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大数据

8799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 8799 条
解码大数据，企业信息查询可以有多少维度？
企业可以通过自身产品和服务转化收入，同时也能够通过外在“包装”来提高转化，比如气派的门面，权威平台出现的广告等。

2016-11-21 08:54:11

大数据信息查询维度
大数据产业正走出“深闺”，为生活带来“质”的变化
在大数据帮助下，异地专家可对病情进行实时分析和精确诊断;晃晃智能手环，街道两侧商铺信息全部展现，购物变得更加轻松。“随着大数据应用普及，这样的智能生活将随处可见。”体验中心一名工作人员说。

2016-11-21 08:47:29

大数据生活品质产业
中小企业迎来科技热潮，这10款科技产品不容错过 译文
近日，D&H大西洋两岸秋季技术展览会在宾夕法尼亚州的赫尔希如期召开，参展的80家厂商的展位上摆了网络、存储、PC、打印及其他类别的新品。

2016-11-18 18:04:48

中小企业科技
饶·寇他科里：大数据分析的前沿技术
澳大利亚科学院院士、工程院院士，墨尔本大学终身教授饶·寇他科里先生在该论坛上发表了主题为“大数据分析的前沿技术”的演讲。饶·寇他科里提到，现在计算机已经跟人眼的识别水平完全一样，未来人类还需要更多的东西。

2016-11-18 12:17:29

饶·寇他科里大数据分析
1207亿元背后的数据技术生态解析
我说过，要给你们发送独家的双11数据干货，侧写了阿里数据人双11成交数字背后所付出的努力。尽情尽兴，再出发!

2016-11-18 12:13:04

数据技术双11大数据
回顾2016年大数据发展，盘点十大热门数据岗位
随着很多大公司对数据分析需求增多，数据相关岗位的人才需求量也越来越大。 数据学作为一门学科，已经受到时代的追捧。数据学，或者更准确来说，大数据，在2000年早期还是个冷门，而现在早已成为人们关注的焦点。早在2014年，高德纳咨询公司就预测，到2016年将有73%的公司企业将在大数据项目中投入重金。 2016年的尾声即将到来，我们是时候回顾一下大数据的发展，盘点十大最热门的数据岗位。

2016-11-18 12:08:53

大数据数据职位
数据中心里佳丽三千 唯钟爱于它
数据中心是一座庞然大物，里面包含有各种各样的设备、管道、系统、监控等设备，让人一时数都数不完，犹如皇宫里“佳丽三千”，欣赏不完。在这么多物品当中，有一个物件笔者认为最受宠爱，那就是“接地线”，很多人看到难免诧异，怎么不是电源、空调或者核心网络设备等等，什么时候居然轮到接地线这个小玩意儿。虽然在数据中心里，接地线一点都不起眼，但并不妨碍它成为数据中心的脊梁，要知道数据中心里的每台设备都离不开它。

2016-11-18 11:58:51

数据中心接地线
“大数据”是重塑招聘未来的首要趋势
人才招聘在高管工作中占有重要地位。招聘负责人认为自己的部门正在帮助塑造公司的未来。 在中国，超过 90% 的招聘负责人认为人才是公司的头等大事。

2016-11-18 09:53:09

大数据招聘趋势
结合优选算法 利用可视化进行高级数据分析的五个步骤
在大多数科学研究中，大量的实验数据的统计分析工作通常由计算和统计方面的技术专家完成。 遗憾的是，这些专家不是相应领域研究的专家，这可能导致分析中的缺陷。 如果，研究人员本人能够轻松使用工具和方法来处理和分析数据，那么肯定会获得丰富研究成果。

2016-11-18 09:42:49

可视化数据分析优选算法
Python+大数据计算平台，PyODPS架构手把手教你搭建
大数据基本都是建立在Hadoop系统的生态上的，其实一个Java的环境。很多人喜欢用Python和R来进行数据分析，但是这往往对应一些小数据的问题，或者本地数据处理的问题。如何将二者进行结合使其具有更大的价值?Hadoop现有的生态系统和现有的Python环境如上图所示。

2016-11-17 12:00:07

Hadoop系统大数据数据分析
韩亦舜：客户数据隐私问题初探（附PPT）
本文摘自清华大学数据科学研究院执行副院长韩亦舜在近期活动上的发言稿。 韩亦舜：大家上午好。老实讲，看了一下演讲嘉宾的构成和他们要讲的题目，把我放在第一个讲还真有点儿压力，因为隐私这个问题在中国有些模糊，我第一个讲可能让大家的思想受到束缚。当然，可能也说明咱们联盟对数据隐私问题比较重视。我就借此机会分享一下我们的思考。

2016-11-17 11:47:30

数据隐私大数据韩亦舜
Teradata天睿公司携手领先商业智能企业增强Presto企业级功能
Teradata天睿公司(Teradata Corporation，纽交所：TDC)日前宣布，为多个商业智能(BI)和可视化解决方案颁布 Teradata Distribution of Presto认证。这些解决方案包括Information Builders、Looker 数据平台、Qlik® 可视化分析平台、Tableau BI工具套件 和 ZoomData®。此外，MicroStrategy已开展认证工作，而 Microsoft Power BI 已完成测试。这些认证为客户提供更多选择，帮助客户有效运用BI工具投入与技术，高效分析 Hadoop数据。

2016-11-17 11:42:59

商业智能天睿公司Presto
大数据时代的 9 大Key-Value存储数据库
Hive知识库在过去的十年中，计算世界已经改变。现在不仅在大公司，甚至一些小公司也积累了TB量级的数据。各种规模的组织开始有了处理大数据的需求，而目前关系型数据库在可缩放方面几乎已经达到极限。

2016-11-17 11:24:32

数据库大数据
金融行业大数据用户画像实践
金融消费者逐渐年轻化，80、90后成为客户主力，他们的消费意识和金融意识正在增强。金融服务正在从以产品为中心，转向以消费者为中心。所有金融行业面对的最大挑战是消费者的消费行为和消费需求的转变，金融企业迫切需要为产品寻找目标客户和为客户定制产品。

2016-11-17 11:18:01

金融行业大数据用户画像
如何更有价值采集数据、高效分析数据?
本文将从数据采集的三大要点、如何让分析更有价值更高效、以及数据分析思维三部分展开聊。

2016-11-17 11:11:09

数据采集数据分析
结合优选算法 利用可视化进行高级数据分析的五个步骤
在大多数科学研究中，大量的实验数据的统计分析工作通常由计算和统计方面的技术专家完成。 遗憾的是，这些专家不是相应领域研究的专家，这可能导致分析中的缺陷。 如果，研究人员本人能够轻松使用工具和方法来处理和分析数据，那么肯定会获得丰富研究成果。

2016-11-17 10:54:07

优选算法可视化数据分析
2017年，塑造大数据行业的五大趋势
越来越复杂的大数据需求意味着创新的压力仍然很高。许多公司开始明白，客户的成功离不开数据方面的工作。不利用数据分析的公司会开始歇业，而成功的企业认识到发展的关键是数据精炼和预测分析。

2016-11-17 10:48:10

大数据数据分析物联网
数据产品设计的3个方法论
写这篇小文主要是因为这几年总是阴错阳差地与数据打着不大不小的交道，也是想总结一下自己对数据产品的一些思考和认识，看看自己是否真的适合在这条路上一直走下去。

2016-11-17 10:46:10

数据产品产品设计
大数据在美国大选中究竟干了什么？
国内数据公司专业人士认为，其实从上两届奥巴马的总统大选开始，大数据在整个总统大选过程中的应用已经越来越深入，从大选筹资阶段开始，精准的筹资邮件筛选到选情实时分析，选民人群精准定位，结果预测各个环节都已经开始数据化，整个总统大选已经变成一个典型的数据驱动的业务决策过程。不难看出美国的政治已经全面进入了大数据时代。

2016-11-17 09:14:24

大数据大选美国
HBase最佳实践－读性能优化策略
Full GC问题之前在一些文章里面已经讲过它的来龙去脉，主要的解决方案目前主要有两方面需要注意，一方面需要查看GC日志确认是哪种Full GC，根据Full GC类型对JVM参数进行调优，另一方面需要确认是否开启了BucketCache的offheap模式，建议使用LRUBlockCache的童鞋尽快转移到BucketCache来。

2016-11-17 09:00:46

HBase优化策略
商业洞察力才是“艺”，大数据分析是“术”
在容易获取海量数据的时代，大数据分析是帮助企业决策的重要工具，但管理者的商业洞察力和智慧仍是不可缺少的重要因素。

2016-11-17 08:57:53

商业洞察力大数据
大数据加持 自动化快递物流支撑电商千亿时代
反应速度提速背后，是大数据加持的结果。伴随着“双十一”电商狂欢进入第八个年头的快递物流行业，已经全面进入数据化、信息化、自动化发展路径，初步摆脱最初“双十一”时爆仓、损耗，累垮快递员的局面，而开始收获订单激增与口碑变好的双重福利。

2016-11-17 08:46:17

大数据自动化快递物流
如何用R进行文本内容的情感分析
一篇文章反映了什么态度?褒义还是贬义?肯定还是否定?喜怒哀乐愁，反映的是哪种情绪特征?对这些内容的分析就是情感分析，或者叫情感倾向分析。情感倾向 可认为是主体对某一客体主观存在的内心喜恶，内在评价的一种倾向。当然，有正常阅读能力的人，在看了一篇文章后能够判断文章的情感和极性，但这是主观体 验，不是量化数据。在对文章进行分析的时候，通常需要进行量化的分析，显得更加直观、客观。

2016-11-16 15:05:42

情感分析
基于大数据的量化基本面分析一定有更好的预测吗?
本文不是讨论如何使用量化基本面分析法预测公司股价。而是以郝伯特·西蒙的过程理性理论结合AlphaGo算法步骤探讨量化基本面分析法的分析方式。

2016-11-16 14:55:09

大数据数据分析
丑小鸭变白天鹅 数据中心进化三部曲
数据中心要由丑小鸭变成美丽的白天鹅，可不是那么容易的事儿，要经过很多漫长的技术变革过程，就让我们来看看数据中心是如何进化的吧。数据中心进化大致要经过三个大的阶段，本文将对每个方面做以详细介绍。

2016-11-16 14:47:28

数据中心大数据虚拟化
Hadoop工具引发的改变和提升：让数据仓库迁移更轻松
从高成本数据仓库将任务卸载有时被看做是Hadoop商用集群的首要目标。迁移提取、转换、加载(ETL)、查询以及报告工作并不能显著改变商业模式，但它可能会抑制数据仓库的增长和成本。

2016-11-16 13:34:41

Hadoop数据仓库
一份大数据透漏了高收入人才的流动取向
如果你觉得上面那篇文章只是描绘了普遍收入人群的变动趋势，那么猎聘网的这一份大数据，则是表明了高收入人才的流动取向。

2016-11-16 13:17:29

大数据人才流动
大数据分析：从数字中“掘金”
在容易获取海量数据的时代，大数据分析是帮助企业决策的重要工具，但管理者的商业洞察力和智慧仍是不可缺少的重要因素。

2016-11-16 13:10:10

大数据商业中性
利用大数据取得成功的 7 条建议
已掌控大数据(在明了其价值前储存的多结构混乱数据)的组织正在提升组织效率、提高收益，并发展新的业务模式。他们是怎样做到的?这些机构成功的方法可以总结为七条建议。

2016-11-16 13:03:23

大数据OLTPHadoop
避免走入云计算商业智能的误区
许多人认为，选择云平台是获得具有最大自助服务水平的商业智能(BI)工具的最佳方式。这就是云计算商业智能(BI)等于永恒自助服务的神话。不幸的是，这不一定是真的，因为业务分析的基本性质包括不断需要添加，调整和管理数据。云计算商业智能解决方案仍然需要使用传统商业智能(BI)技术和架构：这意味着大量的服务时间，昂贵的ROI模型，以及刚性数据驱动的环境，对变更的容忍度很小。恰恰相反，云计算商业智能(BI)意味着其自助服务协会受到控制。

2016-11-16 11:17:08

商业智能云计算大数据
特朗普获胜，大数据技术失利？并非如此 译文
通过大选前的最后几轮民意调查，大多数人认定共和党人唐纳德·特朗普将败给民主党上希拉里·克林顿。然而事实并非如此。这次失败的预测，可能会令人们对于部分热门技术领域产生疑虑，包括大数据分析与客户关系管理。

2016-11-16 09:12:16

特朗普大数据
数据必须流动起来，企业反应越快成功的机会越大
世人普遍认为，拿破仑是位伟大的领袖和军事家。然而，尽管他的军队在欧洲战场上拥有诸多优势，包括更先进的武器、更密集的布阵和更强的机动性，但拿破仑最终还是难逃失败的命运。

2016-11-15 15:10:07

大数据数据流动数据整合
机器学习算法比较
本文主要回顾下几个常用算法的适应场景及其优缺点!

2016-11-15 15:02:00

机器学习算法
利用大数据取得成功的 7 条建议
已掌控大数据(在明了其价值前储存的多结构混乱数据)的组织正在提升组织效率、提高收益，并发展新的业务模式。 他们是怎样做到的? 这些机构成功的方法可以总结为七条建议。

2016-11-15 14:50:31

大数据数据仓库 Hadoop
大数据应用发展方兴未艾 数据革命蓄势待发
随着数据体量的不断增长，数据存储、计算和数据应用表现出了明显的变化。为了使结果和规律以更好的方式呈现出来，对于数据可视化技术的研究也快速得到业界关注，以期获得对于海量数据分析结果更加直观、精准展现的解决方案。

2016-11-15 14:38:56

大数据应用数据革命
通过移动应用程序实施数据中心管理策略
系统管理员的工作描述不仅包括服务器和网络的监控基础设施，而且还包括物理设施的方面。在这方面缺乏监测，可能会导致浪费电力资源，出现热点，甚至更糟的是停电或遭到火灾。

2016-11-15 14:34:50

数据中心大数据SynapSense
深入理解Flink核心技术
Flink项目是大数据处理领域最近冉冉升起的一颗新星，其不同于其他大数据项目的诸多特性吸引了越来越多的人关注Flink项目。本文将深入分析Flink一些关键的技术与特性，希望能够帮助读者对Flink有更加深入的了解，对其他大数据系统的开发者也能有所裨益。

2016-11-15 14:33:05

Flink大数据
航运大数据的罗生门
写这样的一篇文章，并不是要为航运大数据泼一盆冷水，而是希望与所有正在关注、从事航运大数据的朋友们共勉，路漫漫其修远兮，不论今天大数据的概念如何风光，明天大数据的概念是否会被淡忘，只要我们坚信数据中蕴含着能让航运业变革的重要信息，我们就要踏踏实实的把大数据做成实事，真正做好，不忘初心、上下求索!

2016-11-15 14:31:31

大数据航运大数据
神策分析的技术选型与架构实现
很多朋友很想知道神策分析(Sensors Analytics)是如何实现在每天十亿级别数据的情况下可以做到秒级导入和秒级查询，是如何做到不需要预先指定指标和维度就能实现多维查询的。今天正好在这篇文章里面，和大家交流一下我们的技术选型与具体的架构实现，希望能够对大家有所启发。

2016-11-15 14:18:09

神策分析大数据数据分析
机器学习和数据挖掘的联系与区别
小编说：从数据分析的角度来看，数据挖掘与机器学习有很多相似之处，但不同之处也十分明显，例如，数据挖掘并没有机器学习探索人的学习机制这一科学发现任务，数据挖掘中的数据分析是针对海量数据进行的，等等。从某种意义上说，机器学习的科学成分更重一些，而数据挖掘的技术成分更重一些。

2016-11-15 14:08:02

机器学习数据挖掘
Apache Spark的Lambda架构示例应用
目前，市场上很多玩家都已经成功构建了MapReduce工作流程，每天可以处理TB级的历史数据，但是在MapReduce上跑数据分析真的太慢了。所以我们给大家介绍利用批处理和流处理方法的Lambda架构，本文中将利用Apache Spark(Core，SQL，Streaming)，Apache Parquet，Twitter Stream等实时流数据快速访问历史数据。

2016-11-15 14:07:28

Apache SparLambdaHadoop
商业智能如何破解大数据谜题？
近日，可视化分析企业 Qlik 和Forbes Insights 发布了来自全球商业智能调查的结果，表示商业智能正在为绝大多数接受调查的公司带来重要价值，并且未来还会带来更多价值。这意味着信息化的数据管理将为企业实现更多可能性。

2016-11-15 11:12:15

商业智能大数据数据库
微软为何将全部赌注押在人工智能技术身上？ 译文
微软已经将人工智能的地位提升至与Windows、Office以及云服务相对等的水平。

2016-11-15 11:10:11

微软人工智能
大数据为企业带来了竞争优势的4种方式
不久前，“大数据”只是一个时髦的词。如今，“大数据”已成为增长最快的技术之一。根据SNS研究公司的一个新的研究报告，目前全球大数据市场价值为460亿美元，而这个报告预测，到2020年底，全球各行业厂商将在大数据硬件上花费超过720亿美元。

2016-11-15 10:32:35

大数据
澳大利亚政府大数据应用六个方向
澳大利亚政府信息管理办公室发布公共服务大数据战略，该战略将以“数据属于国有资产，从设计着手保护隐私，数据完整性与程序透明度，技巧、资源共享，与业界和学界合作，强化开放数据”等六条大数据原则为支撑，旨在推动公共行业利用大数据分析进行服务改革，制定更好的公共政策，保护公民隐私，使澳大利亚在该领域跻身全球领先水平。

2016-11-15 09:54:19

澳大利亚政府大数据
医疗大数据盈利模式困难重重，“健康大数据+保险”相对更加可靠
应用市场上，值得关注的是健康保险。一些保险公司雄心勃勃，加上强大的资本势力，从去年开始，加快布局“健康管理+保险”，创新了险种、销售模式，开始从行业下游转到行业上游。

2016-11-15 09:50:47

大数据医疗盈利模式
数据中心何时能摆脱夜夜割，蓝瘦香菇
数据中心何时才能摆脱夜夜割的状态，将运维人员的压力释放出来?很多的数据中心已经发现了这个问题的严重性。过于频繁的夜夜割状态，不仅给数据中心带来运行风险，也增加了运维人员的极大工作负担。当然最好的方式是数据中心不出问题，可不出问题就算能做到，设备自然老化、新业务部署都是不可避免的，还是逃不过要做业务割接、变更。现在将数据中心放在了云上，就有了可能，所有的操作都是在云平台上完成。

2016-11-15 09:49:20

数据中心割接
大数据统一的批处理和流处理标准 Apache Beam
Apache Beam 的主要目标是统一批处理和流处理的编程范式，为无限，乱序，web-scale的数据集处理提供简单灵活，功能丰富以及表达能力十分强大的SDK。

2016-11-15 09:44:21

大数据批处理流处理
你们是不是真的很缺大数据工程师？
其实个人在大数据在大数据这个坑中，细细算来，时间也有3+年了，从一开始做大数据中心平台开发构建，到现在关注的数据上层应用挖掘。所以，基本上从数据收集->数据处理(离线实时，并且还勉强算是国内实时处理早期的实践者)->数据上层应用挖掘，这个链路都走了一遍。所以，有些东西、有些想法我还是愿意分享出来的，畅所欲言吧~~

2016-11-15 09:43:56

大数据数据工程师
Apache Kylin发布新版流处理引擎
新版流式构建是在Kylin v1.5的"可插拔 "架构下的一个完美实现︰ 将Kafka主题视为一种数据源，实现相应的适配器，将数据先抽取、转换和保存到 HDFS，接下来使用各种Kylin的构建引擎(MR/Spark等)对数据进行并行计算 。

2016-11-15 09:34:14

Apache Kyli流处理引擎
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