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数据科学家应对的几大挑战及解决方法
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-26 热度：116
每天，全球各地的组织都在寻找2.5万亿字节的数据，以获得对其业务的见解和价值驱动的行动。为了实现这一目标，需要高技能的科学专家或数据科学家参与开发业务中的企业AI。在不断增长的业务领域中，数据科学家的每一个行动都有助于改进业务的功能。 下面来[详细]
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使用Java和Python进行数据统计和剖析
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-26 热度：163
Java 和 Python 是当今最流行的两种计算机语言。两者都非常成熟，并提供了工具和技术生态系统，帮助我们解决数据科学领域出现的挑战性问题。每种语言都各有优势，我们要知道什么时候应该使用哪种工具，或者什么时候它们应该协同工作相互补充。 Python 是一[详细]
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云迁移之后 企业凭什么充分挖掘数据潜力
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-26 热度：66
近年来，基础设施即服务（IaaS）、平台即服务（PaaS）和软件即服务（SaaS）等业务模式正飞速发展，也推动着云投资屡创新高。根据GlobalData的报告，2024年亚太地区云计算市场规模预计将达到1918亿美元，2019至2024年期间的复合年增长率为7.7%。 然而，云迁[详细]
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终于有人把MPP大数据系统架构讲清楚了
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-26 热度：82
本文首先回顾并行硬件架构的发展，并进一步介绍基于并行硬件架构的数据库一体机系统与基于MPP架构的数据库软件系统。数据库一体机系统在银行等大型企业中采用广泛，一体机的优点是开箱即用、功能丰富、稳定、售后服务好，缺点是价格昂贵、扩展不灵活。基于[详细]
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云数据仓库中的数据安全思虑
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-26 热度：194
近年来，由于云计算与云存储具有一定的廉价性和可扩展性，云数据仓库（Cloud data warehouses，CDW）得到了广泛的应用并飞速发展。同时，CDW不但能够存储比本地数据库更多的数据，而且可以通过现代化数据管道，简化了ETL的各种流程，因此许多企业都开始用[详细]
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为何很多人宁可用 Excel 也不用 Python
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-26 热度：98
有人说，Python即使不是最好的编程语言，也是最受欢迎的语言之一。因为它简洁易用，功能强大，对初学者也很友好。在众多培训机构的小广告中，学了Python就能批量处理Excel表格，Python是实现办公自动化的利器，从此告别996之类的口号随处可见。但实际工作[详细]
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用Elastic Block Store EBS 改善性能和数据可用性
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-25 热度：162
如今，许多数据库即服务（DBaaS）解决方案将计算层和存储层分开来，比如包括Amazon Aurora和Google BigQuery。由于数据存储和数据复制可以由现有服务来处理，DBaaS无需担心这种复杂性，这种解决方案很有吸引力。然而，这种设计的性能有时可能不如传统方式[详细]
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Kubernetes面临勒索软件攻击 Veritas保护数据免受侵害
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-25 热度：149
当今，Kubernetes已经成为全球大部分企业云战略的核心部分。根据Veritas的调研显示,超过四分之一的中国企业已经投入使用该技术,90%的中国企业预计将在未来两到三年内部署该技术。然而,到目前为止,在已经部署Kubernetes的中国企业中,只有35%的企业具备防范[详细]
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Kafka 万亿级消息实践之资源组流量掉零故障排查分析
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-25 热度：125
Kafka 万亿级消息实践之资源组流量掉零故障排查分析： 一、Kafka 集群部署架构 为了让读者能与小编在后续的问题分析中有更好的共鸣，小编先与各位读者朋友对齐一下我们 Kafka 集群的部署架构及服务接入 Kafka 集群的流程。 为了避免超大集群我们按照业务维[详细]
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大数据让我们接受不准确的存在？事实证明是这样
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-25 热度：111
在收集样本的时候，统计学家会用一整套的策略来减少错误发生的概率。在结果公布之前，他们也会测试样本是否存在潜在的系统性偏差。这些策略包括根据协议或通过受过专门训练的专家来采集样本。 但是，即使只是少量的数据，这些规避错误的策略实施起来还是耗[详细]
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用户画像的建立方法和流程 一篇教会你
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-25 热度：131
用户画像(Personas)这一概念最初是由交互设计之父Alan Cooper提出的，如图1所示。互联网中的用户画像是通过多个角度，从用户行为数据中提取某个产品的使用者的共同特征，通过比对和抽取特征来描绘该产品使用者的画像的工具。 在大数据技术已经广泛应用于各[详细]
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大数据依赖不可取
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-25 热度：156
当下没有人会忽视大数据的重要作用。在生活的一切方面，大数据都潜在地发生着作用，特别是在管理层面，大数据已经成为重要的辅助工具。站在当前的角度来看，没有大数据，经济社会管理工作几乎就没有办法正常进行。 对传统统计数据的依靠和对现代大数据的依[详细]
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区块链为大数据分析提供机会
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-25 热度：186
大数据能够获得实践应用并被各行各业青睐，最重要的原因还是大数据分析得出的结论具有指导意义，能够为行业决策提供数据统计基[详细]
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技术迷途者指南 我有问题 你有解吗
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-25 热度：113
在日常工作中，我们可能会遇到各种技术问题，比如运维、开发、框架、操作系统等领域，不同的技术人，碰到的难题也不尽相同。为了帮助大家更好的解决问题，51CTO技术交流群针对一些技术问题展开了深入的讨论交流。51CTO对其中精彩问答进行了整理，并通过文[详细]
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挖掘互联网开放数据可带来巨大商业价值
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-25 热度：56
星巴克的门店选址方法 20世纪80年代末，美国星巴克公司董事会名誉主席霍华德舒尔茨(Howard Schultz)曾经在西雅图总部组建地产团队，专门研究咖啡门店的选址。 他们除了有着专业的地产团队外，还有地理信息系统进行数据化分析，从而决定开店位置和营销方式[详细]
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2022年优秀预测分析工具和软件
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-25 热度：87
数据管理一直是企业面临的挑战。随着新的数据源不断涌入，使用合适的工具比以往任何时候都更为关键。预测分析工具和软件是完成这项任务的最佳解决方案。数据专家和商业管理者必须能够组织和清理数据，以启动这一进程。随后是对数据进行分析，并与同事分享[详细]
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使用取代数据的五个隐性成本
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-10 热度：170
如今，替代数据源已嵌入到各个行业的企业业务流程中。根据Lowenstein Sandler 律师事务所2022 年的一项调查，92% 的投资机构(从对冲基金、私募股权到风险投资)都在以中等或很大的程度使用替代数据来为决策提供依据。受访者还预计，他们在 2022 年对替代数[详细]
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2022年应关注的七大数据管理走势
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-10 热度：187
调研机构IDC公司分析师表示，数据分析市场正在蓬勃发展，目前全球每年的支出已经超过2000亿美元。 同样，全球数据分析就业市场规模也呈现上升趋势。根据美国劳工统计局预测，到2030年，数据科学职位将增长30%以上。此外，根据Gartner公司的估计，几乎所有[详细]
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数据科学中数据收集的终极攻略
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-10 热度：164
在当今世界，数据对任何一家企业的成功都起着关键作用。企业的目标受众、竞争对手产生的数据、工作领域的信息以及企业自己收集的数据可能会帮助找到更多客户、分析业务决策、重新优化业务模型或进入到其他市[详细]
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8个顶级预测分析工具对比
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-10 热度：66
希望知道未来会带来什么吗?预测分析工具将会提供答案，这些答案是对的吗?有时是对的。但是，如果预测可以帮助企业更好地规划、更明智地支出，并为客户提供更具预见性的服务，那么这就足够了。 什么是预测分析工具? 预测分析工具融合了人工智能和业务报告。[详细]
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大数据技术的成功案例及趋向
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-10 热度：182
通过大数据技术和工具进行数据管理已经成为企业乃至国家层面的一个热门话题。如今，主要是大型企业在使用大数据技术(约占市场的60%)。然而，使用这种技术的中小企业数量每年都在增长。特别是在人工智能技术发展的今天，我们能够更加充分利用数据的价值。[详细]
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为什么不可忽视建筑物中的数据分析？
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-10 热度：133
想象一栋建筑，其中创新的管理系统不断提供有关内部情况的简单而有意义的信息。这些数据可用于提高效率、开发更智能的设备维护协议、创建更健康的建筑环境，并最终让使用者更快乐。 现在，考虑一个没有用于监控其系统的分析的建筑物。设备出现故障，存在空[详细]
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成功进行数据转移的策略
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-10 热度：55
数据迁移是一个复杂且通常成本高昂的过程。企业将需要正确的方法来准确无误地迁移数据，其中包括深思熟虑的策略和适当的工具。 为什么需要数据迁移? 企业选择升级其存储系统并随之迁移数据有几个原因，最终帮助他们获得竞争优势。数据库迁移可帮助企业克服[详细]
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实施合理的数据收集战略的重要性
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-10 热度：86
数据已经成为企业最宝贵的资产之一，而一些企业仍然否认它的重要性，但他们对接受它的犹豫正在消退。一项民意调查发现，36%的企业认为大数据对他们的成功至关重要。 然而，许多企业仍在努力制定持久的数据战略。最主要的一个问题是他们没有可靠的数据收集[详细]
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怎样避免淹没在云原生可观测性数据中
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-10 热度：191
传统的应用程序性能监视(APM)在新的云原生堆栈中并不总是能发挥作用，两者在规模和数据量方面存在根本差异。此外，当一切都在容器中运行时，必须围绕数据的临时性设计和优化监视。 了解云原生性能可以更好地为站点可靠性工程师(SRE)和平台工程师提供实时洞[详细]
