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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
大数据处理的五大关键技术及其应用
数据处理是对纷繁复杂的海量数据价值的提炼，而其中最有价值的地方在于预测性分析，即可以通过数据可视化、统计模式识别、数据描述等数据挖掘形式帮助数据科学家更好的理解数据，根据数据挖掘的结果得出预测性决策。

2019-09-18 20:28:26

大数据数据处理数据采集
促进电子邮件营销转换的5个大数据策略
大数据几乎在数字营销领域的每个方面都发挥着至关重要的作用，企业可以使用大数据来获得更高的转化率，其中包括电子邮件营销在内的数字营销媒介。

2019-09-18 18:39:07

大数据电子邮件营销邮件
数据湖里没有“水怪”，有的是，，，
什么是数据湖，它是什么工作原理？它又是如何作用于大数据分析的？它们的驱动因素和优缺点又是什么？

2019-09-18 09:40:48

数据湖数据分析数据
Hadoop发生了什么？我们该如何做？
许多组织都关注Hadoop生态系统的进一步发展，并承受着展示数据湖价值的压力。对于企业来说，至关重要的是确定如何在Hadoop失败后成功地实现应用程序的现代化，以及实现这一目标的更好策略。

2019-09-16 17:16:29

Hadoop数据湖数据结构
一个数据科学负责人眼中的数据科学：太无聊了!
多人选择数据科学(或机器学习)中令人兴奋的东西来激励自己和他人。但我们必须面对一个现实：真正的工作往往是「无聊的」——与人们认为浪漫的东西相比是无聊的。

2019-09-16 13:14:37

数据科学家模型职业
技术干货分享：HBase数据迁移到Kafka实战
在实际的应用场景中，数据存储在HBase集群中，但是由于一些特殊的原因，需要将数据从HBase迁移到Kafka。正常情况下，一般都是源数据到Kafka，再有消费者处理数据，将数据写入HBase。但是，如果逆向处理，如何将HBase的数据迁移到Kafka呢?

2019-09-16 12:55:27

HBaseKafka数据
为什么每个组织都需要数据分析师
如今，当组织需要从数据中获得一些见解时，他们首先倾向于寻找数据科学家的帮助。但这真的是一个更好的选择吗?人们需要了解数据科学家和数据分析师的角色有何不同，以及为什么希望聘用数据分析师。

2019-09-16 11:37:07

大数据数据分析工具
不同的语言，相同的信息：17种语言研究揭示如何以相似的速度交流
如果准备去另一个国家旅行，最令人头大的肯定是语言不通的问题，有时甚至还会抱怨语言的分类过于细化。但是，里昂大学研究人员的一项新研究表明，语言之间的差异可能比想象的要小。

2019-09-15 19:38:16

语言数据分析大数据
数据分析是如何推动游戏行业发展的？
数据分析师和BI开发人员可以仔细检查这些数据并将其转换为有价值的见解。因此，有了这些见解，游戏公司就能更好地定位自己的产品，设计更具沉浸感的游戏，带来更多的个性化以及同样重要的创造更多利润。

2019-09-12 09:21:06

数据分析游戏行业游戏设计
云数据仓库Snowflake、Panoply和Repods的全面大比拼 译文
您在找合适的云数据仓库平台吗?本文为您比较三种常见的平台，全面为你分析它们在不同方面的优缺点。

2019-09-12 09:03:11

架构数据仓库云服务
Python数据可视化的四种简易方法
数据可视化是任何数据科学或机器学习项目的一个重要组成部分。人们常常会从探索数据分析(EDA)开始，来深入了解数据，并且创建可视化确实有助于让问题更清晰和更容易理解，尤其是对于那些较大的高维度数据集。

2019-09-12 09:00:32

数据可视化热图数据集
利用Kafka设置可靠的高性能分布式消息传递基础架构
Apache Kafka 已成为构建基于事件的高度可扩展系统的首选解决方案。Kafka 可为事件流平台提供快速升级换代的功能，以供开发者在现代化业务解决方案中使用。

2019-09-12 08:50:37

Kafka分布式系统服务器
国内外15大BI数据可视化工具
在本文中，我们将讨论以数据可视化和分析为特征的国内外共15大BI工具，其中国外我们选了10个国内5个，排名不分先后，为方便起见，本文按照字母顺序罗列。

2019-09-12 08:42:38

工具可视化BI系统
Python数据分析-看了这篇文章，数据清洗你也就完全掌握了
不管你从哪里获取了数据，你都需要认真仔细观察你的数据，对不合规的数据进行清理，虽然不是说一定要有这个步骤，但是这是一个好习惯，因为保不齐后面分析的时候发现之前因为没有对数据进行整理，而导致统计的数据有问题，今天小编就把平时用的数据清洗的技巧进行一个梳理，里面可能很多你都懂，那就当温习了吧!

2019-09-11 14:40:44

数据清洗数据分析数据类型
Python,Numpy,Pandas…数据科学家必备排序技巧
对数据进行分类整理是数据科学家和数据工程师的基础工作。Python会提供许多内置库，优化排序选项。有些库甚至可以同时在GPU上运行。令人惊奇的是，一些排序方法并没有使用之前所述的算法类型，其他方法的执行效果也不如预期。

2019-09-11 14:34:13

排序算法数据科学
数据隐私是新的战略差异化因素
数据隐私往往面临很多的风险，创业公司通常有9到18个月的时间在数据隐私方面进行竞争。

2019-09-11 11:25:49

数据隐私技术人工智能
机器学习操作不适用于云计算运维
为云计算服务团队提供机器学习功能的系统不仅是一个错误，而且也是危险的。一家公司的云平台在一个周末发生故障，该公司云计算运营团队试图研究和探讨发生了什么问题。

2019-09-10 15:06:04

大数据机器学习云计算
我被“非结构化数据包围了”，请求支援！
“非结构化数据”是什么?相较于记录了生产、业务、交易和客户信息等的结构化数据，非结构化的信息涵盖了更为广泛的内容。非结构化数据指的是：数据结构不规则或不完整，没有预定义的数据模型，不方便用数据库二维逻辑表来表现的数据。

2019-09-10 10:19:50

非结构化数据数据智能
我们可以不再使用ETL了吗？
近年来，我们在数据科学和高级分析方面取得了一些进步，但许多项目仍然采用20世纪80年代的遗留技术：萃取(extract)、转置(transform)和加载(load)，也就是我们所说的ETL。这让数据架构师感到无比头疼，但我们似乎又无法超越它，那有什么方法能改变这个局面吗?

2019-09-09 16:10:32

ETL数据科学数据
数据科学中的“帕累托法则”
帕累托法则是一个非常简单但功能非常强大的管理工具。企业高管长期以来一直将其用于战略规划和决策。诸如20%的商店产生80%的收入，20%的软件错误导致80%的系统崩溃，20%的产品功能驱动80%的销售等，受到广泛欢迎，善于分析的企业尝试在他们自己的商业世界中找到这样的帕累托法则。

2019-09-09 15:28:04

数据科学帕累托法则工具
电商数据分析，掌握这些业务的数据指标就够了
在电商行业当中，通常涉及到六大部门，且各个部门当中，业务框架以运营为导向，今天我们就来解析一下相关重要指标。

2019-09-09 14:13:31

电商数据分析指标
这些方法解决了数据清洗 80% 的工作量
本文会给大家介绍如何用Python中自带的 Pandas 和 NumPy 库进行数据清洗。在正式讲解之前，先简单介绍一下这两个非常好用的库。

2019-09-09 09:28:46

数据技术代码
大数据：现代政府廉政建设的利器
21世纪是科技高速发展的时代，大数据技术的应用领域不断扩大，在廉政建设与反腐败斗争中，从事前、事中和事后三个阶段应用大数据技术手段开展工作，可为其提供全新的思路，找到有效的突破口。

2019-09-05 20:02:27

大数据廉政风险反腐败
从数据到洞察 IBM赋能企业加速人工智能之旅 原创
智能+时代，数据成为了企业的核心资产。数据爆发式的增长，随之而来的复杂性、成本、时间和错误风险都在呈指数级上升。企业需要集数据管理、分析和洞察应用程序开发于一体的企业洞察平台(EIP)，来帮助企业快速地将数据转化为洞察。

2019-09-05 10:29:06

大数据人工智能IBM
「大数据分析」深入浅出：如何从零开始学习大数据分析与挖掘
最近有很多人想学习大数据，但不知道怎么入手，从哪里开始学习，需要学习哪些东西?对于一个初学者，学习大数据分析与挖掘的思路逻辑是什么?本文就梳理了如何从0开始学习大数据挖掘分析，学习的步骤思路，可以给大家一个学习的建议。

2019-09-04 19:58:46

数据挖掘数据分析学习
大数据技术分享：如何在企业中从0建立一个数据/商业分析部门？
如果你现在已经在互联网行业从事多年的数据分析工作，你不妨耐心看看这篇文章，为你下一步的职业规划做一个打算。

2019-09-04 19:53:45

大数据数据分析公司
如何在Flink 1.9中使用 Hive？
Apache Flink 从 1.9.0 版本开始增加了与 Hive 集成的功能，用户可以通过 Flink 来访问 Hive 的元数据，以及读写 Hive 中的表。本文将主要从项目的设计架构、最新进展、使用说明等方面来介绍这一功能。

2019-09-04 19:32:56

HiveFlink大数据
制定机器学习训练数据策略的6个技巧
AI系统通过实例来学习，它们拥有的高质量实例数据越多，就会学得越好。缺乏，或只有低质量的训练数据可能会生成不可靠的系统，得出错误的结论，做出糟糕的决策，无法处理现实世界的变化，并引入或延续一些如偏见等问题。

2019-09-03 18:09:20

机器学习AI训练数据
美国十大热门数据科学Data Science全面解析
美国数据科学专业是当今最受广大留学生欢迎的热门专业，在互联网科技高速发展的今天，大数据时代已经正式来临，分析大数据可以帮助企业更好的进行产品制定与推广规划，从而最大程度的帮组企业盈利，所以各大公司对于数据科学专业人才可谓是求之若渴。

2019-09-03 10:09:53

数据科学数据分析美国
大数据在智慧城市建设中的深度应用
为了应对城市化所带来的全新挑战，各国不约而同的以智慧城市建设作为解决问题的抓手。中国作为全球最大的智慧城市实施国之一，无疑也将其作为重中之重。

2019-09-02 15:49:06

大数据智慧城市大数据建设
技术人最不该忽视可视化数据分析！
在这个“人人都是数据分析师”的时代，阿里的同学几乎都在参与数据的采集、加工与消费。数据可视化作为连接“加工——消费”的重要一环，其质量至关重要。优秀的可视化能促成卓越洞见，糟糕的内容则让所有的努力失去意义。

2019-09-02 15:40:25

可视化数据分析
Pandas循环提速7万多倍！Python数据分析哪种更快？
用Python和Pandas进行数据分析，很快就会用到循环。但在这其中，就算是较小的DataFrame，使用标准循环也比较耗时。

2019-09-02 15:12:46

Python 开发数据分析
云+社区联合快手 深度解读五大热门大数据技术 原创
8月24日，由云+社区（腾讯云官方开发者社区）联合快手举办的《大数据技术实践与应用》沙龙活动成功举行，沙龙聚焦于大数据的技术实践与应用，为到场的用户奉上了一场大数据技术盛宴。来自腾讯云的专家和快手的工程师重点介绍了Spark、ElasticSearch，yarn、MapReduce、Flink等大数据技术的发展历程、架构优化以及实践应用。

2019-09-01 21:20:18

腾讯云大数据
大数据是否会导致更多量化的战略决策模型?
大数据正在改变组织决策的未来。阿莱因科技大学教授Belkacem Athamena撰写了一篇关于决策中大数据演变的白皮书。由于新的大数据技术使决策更加可靠，因此企业将比以往更加重视量化决策模型。

2019-08-30 11:18:19

大数据技术系统
写给大数据从业者：数据科学的5个陷阱与缺陷
这篇分享主要总结了数据从业人员在实践中可能遇到的陷阱与缺陷。跟其他新起的行业一样，数据科学从业人员需要不停的去考虑现在，考虑未来；需要不断的斟酌工作方法的合理性，正确性。思索不断，才能前行。

2019-08-29 10:20:13

大数据IT互联网
你的隐私被泄露了！大数据时代如何保护信息安全？
现在的社会是一个高速发展的社会，科技发达，信息流通，人们之间的交流越来越密切，生活也越来越方便，大数据就是这个高科技时代的产物。麦肯锡称：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。”

2019-08-28 17:23:20

信息安全大数据技术
大数据主导的七大领域，看看你是否身处其中
在《大数据：一场改变如何我们生活，工作和思考方式的革命》一书中，Viktor Mayer-Schönberger和Kenneth Cukier认为，“大数据分析是一种革命性的工具，主要用于商业，科学，研究，媒体行业，和社交生活。”大数据跨越了标准技术产业的高墙，并扩展到了其他非技术领域。

2019-08-28 17:05:18

大数据技术人工智能
7步搞定Python数据可视化，大牛出品教程，Jupyter、Colab版都有
做图表，谁不会？打开Excel，自动就可以生成各种各样的图表。但你看这些图表呢？

2019-08-28 15:51:41

Python 开发编程语言
7个原因告诉你数据科学家为什么“供不应求”
在过去几年中，各行各业都拥有各种形式的海量数据，包括内部数据、合作伙伴、客户以及大规模业务信息。对高级数据科学家的需求改变了市场趋势，以下是影响印度数据科学工作需求统计的主要因素。

2019-08-28 08:08:47

数据科学家数据工程师数据科学
数据处理必看：如何让你的Pandas循环加快71803倍
如果你使用 python 和 pandas 进行数据分析，那么不久你就会第一次使用循环了。然而，即使是对小型数据集，使用标准循环也很费时，你很快就会意识到大型数据帧可能需要很长的时间。当我第一次等了半个多小时来执行代码时，我找到了接下来想与你共享的替代方案。

2019-08-27 17:32:10

数据处理PandasPython
数据科学中的强大思维
如果你参加过统计学入门课程，就会知道数据点可以用来激发灵感，也可以用来测试理论，但两者却不能兼顾，这是为什么呢?

2019-08-27 09:34:29

数据科学统计机器学习
海量样本无从下手？五种抽样算法分分钟搞定
数据科学是研究算法的学科。本文介绍了一些常见的用于处理数据的抽样技术。

2019-08-27 09:03:48

抽样技术数据科学算法
Hive和Spark究竟是凭借什么优势而大获成功？
Hive和Spark凭借其在处理大规模数据方面的优势大获成功，换句话说，它们是做大数据分析的。本文重点阐述这两种产品的发展史和各种特性，通过对其能力的比较，来说明这两个产品能够解决的各类复杂数据处理问题。

2019-08-27 08:36:34

HiveSpark数据库
数据科学家为什么这么贵？
当你听到“数据科学家”这个头衔时，你会想到什么?可能不是一个衣衫褴褛、表情严肃的白领，对吧?也许这就是为什么《哈佛商业评论》(Harvard Business Review)将“数据科学家”称为“21世纪最性感的工作”。他们写道，“如果‘性感’意味着拥有非常抢手的稀有品质，那么数据科学家已经在那里了。

2019-08-26 09:47:56

数据科学家数据分析
大数据需求使用的六个Hadoop发行版
Hadoop可以在不同的发行版中使用，因为公司通常将其作为打包交易提供。它使用Hadoop分布式文件系统(HDFS)，它允许使用不同的平台和执行并行数据处理的能力。在这里，我们将讨论六种可用于满足大数据需求的Hadoop发行版。

2019-08-26 09:39:53

Hadoop发行版大数据
大数据需求使用的六个Hadoop发行版
Apache Hadoop是一个出色的软件框架，允许处理大数据元素。它可以通过采用模块化系统和处理大量数据来使用商用硬件的强大功能。Hadoop可以在不同的发行版中使用，因为公司通常将其作为打包交易提供。

2019-08-26 09:20:43

Hadoop大数据数据库
美漂数据科学家年薪多少？爬了6年H1B签证数据发现，招的人多了，但钱少了
一位名叫Tony Yiu的数据科学家就想统计一下，在美国做数据分析师，到底收入如何?下面文摘菌就带大家一起看看，去美国当数据科学家一年能赚多少钱!

2019-08-25 12:02:53

数据科学家数据数据分析
数据工程要从全局性数据架构考虑
说到数据工程，给人的感觉往往是空间数据的采集、核查、规整、入库等过程。这些过程，距离主流IT所说的“数据工程”还是有些差异的。

2019-08-23 15:58:18

数据工程数据架构分析
常用的几种大数据架构剖析
随着大数据技术的发展，数据挖掘、数据探索等专有名词曝光度越来越高，但是在类似于Hadoop系列的大数据分析系统大行其道之前，数据分析工作已经经历了长足的发展，尤其是以BI系统为主的数据分析，已经有了非常成熟和稳定的技术方案和生态系统。

2019-08-23 15:55:27

架构大数据BI系统
如何成为一名更有“市场”的数据科学家？
这个标题可能有点奇怪，毕竟在2019年，数据科学家本身就已经是一个非常有市场的职业了。由于数据科学对当今的业务产生了巨大影响，因此对数据科学专家的需求正在增长。截至本文发布之前，仅LinkedIn就有144,527个数据科学工作。

2019-08-22 09:23:58

数据科学工程师数据处理
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