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你可能早就中招了，大数据杀熟防不胜防该如何治
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-12 热度：149
大数据杀熟已经泛滥到了不得不治理的时候。一方面大数据杀熟几乎无处不在，另一方面大平台具有强大的不对称优势，消费者防不胜防，作为消费者不可能做到时刻对各大平台的信息进行广泛的横向、纵向对比、分析。 多年前曾经火了一段时间的多平台比价软件为什么[详细]
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云计算、大数据、人工智能是相互作用的
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-12 热度：150
2018年是中国云计算产业的拐点，政策+产业+资本全方位共振，云计算产业需求进入加速增长期，云计算行业相关上市公司业绩增长得到进一步上升，对于后市，各大机构也纷纷表示看好。 对此有网友表示称，云计算、大数据、人工智能是相辅相成的，三者缺少了谁都不[详细]
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在数据科学领域中，你需要哪些数学知识？
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-12 热度：187
I. 引言 如果你有心学习数据科学，那么你一定会在脑海中想过下面的问题： 没有或者只有很少的数学知识，我能做一个数据科学家吗? 数据科学必需的数学工具有哪些? 有很多优秀的包可用于建立预测模型或者数据可视化。其中最常用的用于描述和预测分析的一些包有[详细]
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学习大数据前应该了解哪些？
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-12 热度：131
学习大数据前应该了解什么?大数据学习不能停留在理论的层面上，大数据方向切入应是全方位的，基础语言的学习只是很小的一个方面，编程落实到最后到编程思想。学习前一定要对大数据有一个整体的认识。 大数据是数据量多吗?其实并不是，通过Hadoop其中的各个组[详细]
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敏捷+智能，以技术为核心的BI发展之路
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-12 热度：87
数字化时代，众多企业以数据驱动业务为目标，从数据中发现价值，从而对业务决策带来辅助支持，以数据为中心的企业管理正在成为常态。而BI（商业智能）作为企业发展过程中的数据工具，一直是受到众多企业的青睐。 随着技术的不断演进，BI工具也在不断变化，以[详细]
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怎样破题五大数据挑战？
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-12 热度：198
1. （静态和动态数据）分层安全的重要性日益提高。 超大规模软件生态系统不断发展，使得企业和站点在不具备基础设施所需联网能力的情况下，也能够在较小的原子单元上开发和部署应用。越来越多的云原生应用在全球各地的联网点或托管设施上运行。企业必须在流程[详细]
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三方面推动构建大数据产业发展格局
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-12 热度：86
倪光南指出，当今世界，以5G、人工智能等为代表的新一代信息技术创新日新月异，数据上升为国家基础性战略资源，成为社会核心生产要素，大数据已经成为全球重要发展领域，对经济发展、社会治理、人民生活等方方面面产生影响深远。 党的十八以来，以习近平同志[详细]
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四大融合，推动高校优教育人的新基建建设
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-12 热度：153
近年来，教育信息化随着互联网浪潮，以及云计算、大数据、物联网、人工智能、区块链等新技术的成熟和发展，也进入了蓬勃发展阶段。从传统教学硬件设备投入、数字资源数字教材、对外服务网站门户、内部管理信息系统等信息化基础能力建设，逐步向深融合、大资源[详细]
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数据湖不单单是大数据
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-12 热度：187
数据湖不仅用于大数据，而且组织比以往拥有更多的机会将它们纳入数据堆栈。 行业专家最近写了一篇文章，揭露了关于数据湖架构、数据湖定义和数据湖分析的常见误区。其文章名为什么是数据湖?需要来避免最大的迷思。在那篇文章中，构建了有关数据湖及其在企业数[详细]
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收藏！大数据，是一种新的思维方式
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-12 热度：166
随着互联网、开源、云计算等技术的发展，企业在技术上会越来越接近。 不久的将来，超级摩尔定律下芯片计算力会有更大突破，人工智能作为一种技术能力将越来越普及，长期来看，技术能力上的差异会越来越[详细]
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怎样脱颖而出？优秀数据科学家的五大品质
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-12 热度：147
数据科学是一个绝佳的研究领域，想要在这一领域获得成功，你有一些必需的特质。我们都曾无数次听说，数据科学是现在和未来的就业市场，在很大程度上，这确实是正确的。对于受过良好教育的数据科学和机器学习的从业者们而言，有无数的机遇和无限的空间。 专业[详细]
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通过数据分析进行舆情挖掘概要介绍
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-12 热度：119
随着因特网的逐渐普及，互联网已经成为人们表达情感和获取信息的重要途径，互联网舆论也成为了社会舆论的重要组成部分。在这种大趋势下，如何利用数据分析技术做好舆情挖掘工作，是一个值得我们思考的问题。 随着互联网技术的发展，人们越来越倾向于通过社交[详细]
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MLOps到底是什么？
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-12 热度：171
数字化将DataOps这一概念引入人们生活的同时，大数据正引入一种新的范式MLOps。鉴于DevOps和DataOps在实践中越来越多的运用，该项业务需要机器学习模型使用过程中的所有参与者一直保持合作与互动，包括业务人员、工程师、大数据开发人员(数据科学家和机器学习[详细]
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大数据对企业业务及未来的作用
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-12 热度：182
随着网络世界成为企业目前最大的市场，大数据成为他们拥有和使用的最强大的工具集。几乎所有的网站和应用程序都会跟踪用户的浏览动态，以记录并随后分析用户的需求和选择。大数据技术不仅包括数据的采集，还包括对数据的理解和分析，以创建用户行为模式。只有[详细]
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大数据给零售供应链管理带来的作用
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-12 热度：88
研究表明，大数据分析正在重新定义人们在21世纪的零售供应链管理方法。 零售商正努力跟上不断增长的在线购物需求。他们发现，随着客户转向在线商务，冠状病毒疫情彻底颠覆了他们的商业模式。这促使许多零售商寻求更多依靠大数据的创新电子商务营销模式。 因此[详细]
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常用的5种数据分析方法有什么？
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-12 热度：130
1.对比分析法 对比分析法指通过指标的对比来反映事物数量上的变化，属于统计分析中常用的方法。常见的对比有横向对比和纵向对比。 横向对比指的是不同事物在固定时间上的对比，例如，不同等级的用户在同一时间购买商品的价格对比，不同商品在同一时间的销量、[详细]
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入行大数据必须了解的事！
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-12 热度：95
如果要问最近几年，IT行业哪个技术方向最火？一定属于ABC，即AI + Big Data + Cloud，也就是人工智能、大数据和云计算。 我们处在一个大数据时代，不管是社交网络、物联网还是移动互联网和智慧城市，都要与大数据搭上联系。 大数据就是数据量多吗？其实并不是[详细]
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如何最好地利用数据实现多样性、公平性和包容性
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-12 热度：142
2014年，包括苹果，脸书，谷歌和微软在内的几家大型科技公司开始发布其员工组成的年度多样性报告。报告的数据并不是特别乐观：报告显示，女性约占这些公司总人数的30%，技术部门女性占比15%至20%。平均看来，黑人和西班牙裔低至个位数。 但是，此举被看作在数[详细]
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未来城市需要充分体现大数据与物联网技术优势
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-12 热度：64
科幻小说为人们提供了一个互联城市的奇妙愿景，但是随着这种未来主义现实的到来，其成功将受到使用物联网(IoT)的企业的推动。 从智能能源网格到交通物流、公共交通再到废物管理和街道照明再到相连的生活或工作场所，智慧城市中的庞大传感器网络将以前所未有的[详细]
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大数据未来发展走向
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-12 热度：194
一、从技术驱动到场景驱动，大数据产业迎来新一轮增长周期 受新*肺*疫情倒逼，大数据与各行业领域融合持续深化，产业监测、资源调配、行程跟踪等大数据创新应用场景加速迭代，大数据产业发展动力从技术硬核变革向应用服务深化转变的态势将更加明显。据IDC预测[详细]
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大数据技术在网络安全分析之中的影响！
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-12 热度：91
大数据应用于网络安全分析之中，相较于传统的分析方式、分析能力，大数据技术对于数据的分析更加的完善，同时也提高了数据的存储量。在海量的、多样性的数据环境之下，大数据可以很好地保障数据的有效性、价值性和信息的完整性。利用大数据技术可以多个角度全[详细]
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当前学习大数据技术是否可能晚了
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-12 热度：171
学习大数据要结合自身的实际情况来规划学习路线，大数据的技术生态非常庞大，学习切入点也非常多，从大的人才需求情况来看，可以走大数据分析路线、大数据开发路线和大数据运维路线。 近两年随着大数据技术开始逐渐落地到产业领域，大数据开发岗位的人才需求[详细]
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怎样制定一个成功的数据科学培训计划
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-12 热度：95
那些知道如何帮助组织机构充分利用其信息资源的技术专业人员(尤其是数据科学家)目前需求量很大而供应短缺。 一些企业开始自己动手，设立数据科学培训计划来提高员工技能或对员工进行交叉培训，使其成为数据科学家。 对许多公司而言，数据科学仍是一个新领域，[详细]
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人们需要了解的四种业务分析
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-12 热度：89
这四种类型的业务分析通常是分阶段实施的，没有哪一种类型的业务分析比另一种更好。它们是相互关联的，并且每一种业务分析都提供了不同的见解。由于数据对从制造业到能源网格等很多领域都很重要，因此大多数企业都依赖于其中一种或所有类型的业务分析。通过正[详细]
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怎么为数据科学家提供无需复杂ETL的数据分析
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-12 热度：131
尽管有必要，但ETL需要大量的编码，专门知识和维护。除了这项工作对于数据科学家来说是耗时的之外，并不是所有的数据科学家都具有开发ETL的经验。很多时候，这项工作将落在数据工程团队上，这些团队忙于更大的图片项目以引入基础数据层。 这并不总是与数据科[详细]
