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大数据

8806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 8806 条
澳大利亚政府大数据6大应用
在大数据分析的运用、提高效率、与其他政策和技术协同以及为公共服务领域带来变革等方面，澳大利亚政府都领先全球。

2016-11-03 09:46:26

大数据应用澳大利亚
想找工作？想跳槽？先看看这些大数据求职成功率将会大大提高
“流水不腐，户枢不蠹”。流动，代表着生机和希望。由于经济环境的发展多变，中国人才在单一领域的稳定性远低于发达国家。从行业人才从事工作平均年限来看，13%的职场人士从事本行业超过20年，低于全球平均水平的17%，更低于北美地区的28%。这一结果反映了“互联网+”在驱动新业态生长和传统产业转型的同时，极大地促进了人才和知识的跨界、跨区域流动;但另一方面，也说明我国人才的流动速度更快，更渴求新的工作机会。

2016-11-03 09:34:13

跳槽大数据求职
大数据架构面临技术集成的巨大障碍
企业可以利用Hadoop以及所有与它相关的技术设计大数据环境，以满足其特定的需求。但把所有的技术集成在一起并不是一件容易的事。

2016-11-03 09:30:05

大数据架构集成
最好的Python机器学习库
神经网络和机器学习在过去几年一直是高科技领域最热门的话题之一。这一点很容易看出，因为它们解决了很多真正有趣的用例，如语音识别、图像识别、甚至是乐曲谱写。因此，在这篇文章，我决定编制一份囊括一些很好的Python机器学习库的清单，并将其张贴在下面。

2016-11-03 09:19:04

Python机器学习库
HPE或将掀起收购潮？ 译文
本文例举了奥本海默公司认为可能成为HPE收购对象的11家公司。

2016-11-03 09:16:39

HPE收购
成千上万的大数据工具，哪家强？ 译文
外面有成千上万的大数据工具。它们都承诺可以为你节省时间和资金，并帮助发掘之前从来见过的业务洞察力。虽然确实如此，可是面对那么多的选择，想理清这么多的工具谈何容易。为了替你节省一点时间，并帮助你首次选对工具，我们列出了我们青睐的几款数据工具，涉及数据提取、存储、清理、挖掘、可视化、分析和整合等领域。

2016-11-02 13:51:02

大数据工具
从数据流动说开去，解读数据主权之争
美国著名政治学者小约瑟夫·奈在《理解国际冲突：理论与历史》一书中指出，一场信息革命正在改变世界政治，处于信息技术领先地位的国家可攫取更大的权力，相应地，信息技术相对落后的国家则会失去很多权力。数据跨境流动不仅仅是传统上个人隐私保护的问题，还牵涉商业层面是企业之间跨境贸易和企业走出去的问题，而数据流通的基础规则，在很大程度上决定了国际贸易的规则，牵涉国家安全和国家主权。

2016-11-02 12:47:51

数据流动大数据
数据模型多了，应该怎么管?
没有数据分析和建模能力，肯定难以提升业务;然而，如果模型泛滥、没有得到有效的统筹管理，其提升度恐怕也非常有限，还可能制造各种混乱。为了解决这样的问题，“模型工厂”的概念已经诞生，帮你解决模型冗杂的困境。

2016-11-02 12:32:47

数据分析大数据模型
数据分析师的情怀，一个大数据工作者的感悟
前段时间在上海，老罗举行Smartisan M1/1L发布会，基本每一次我都会听大半直播内容。很多人笑话老罗总拿情怀忽悠人，烦不烦(这次低调多了)。我挺喜欢的，执着，尽心，快感和使命感。情怀这东西，每个人都会曾经拥有过，在大数据圈子里，我也有情怀。而把它写出来，共同分享，找到有共鸣的人，这也是一种欣慰，这也是这篇文章的初衷。

2016-11-02 12:26:51

数据分析大数据大数据圈子
分布式系统，你真的了解吗?
我们邀请腾讯互娱研发部高级工程师韩伟，分享他所理解的分布式系统。由于内容较多，将分三篇进行讲述，本期第一篇先来看看他眼中的分布式系统究竟是什么吧。

2016-11-02 12:06:27

分布式系统大数据
从概念到应用 一站式区分大数据和BI
大数据和BI之间的关系很密切，在大数据时代中，对于数据的挖掘、处理基本上是以传统BI业务模式进行的，但大数据的数据来源要比传统BI的数据来源更具多样性。本文将从概念、应用、发展趋势等多个角度对大数据和BI进行区分。

2016-11-02 11:58:06

大数据BI
除了电商，“新零售”还将改变我们生活中的哪些场景？
天下大势，合久必分，分久必合。世界历史、政治、经济、文化往往都有这种趋势，互联网电商和传统零售也一样。

2016-11-02 09:33:09

大数据电商新零售
大数据是市场“刚需”，也是“痛点”
值得一提的是，商询科技作为国内快速发展的创新型领军企业，不但开拓了海外数据分析业务，还拓展了AR增强现实应用。

2016-11-02 09:24:14

大数据市场刚需
Spark与Hadoop MapReduce大比拼，谁实力更强
park与Hadoop MapReduce在业界有两种说法 ：一是 Spark 将代替 Hadoop MapReduce，成为未来大数据处理发展的方向 ;二是 Spark 将会和 Hadoop 结合，形成更大的生态圈。

2016-11-02 09:20:01

SparkHadoop MapR大数据
放眼海外，看看美国的数据交易产业是怎样发展的？
美国数据经纪商不是直接从用户处收集数据，而是主要通过政府来源、商业来源和其他公开可用来源等三个途径收集数据。由于一个数据经纪商只能提供一个用户行为轨迹所需的很少数据元素，因此数据经纪商必须将其所掌握的数据汇集起来，描绘出用户生活更加复杂的多维图景。

2016-11-02 09:13:30

数据产业美国
大数据架构面临技术集成的巨大障碍
在不断扩展的Hadoop生态系统中，选择和部署合适的大数据技术是一个长期反复的过程，周期要以年计。除非公司管理者愿花大量财力和资源来加速推动项目。选择技术的过程中有失误判断是很常见的，一家公司的架构蓝图不一定适用于另一家组织，即便是完全相同的行业也不行。

2016-11-02 09:07:31

大数据架构技术
智慧交通对大数据实时计算提出挑战
城市交通产生大数据，城市交通面临的运行效率、安全等方面的问题也对大数据应用有巨大需求。

2016-11-02 09:02:56

交通大数据计算
郝联峰：掌握大数据需要读懂三个关键词 四个核心
10月26日，由中华保险研究所和华研数据股份有限公司联合主办的第十五届中国研究所长论坛在北京举行，本届论坛的主题为“大数据的应用与变现”。论坛主持人、中华保险研究所总经理郝联峰表示，掌握大数据，要读懂三个关键词：第一，大数据是什么?第二，大数据为什么重要?第三，大数据如何变现?同时，他认为，数据分析能力，规模经济、用户数据和创新能力是大数据的四个核心。

2016-11-01 14:33:18

郝联峰大数据
一图简述大数据技术生态圈
下面是一张生态图，主要的组件都是为了方便大家从底层的MapReduce模型中脱离出来，用高层语言来做分布式计算，下文将分别为你作简述。

2016-11-01 14:30:09

大数据大数据技术
2017将至，大数据准备好了么？ 译文
去年，大数据市场完全围绕Hadoop生态系统周围的技术。从那时起，重心一直是通过已证明增加收入、提高生产力和降低风险而带来投资回报的使用场合，“将大数据切实利用起来”。现在，大数据继续高奏凯歌。明年我们预计会看到更主流的公司采用大数据和物联网，大中型企业保守和怀疑的企业组织会开始一头扎入其中。

2016-11-01 13:31:27

2017大数据
从入门到精通：如何用图表做好数据分析?
随着精益化运营的概念不断深入人心，数据分析已经成为了互联网人的必修课。相比于高深的概率统计、算法模型，简单、直观的图表工具得到了更为广泛的应用。那么图表都有哪些类型?不同类型的图表又该怎么用?来，让我们深入浅出，看图说话。

2016-11-01 13:23:50

数据分析大数据
窥探“大数据”全貌（技术篇、产业篇、企业转型篇）
“大数据”这个概念大约是从2011年开始火起来的，如果从Apache Hadoop项目的正式启动算起，海量数据的分布式存储、管理和计算技术已有10年的历史。这10年里，创业圈逐渐流行起一种通病，但凡创业必称“大数据”，似乎每个创业项目都会多少与之关联。大数据到底是什么?它是一项技术、一个产业还是一种思维方式?当越来越多的人将兴趣转移到AI、VR上时，也许是时候重新审视大数据的价值了。

2016-11-01 13:11:28

大数据互联网
如何成功完成数据中心升级而不停机？
数据中心为企业关键业务的发展提供了重要了支撑。但与此同时，其也有自己的成长和巩固周期。更大的数据利用率和吞吐量意味着需要消耗更多的服务器和机架资源，这反过来也就意味着更多的热量和电力问题，这不可避免地导致了数据中心本身的升级或整合需求。加之这一新兴的环境和相关的能源消费规定，很容易理解数据中心管理人员会发现自己几乎永远处在一个改变的状态。

2016-11-01 13:06:58

大数据数据中心
从概念到应用 一站式区分大数据和BI
IT行业的新鲜词层出不穷，最近几年，大家都在谈论大数据和BI，似乎不谈这些词都不好意思说自己是“圈内人”。虽然每天张口闭口都在说大数据和BI，可是你真的明白大数据和BI之间的区别了吗?

2016-11-01 11:54:26

BI大数据
最大限度提高数据中心效率的五种方法
在大多数情况下，提高IT设备的电源使用效率可以最大限度地提高整体的电源使用效率。数据中心经理应该按照五个关键步骤顺序来最大限度地提高效率，以及“步骤0”，一直测量和监测电力使用情况，以便改进。

2016-11-01 11:11:54

数据中心大数据
企业关系网络分析，大数据时代淘金利器
在社会经济活动中，大量数据被记录且沉淀，信息化的发展、大数据的出现使得这些数据直接成为了新的生产资料，我们通过模型进行量化、预测，从而得以创造出新的价值。

2016-11-01 09:29:08

企业网络大数据
当大数据遇上风控 互金公司必须清楚这两点
从传统风控来看，其主要有三大核心：反欺诈、还款意愿、还款能力，而引入大数据后，则是通过多种渠道获取数据，显然这种形式中最主要的便是数据。

2016-11-01 09:23:24

大数据风控互联网
四款有针对大数据的数据处理系统
为了从大数据中挖掘出有价值的信息，需要有针对大数据的数据处理系统。目前，一些大型的互联网企业，例如谷歌、Facebook 等企业都研发了针对大数据的数据处理系统。

2016-11-01 09:15:43

大数据处理系统
数据中心机房建设标准规范
数据中心机房的建设要求，包括数据中心机房分级与性能要求，机房位置选择及设备布置，环境要求，建筑与结构、空气调节、电气技术，电磁屏蔽、机房布线、机房监控与安全防范，给水排水、消防的技术要求。

2016-10-31 20:23:04

数据中心机房建设
数据小白的打怪升级之路
今天讲讲数据小白的打怪升级之路。做数据分析的职业发展前景是怎么样的?在不同行业会有不同的答案，甚至同一行业不同公司也会区别很大。

2016-10-31 20:13:41

大数据数据分析
实时分析面临的12道坎 译文
由于许多企业期望通过扩大实时分析的应用以保持竞争力，实施成为了一个挑战。找到从长远来看有效满足贵公司要求的方案常常比想象的来得困难。我们列出了贵公司在寻求实时分析方案时要避免的12个常见的障碍。

2016-10-31 19:19:20

实时分析
WOT2016向磊：构建自己的可视化大数据查询平台 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向磊进行了专访，让我们先睹为快，探听他在构建可视化大数据查询平台方面的心得。

2016-10-31 12:48:38

可视化大数据
看道客巴巴十亿文档的数据挖掘与应用 原创
面对如此庞大的数据量，如何保证它的存储安全，如何避免由于单机的故障导致的数据丢失，如何避免计算机的其他硬件故障导致服务停止，在10亿文档当中如何快速定位到用户所需要的文档，等等问题，都显得尤为重要。

2016-10-31 11:38:36

文档数据
Spark将机器学习与GPU加速机制纳入自身 译文
此次推出的新功能——即GPU加速与多套深度学习库集成——在理论上能够实现Apache Spark在任意位置的安装工作。不过Databricks方面表示，其版本目前仍处于调整阶段，这是为了避免资源争用情况给功能的实际使用带来复杂性影响

2016-10-31 10:34:13

GPU,机器学习
“互联网+ 会员 + 大数据”俨然成为餐饮营销的黄金搭档
事实上，餐饮行业的会员体系由来已久，古有特殊客人的“楼上雅间”与“天字一号房”，今有多样化的 VIP会员制度。只不过，如今的会员体系融合了时代的特性，更多地具备了互联网大数据的属性。

2016-10-31 08:50:38

互联网餐饮 大数据
10家机构共同发起AI大数据加速器，这些投资人已经抓住了未来
“对于人工智能这样的大波浪来说，至少有五年以上的创业机会。所以创业者不要浪费这个机会，因为时势造英雄。所以我们非常期待，加速器成立以后，有更多创业者加入，我们会优先给予资金、服务，以及行业对接资源的支持。”

2016-10-31 08:38:26

AI大数据投资
大数据告诉你：就业成功率什么时候更高
从职业需求情况看，商业和服务业人员、生产运输设备操作工、专业技术人员是用人需求的主体，所占比重分别为37.26%、23.38%和17.89%，三者合计占总需求量的78.53%;从职业供给情况看，求职人数相对集中的职业是商业和服务业人员、生产运输设备操作工以及专业技术人员，所占比重分别为35.77%、21.76%和14.28%，三者合计占总求职人数的71.81%。

2016-10-28 15:58:29

大数据就业成功率
Python VS R语言?数据分析与挖掘该选哪一个?
R语言，一种自由软件编程语言与操作环境，主要用于统计分析、绘图、数据挖掘。R本来是由来自新西兰奥克兰大学的罗斯·伊哈卡和罗伯特·杰特曼开发(也因此称为R)，现在由“R开发核心团队”负责开发。R基于S语言的一个GNU计划项目，所以也可以当作S语言的一种实现，通常用S语言编写的代码都可以不作修改的在R环境下运行。R的语法是来自Scheme。

2016-10-28 12:48:23

R语言Python数据分析
工程师要不要写ETL?——教你构建高效的算法/数据科学部门
在很多互联网公司的算法相关部门(例如搜索、推荐、广告)里，都有“做算法的”和“做工程的”两个工种。这个看似天经地义的分工方式是否就是最优的方式?这似乎还是存在一些争议的。

2016-10-27 14:48:36

工程师ETL算法
企业管理 SaaS 该怎么做？
自己做了一款企业移动应用，也加入了一些企业互联网的群，和众多投资人也或多或少做了沟通与交流。于是，想把自己的思路和想法整理出来，供大家斧正或借鉴。

2016-10-27 14:41:45

SaaS企业SaaS
中国才是挖掘“数据金矿”的真正福地
很多中国和外国的公司都会推出基于用户个人数据的产品和服务，有的是为了增强产品体验，还有一些是为了利用数据赚钱，抵消一部分免费产品的成本。

2016-10-27 14:35:54

个人数据数据类型数据
大数据的那些事(4):活雷锋与风口的猪
按照惯例今天应该是继续讲三驾马车的BigTable，但是一则BigTable这东西不容易一下子说清楚。二则我觉得是时候停一下技术，多聊点八卦。所以我们来讲讲这个著名的活雷锋公司，以及Hadoop的早年。

2016-10-27 14:28:59

Hadoop系统大数据
大数据和传统BI
对于传统企业内部，更多的应该是使用了大数据技术的传统BI平台，或者是融合了传统BI+大数据的混合平台，而不能单纯说是大数据平台。在谈大数据平台的时候，一味去否定传统BI是不合适的。3

2016-10-27 14:24:46

大数据传统BI
构建成功大数据基础设施的七大关键点
大数据是当今许多企业IT运营的一个重要组成部分。据知名调研公司IDC预测，到2019年，大数据市场产值将达到1870亿美元。大数据是数据分析的一个关键部分，而分析又是机器和人类商业智能及决策的基础。因为很明显，要是没有某种基础设施，你无法获得各种数据：大数据、小数据或完全正确的数据，所以有必要看一看有助于构建成功大数据架构的几个因素。

2016-10-27 14:02:56

大数据数据库
产品经理必会的五大数据分析模型
在这个数据为王的时代，作为一个产品经理或者增长黑客，数据分析是必修课之一。提到数据分析，肯定要提到数据分析模型，在进行数据分析之前，先搭建数据分析模型，根据模型中的内容，具体细分到不同的数据指标进行细化分析，最终得到想要的分析结果或结论。

2016-10-27 13:53:20

数据分析大数据
Hadoop 集群搭建
VirtualBox 的虚拟机有多种网络配置模式，包括：桥接、网络地址转换(NAT)、NAT、仅主机等。

2016-10-27 09:37:10

Hadoop集群配置
大数据应用在医疗的五大方向
医疗服务业5大领域(临床业务、付款/定价、研发、新的商业模式、公众健康)的15项应用，这些场景下，大数据的分析和应用都将发挥巨大的作用，提高医疗效率和医疗效果。

2016-10-27 09:31:19

大数据医疗临床
各行都和大数据攀关系 但数据不落地终究是场空
数据割裂，各个部门的数据都和宝贝似地保护着，生怕其他部门抢走，这就导致了数据的割裂，无法整合。

2016-10-27 09:25:19

大数据割裂转化
53家大数据创企的全景描绘
大数据产业是以大数据为核心资源，将产生的数据通过采集、存储、处理、分析并应用和展示，最终实现数据的价值。整个大数据产业分为大数据核心业态和大数据衍生业态。

2016-10-27 09:10:03

大数据创企规模
数据驱动的未来城市
数据将动摇一直稳如泰山的传统根基，但会让变革者感到失望的是，大多数人永远都不会记录身边发生的事。不会有“数据革命纪念碑”，也不会有游行，甚至连国家数据部都不会有。它就像电一样。大多数人都不知道电是怎么来的，但他们回家后，打开开关，电灯、音乐、电影，应有尽有。

2016-10-27 08:57:00

数据驱动ODI
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