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数据指标 VS 标签体系 到底有啥区别 总算讲清楚了
所属栏目：[大数据] 日期：2022-08-23 热度：141
实际上，标签和指标一样，是数据分析的左膀右臂，两者同样重要。实际上，很多人分析不深入，就是因为缺少对标签的应用。今天系统的讲解下。 那如果做得好的话，标签能发挥啥作用呢？ 一：查询信息。这是最普遍的场景了。大量的一线工作人员会有需求，比如[详细]
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几个好使常见的大数据分析模型
所属栏目：[大数据] 日期：2022-08-23 热度：198
互联网打工人来说，数据分析是一项必备技能！花了这么多钱，营销效果到底达到没有？什么样的功能才能真正戳中用户的痛点？ 1. 事件分析 干啥的：研究某行为事件的发生对企业组织价值的影响以及影响程度。 怎么用：追踪或记录的用户行为或业务过程，如用户[详细]
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大数据项目可能出错的几种方案
所属栏目：[大数据] 日期：2022-08-23 热度：130
大数据项目的低成功率是过去10年中一个持续存在的问题，与之类似的是：人工智能项目中也出现了相同类型的问题。虽然100%的成功率不是一个可以实现的目标，但用户可以进行一些调整以从数据投资中获得更多收益。 一个重要原因是缺乏数据集中化，这抑制了公司[详细]
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MPP与Hadoop 两种主流大数据系统架构有什么差别
所属栏目：[大数据] 日期：2022-08-23 热度：76
同样都可以处理大规模数据的MPP数据库架构与Hadoop体系架构属于不同的技术体系，二者没有直接的相关性，却常常被放在一起进行比较。 1. 设计思路对比 两类系统运行的硬件架构是相同的，都是普通服务器组成的集群，但从资源管理角度来说，它们并行化软件实[详细]
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为什么大热的数据可视化行业 我不提议轻易入行
所属栏目：[大数据] 日期：2022-08-23 热度：121
这两年互联网行业在 C 端市场上的增长已经不足以吸引大众和投资者的视线，B 端作为一个新的热点开始被追捧。 各种让人眼花缭乱的图例和技术应用解说，很容易让我们产生未来已经加速向我们走来的 幻觉，此时不抓紧时代的机遇投身数字化界面的设计，更待何时[详细]
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几款日常的开源无代码测试工具
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-27 热度：186
编程语言一直是自动化测试、自动化测试人员、框架甚至工作职责中不可或缺的一部分。如果一个遗留项目已经使用了Java进行测试，该公司会为该项目寻找具备Java专业知识的人员。同样，如果新项目需要从零开始构建测试流程，那么首要考虑的事情就是团队擅长哪[详细]
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远程访问装有GPU的电脑很不方便 如今有一个值得试试的办法
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-27 热度：119
由于多种原因，很多人无法将在本地存储了大量文件的电脑和软件带回家，好在有办法做到从任何地方发起高质量的远程访问，而无需额外费用。下面介绍几种经过测试的方法，实现方便地远程管理办公电脑。 DOC怎么了？ 普通员工只需使用远程桌面协议（RDP协议）[详细]
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大规模分布式计算学习引擎Ray在字节跳动NLP场景下的践行
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-27 热度：65
RayRTC 是字节基础架构组与字节 AML 组共同合作，在内部 RTC（Realtime Text Classification）文本训练平台上基于 Ray 进行的下一代 Serverless ML 的探索。RTC 文本分类平台是一个一站式的 NLP 服务平台，包括了数据预处理，标注，模型训练，打分，评估，[详细]
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字节跳动数据平台技术揭晓
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-27 热度：111
ClickHouse作为目前业内主流的列式存储数据库(DBMS)之一，拥有着同类型DBMS难以企及的查询速度。作为该领域中的后起之秀，ClickHouse已凭借其性能优势引领了业内新一轮分析型数据库的热潮。但随着企业业务数据量的不断扩大，在复杂query场景下，ClickHouse[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：2022-06-27 热度：111
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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使用Java和Python进行数据统计和剖析
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-27 热度：99
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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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：2022-06-27 热度：128
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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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：2022-06-27 热度：173
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：2022-06-27 热度：110
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：2022-06-27 热度：157
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 Spark SQL 实行结构化数据处理
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-26 热度：103
Spark SQL 是 Spark 生态系统中处理结构化格式数据的模块。它在内部使用 Spark Core API 进行处理，但对用户的使用进行了抽象。这篇文章深入浅出地告诉你 Spark SQL 3.x 的新内容。 有了 Spark SQL，用户可以编写 SQL 风格的查询。这对于精通结构化查询语[详细]
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数据驱动业务的18个有效战略
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-26 热度：68
你老想着数据驱动业务，但发现有力无处使，或者没人鸟你，我也有同样的经历，下面有18条策略锦囊，望你笑纳。 第一条 数据驱动业务中的数据广义来讲不仅仅是指存储在大数据平台的那堆数据(反映客观事实)，也包括战略、组织、机制、流程、人性、认知、客户[详细]
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实施合理的数据收集策略的关键性
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-26 热度：156
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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大数据能为建筑能源管理做些啥
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-26 热度：153
近年来，对降低碳排放水平和提高能源效率的兴趣导致智能建筑技术呈指数级增长。 最重要的是，物联网扩大了互连设备和建筑管理系统的可能性，以实现更好的能源管理。然而，真正实现其潜力需要组织和分析楼宇自动化系统生成的大型数据集。 实时管理和维护大[详细]
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为啥不能忽视建筑物中的数据解析
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-26 热度：176
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[详细]
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数据迁移 在平台之间移动数据的优秀践行
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-26 热度：102
随着越来越多的数据从内部系统转移到访问外部 API 的应用程序，迁移数据的需求变得越来越重要。 数据迁移在不同的上下文中可能意味着不同的东西，但在实践中，当我们谈论数据迁移时，我们通常是在谈论将数据从一个平台或系统移动到另一个平台或系统。 人们[详细]
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使用 FlatBuffers 提高反序列化功能
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-26 热度：68
最近一直在寻找一个性能和资源占用兼具的序列化和反序列化工具，大多组织都是采用的 JSON， JSON 可以做到数据的前后兼容，并且更容易让人理解和可视化，但 JSON 的性能相对更差，自身的元数据也会占用更多的存储空间。 根据官网介绍FlatBuffers是一个高效[详细]
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当大数据平台遇到K8s 智领云助力企业向数据驱动变型
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-26 热度：184
数据驱动是企业数字化转型的一个重要特点。随着企业对数据分析和使用的不断增长，数据来源多，数据工具复杂，参与数据工作的人多，数据开发的工作量越来越大，同时还要求周期短、质量高。对此，数据团队持续优化数据开发流程、应用，借鉴了DevOps、精益管[详细]
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区块链影响数据分析行业的五种方法
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-26 热度：157
新技术的出现比人们想象的还要快。像大数据和区块链这样的新兴技术正在成为传统。此类技术正在改变企业开展业务的方式。例如这两种技术是独立的，并且是独立使用的。然而，虽然数据科学处理的是从原始和非结构化数据中寻找见解，但区块链技术是一个共享的[详细]
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开发大数据应用程序企业的四个成功要点
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-26 热度：104
大数据技术正在以无数种方式改变我们的生活。由于数据提供的许多好处，越来越多的公司正在对其进行投资。到2026年，全球公司预计将花费超过2340亿美元。这对于为客户和企业等开发大数据应用程序的公司来说是一个绝佳的机会。 如果您有兴趣创建一个成功的大[详细]
