿戴技术的影响到促进癌症研究的潜力，医疗保健领域的大数据技术引起了很多热议。然而，大数据在医疗保健中的真正愿景不在于个人数据收集或使用不同的应用程序，而在于结合医疗保健数据为医生创造新资源的潜力。

2016-11-29 09:19:32

大数据医疗保健
大数据终将令“黑五”成为历史
消费者也可以在需要的时候购买商品，根据各种信息知道自己何时能够得到最优惠的价格。他们可以在掌握了充分的信息后制定最明智的决策，而不必再被人为操纵的优惠假象蒙蔽。

2016-11-29 09:13:32

大数据双十一海外购物
谷歌数据科学团队负责人：处理极大复杂数据的三类实际建议
许多年来，我一直领导谷歌搜索日志的数据科学团队。经常需要我们对一些乱七八糟的结果来赋予意义，对日志记录的操作来挖掘新现象，验证别人的分析，以及用于解释用户行为的度量指标。有些人似乎天生就擅长做这种高质量的数据分析。这些工程师和分析师常常被描述为“谨慎”、“有技术”。但实际上这些形容词是什么意思?您怎么做才能赢得这些标志?

2016-11-28 15:21:54

谷歌大数据
一个大数据应用是如何炼成的？
经历了多年的BI专题应用建设，有幸能在一个传统企业里探索大数据应用的建设过程，发现了很多不一样的地方，获得了不同的感受，在此以一个真实的案例的建设过程来品味其中的不同，也许能获得一些启示。

2016-11-28 15:17:52

大数据应用大数据
用Python侦测比特币交易的网络可视化分析
今天给大家介绍如何用网络科学的大数据挖掘技术探索比特币交易的网络情况，特别是针对尺度较大的网络分析思路。

2016-11-28 15:03:06

Python数据可视化网络分析
2017年大数据发展十大新趋势
2017年大数据发展的10大趋势经由全球专业机构发布，希望可以为你所在机构的年的发展规划提供战略政策依据。

2016-11-28 15:01:08

大数据数据可视化
有效捕捉转化效果，Ad Tracking填补空白打造朋友圈广告监测闭环
根据中国互联网络信息中心(CNNIC)发布的《中国互联网络发展状况统计报告》显示，截至2016年6月，中国网民规模达7.10亿，其中手机网民规模达6.56亿，结合微信活跃账户数据对比可以看出中国网民用户已经达到一人一号甚至一人多号的水平。

2016-11-28 14:58:22

转化广告
从机器学习到学习的机器，数据分析算法也需要好管家
2017年，我们将迎来一个移动互联网大发展的大时代，数据与算法将更加容易地“统治”世界。从在线音乐、在线游戏、在线广告到各类生活服务、社交沟通以及内容消费等，机器学习算法在不知不觉中替人们做了很多选择。因此在欢呼机器解放人类的同时，也要警惕算法带来的“偏见”，这就需要能够自学习、自校正的机器。

2016-11-28 14:53:08

数据分析IBM大数据
数字化转型战略所需的六大企业物联网平台 译文
物联网在企业数字化转型中扮演着重要角色。如果实行适当的集成，物联网可以在物理资产和IT基础设施之间充当一座重要的桥梁。企业物联网可以改善供应链管理和材料资源规划(MRP)的效率。

2016-11-28 11:26:03

数字化物联网
看看就知道，术语不一定很神秘！ 译文
别害怕：术语不一定很神秘。真正棘手的是让它们奏效。

2016-11-28 11:19:48

术语神秘
大数据底层平台公司能做多大?
大数据是企业服务市场中的新兴领域，短短几年时间，大数据概念从兴起到落地，开始在各行各业发挥作用，行业政策频出，技术飞速发展，受到资本追捧。

2016-11-28 09:43:00

大数据平台底层
机器学习最常用优化之一——梯度下降优化算法综述
梯度下降算法是机器学习中使用非常广泛的优化算法，也是众多机器学习算法中最常用的优化方法。

2016-11-28 09:24:08

Python内存技巧
Python内存问题：提示和技巧
Python 打算删除大量涉及像C和C++语言那样的复杂内存管理。当对象离开范围，就会被自动垃圾收集器回收。然而，对于由 Python 开发的大型且长期运行的系统来说，内存管理是不容小觑的事情。

2016-11-28 09:02:23

Python内存技巧
三个案例透析大数据思维的核心
逻辑推理能力是人类特有的本领，给出原因，我们能够通过逻辑推理得到结果。在过去，我们一直非常强调因果关系，一方面是因为我们常常是先有原因，再有结果，另一方面是因为如果我们找不出原因，常常会觉得结果不是非常可信。

2016-11-28 08:56:15

透析大数据核心
大数据利益相关者的利益矛盾及其伦理治理
2013年是大数据元年，大数据时代的到来，已给我们的生产、生活、学习与工作带来了前所未有的变革，同时也带来了许多的挑战。

2016-11-28 08:39:58

大数据利益伦理
物流和大数据的结合，这三巨头强在哪？
数据的多样性，然后我又想到了我们的思想，我总觉得每个人都有不同思想。这点跟在各行各业均存在大数据，但是众多的信息是纷繁复杂的一样，怎么处理、怎么分析、怎么总结其深层次的规律，变得尤为重要。

2016-11-25 15:22:35

物流大数据巨头
从菜鸟到老司机，数据科学的17个必用数据集推荐
数据集可谓是数据科学的练兵场，不管是对菜鸟入门还是老司机上路，能找到一个好用的数据集无异于如虎添翼。以下是雷锋网整理编译的 17 个常用数据集，并列举了适用的典型问题，从菜鸟到老司机，总有一款适合你。

2016-11-25 13:21:09

数据科学数据集
零基础学数据分析
数据分析是指用适当的统计分析对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。

2016-11-25 13:05:18

数据分析数据展现数据处理
引领商业智能的可视化分析发展—Qlik亚太区行业解决方案总监专访
近年来，商业社会对数据应用的要求越来越高。企业越来越意识到数据对其业务的重大价值，然而如何在企业内建立完整的信息策略，有效地将BI应用融入现有IT架构，应对移动、大数据等趋势，却是很多CIO的盲点。

2016-11-25 11:28:13

Qlik大数据商业智能
支付宝发布数据可视化规范，可视化分析有套路！
早先，阿里发布了支付宝数据可视化规范，这是一套数据可视化的设计语言，对数据图形进行了拆解、提炼，从色彩搭配、组件规范、基础元素、功能上进行了归纳总结。

2016-11-25 11:16:22

阿里支付宝数据分析
掌握10到30种技术，只为创建一个大数据解决方案
大数据的应用仍然太难了。尽管有很多的炒作的成分，但大多数企业仍然努力从他们的数据中获得价值。而Dresner咨询服务公司得出结论：“尽管长时间的意识培养和炒作，大数据分析的实际部署目前并不广泛适用于大多数组织。”

2016-11-25 11:13:38

大数据
为什么您企业新建的数据中心不奏效——状态调试不对
数据中心的资本项目往往会发生变数，而相关的管理执行人员又减少了唯一可以阻止这些变数的进程。对于正在进行数据中心资本投资项目的IT企业组织而言，不可否认，其风险是很高的。构建新的数据中心无疑是一项巨大的投资，但其也可以实现或阻碍企业组织的IT战略和能力，从而影响企业组织为未来多年的整体业务绩效。

2016-11-25 11:09:28

数据中心大数据Uptime Inst
Hadoop生态圈以及各组成部分的简介
Google Chubby的开源实现用于协调分布式系统上的各种服务。例如确认消息是否准确到达，防止单点失效，处理负载均衡等

2016-11-25 09:48:54

Hadoop生态圈MapReduce
这5种必知的大数据处理框架技术，你的项目应该使用哪种？
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。

2016-11-25 09:33:52

大数据框架技术
机智云黄灼：雾计算推动的下一代物联网计算 原创
WOT2016大数据峰会将于2016年11月25-26日在北京粤财JW万豪酒店召开，51CTO记者对即将参加大会演讲的机智云创始人兼CEO黄灼进行了专访，让我们先睹为快，探听他在雾计算和物联网方面方面的心得。

2016-11-24 18:40:06

雾计算物联网
企业搭建BI（商业智能）系统遇到的难题及解决方法总结
数据的处理，是商业智能最为重要的组成部分之一，基础数据的有效性对于商业智能所能够进行分析的结果，有着非常重要的和直接的影响，这样的影响对于企业来说，很容易导致企业在进行决策的过程中出现偏差。所以，对于数据的处理工作就显得尤为重要。

2016-11-24 11:48:44

BI商业智能数据
Apache Kudu 1.1.0 发布，Hadoop 存储系统
我们为了实现这些目标，首先在现有的开源项目上实现原型，但是最终我们得出结论：需要从架构层作出重大改变。而这些改变足以让我们重新开发一个全新的数据存储系统。于是3年前开始开发，直到如今我们终于可以分享多年来的努力成果：Kudu，一个新的数据存储系统。

2016-11-23 09:57:45

Apache KuduHadoop存储
电信诈骗日益精准化 大数据能否遏制打击？
日益猖獗的电信诈骗犯罪，已经引起了相关部门的重视，各地公安机关陆续着手开展专项整治。但由于犯罪团伙众多，分布全国各地，加上跨地区作案、手法老练，高压打击之下电信诈骗事件仍不断发生。郑州女生案件只不过是最近发生的其中一宗而已。

2016-11-23 09:47:10

大数据医改医疗
降低大数据合规风险的三个要点
由于大数据众所周知，数据的数量和复杂性已大大增加，这与事务记录系统(SOR)的时代已不可同日而语。来自新数据源的这些新型数据，加上企业组织将数据变成其他信息的种种方式，给隐私、安全和妥善保管方面的合规实践带来了独特的挑战。

2016-11-23 09:42:25

大数据合规风险
大数据时代，OLAP解析与发展方向
数据分析领域自2010前后一直占据了全球信息技术的核心地位，OLAP的需求并未随着Hadoop的流行而消亡，而是被越来越理智的认可——“数据再多也需要分析、分析的主要需求还是交互查询”。本文概括了OLAP的本质原则、曾经的困境和当前的技术派系，希望能引起从业者的思考，共同促进行业进步与发展!

2016-11-23 09:31:00

大数据OLAP解析
想充分利用大数据？就要先改变这些操作方式
在未来的5到10年里，人工智能到机器人技术将迅速发展，企业几乎将拥有自动化任务和决策所需要的一切。由于销售和客户服务是自动化的，消费者将对人类交互赋予更高的价值，同时保持对提升服务的期望，换句话说，人们需要在他们的方式获得他们的客户的偏好和经验的信息。

2016-11-23 09:25:47

大数据操作方式协作
物联网将驱动微数据中心的发展
尽管人们对此有很多猜测，如今上亿个IPv6的独特设备地址还是登录了互联网。正是这样一个事实，即物联网将是一个更加智能的架构，而不是一个巨大的中心辐射型拓扑架构，证明了物联网具有改变数据中心面貌的力量。

2016-11-22 17:19:26

物联网微数据中心大数据
深入理解Apache Flink核心技术
本文主要介绍了Flink项目的一些关键特性，Flink是一个拥有诸多特色的项目，包括其统一的批处理和流处理执行引擎，通用大数据计算框架与传统数据库系统的技术结合，以及流处理系统的诸多技术创新等

2016-11-22 17:05:54

Apache Flin大数据Flink
关键七步，用Apache Spark构建实时分析Dashboard
本文我们将学习如何使用Apache Spark streaming，Kafka，Node.js，Socket.IO和Highcharts构建实时分析Dashboard。

2016-11-22 13:25:28

Apache Spar大数据
大数据时代，OLAP解析与发展方向
数据分析领域自2010前后一直占据了全球信息技术的核心地位，OLAP的需求并未随着Hadoop的流行而消亡，而是被越来越理智的认可——“数据再多也需要分析、分析的主要需求还是交互查询”。本文概括了OLAP的本质原则、曾经的困境和当前的技术派系，希望能引起从业者的思考，共同促进行业进步与发展!

2016-11-22 13:17:36

大数据OLAP
大数据时代：企业该如何搭建自己的BI系统？
随着商业智能和大数据价值的不断深入人心，各行各业都对BI商业智能系统有了不同程度的探索。据悉，商业智能的应用每年正以5%~6%的速率增长，中小企业的形势尤为迅猛，其应用范围大到全面布局，小到具体业务，帮助企业利用数据分析企业运行现状，制定科学合理的决策和预判，成果有目共睹。

2016-11-22 11:25:17

大数据BI商业智能系统
大数据隐私保护技术之脱敏技术
数据安全是信息安全的重要一环。当前，对数据安全的防护手段包括对称/非对称加密、数据脱敏、同态加密、访问控制、安全审计和备份恢复等。他们对数据的保护各自有各自的特点和作用，今天我主要说数据脱敏这一防护手段。

2016-11-22 09:40:08

大数据数据隐私脱敏技术
个人敏感信息滥用 大数据时代信息保护遭挑战
我们的背后不知道有多少窥视的眼睛，身份、位置、银行账号……各种个人敏感信息正被各形各色的采集者获取，滥用、泄露的风险无处不在。大数据时代，个人信息保护正遭受严峻的挑战。

2016-11-22 09:34:55

大数据个人敏感
复杂性将如何影响大数据部署
随着时间的推移，人员的技能差距将会减少，当然，但是了解平均Hadoop部署是不平凡的。安德森指出，大数据的复杂性归结为两个主要因素：“你需要掌握10到30种不同的技术，只是为了创建一个大数据解决方案。而采用分布式系统是比较简单的”。

2016-11-22 09:24:29

大数据部署Hadoop
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