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一文看懂渠道分析怎样做
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-08 热度：162
今天跟大家分享的是：推广渠道分析。推广渠道是推广产品、获取客户的途径，对企业而言，是影响收入的重要因素。今天就简单分享一下，该如何进行分析。 一、有哪些推广渠道 凡是能打广告，拉来用户的地方，都是推广渠道。 常见的线上推广渠道，如： 广告：[详细]
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互联网 VS 传统行业，数据分析有啥异同
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-08 热度：119
很多同学好奇：总说互联网数据分析，到底啥是互联网数据分析?和传统企业有啥区别?今天系统讲解下。 典型的传统企业 典型的传统企业，以制造业为代表的，商业模式是： 进原料，生产成产品 通过经销商，卖到全国 承担产品的售后、服务工作 因此，其部门划分[详细]
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赋能元宇宙 启动智能交互新未来
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-08 热度：50
MetaCon元宇宙技术大会2022在线上成功举办，大会聚焦元宇宙产业政策、学术研究成果、技术创新和行业落地等多个层面。人机交互与高效能网络落地专场特邀了多名技术大咖，针对如何实现元宇宙世界人机交互，VR/AR/MR虚拟现实技术、全息影像技术、传感技术等常[详细]
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线下零售要怎么构建AI自动结账服务？
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-08 热度：183
客户体验是线上零售的重要优势，无需排队、没有延迟、采购便捷。但根据Forrester研究报告，由于人们希望在购买前充分了解产品，或只是不喜欢等待商品运输的过程，美国72%的零售消费仍然依靠实体店面。 目前，无人售货的创意方案在亚马逊无人便利店(Amazon[详细]
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从开始懂互联网到懂用户，谷歌这次都押了哪些宝？
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-08 热度：168
谷歌 I/O 大会如约而至。谷歌 I/O 2022 大会开幕式上，谷歌 CEO Sundar Pichai 发表了长达 2 小时的以知识和计算为关键词的主题演讲。这次演讲在勾勒谷歌长期发展愿景的同时，也在某种程度上描绘后疫情时代的互联网技术的演进方向。 搜索再定义：Anyway、A[详细]
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如何建造一支高效率的人工智能团队？
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-08 热度：68
本文将介绍把机器学习基础设施、员工和流程融合的方式，以实现适用于企业的MLOps(面向人工智能系统的运维管理)。本文希望对旨在以高效人工智能团队开发强大的人工智能/机器学习(AI/ML)项目的经理和主管提供启发。 本文的经验来自Provectus公司的人工智能团[详细]
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如何让程序员更简单使用机器学习
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-08 热度：181
一直以来，人们试图手工编写算法来理解人工生成的内容，但是成功率极低。例如，计算机很难掌握图像的语义内容。对于这类问题，AI科学家已经尝试通过分析汽车、猫、外套等低级像素来解决，但结果并不理想。尽管颜色直方图和特征检测器在一定程度上发挥了作[详细]
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几时使用机器学习
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-08 热度：195
为什么要探讨这个话题 探讨这个话题的本质原因是来源于为客户提供数据战略咨询服务时的思考，很多客户的痛点与诉求看似可以用机器学习解决，但实际上却充满风险，所以究竟机器学习什么时候该用，什么时候不该用，便成为了思考的对象。 机器学习起源于学术[详细]
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何为经营分析？为什么大厂这么重视它
所属栏目：[大数据] 日期：2022-05-20 热度：161
上周一连有两个大厂(短视频、游戏)的朋友来聊经营分析，着实让我好奇了一下。经营分析这个东西，以往都是传统国企做得多，咋连他们也开始纠结了。 聊完才发现：地主家也没余粮呀!toC互联网的流量见顶，成本增高，让原本花钱如泼水的大厂也得重视效益考核，[详细]
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视频时代的大数据 问题 挑战与处理方案
所属栏目：[大数据] 日期：2022-05-20 热度：103
视频时代的大数据 问题 挑战与处理方案： 一、介绍 人们所观察的世界无时无刻不在改变，造就了视频相比于文本等类型的数据更具表现力，包含更加丰富的信息。如今，能够产生视频的数据源及应用场景愈发多样，视频数据的规模不断增长，视频大数据成为支撑诸[详细]
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数据分析的12个神话被揭露
所属栏目：[大数据] 日期：2022-05-20 热度：69
从数据问题到人员需求再到技术组合，数据分析的误解比比皆是。下面我们来看看如何利用数据科学来实现真正的业务成果。 在IT领域，炒作越大，误解越多，数据分析也不例外。分析是当今信息技术最热门的方面之一，可以带来巨大的商业收益，但错误的观念可能会[详细]
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为何企业必须采用大数据战略？
所属栏目：[大数据] 日期：2022-05-20 热度：84
智能企业利用各种形式的海量数据来更好地了解消费者、管理库存、优化物流和运营程序，并做出合理的业务选择。成功的公司也认识到处理他们产生的大量大数据的重要性，以及发现可靠的方法来从中提取洞察力。制定大数据战略以正确有效地存储、组织、处理和利[详细]
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数据分析，如何赐能业务？
所属栏目：[大数据] 日期：2022-05-20 热度：175
做工作规划的时候，有很多公司都提出要求，要数据赋能业务/赋能销售/赋能运营到底啥玩意是赋能，咋个赋能法???往往领导又丢回一句你要多想想啊让人着实无奈。今天我们系统解答一下。 前方剧透警报：因为大量用了电视剧《亮剑》的梗，所以忘记的同学们可以[详细]
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数据分析七大实力 梳理数据需求
所属栏目：[大数据] 日期：2022-05-20 热度：94
大家好，我是爱学习的小xiong熊妹。 今天分享数据分析师必备的工作能力需求梳理。需求梳理很不起眼，甚至很多小伙伴感受不到他的存在。但它结结实实影响到大家的下班时间和绩效。 一、什么是数据需求? 顾名思义，数据需求，就是业务部门对数据分析产出的需[详细]
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HDFS 为什么在大数据领域经久不衰？
所属栏目：[大数据] 日期：2022-05-20 热度：200
HDFS 为何在大数据领域经久不衰？ 1.概述 1.1 简介 Hadoop实现的一个分布式文件系统(Hadoop Distributed File System)，简称HDFS。 源自于Google的GFS论文，发表于2003年，HDFS是GFS的克隆版。 大数据中最宝贵、最难以代替的就是数据，一切都围绕数据。 HD[详细]
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Java开发人员需要明白的地域分布数据库
所属栏目：[大数据] 日期：2022-05-20 热度：57
在过去的七年里，我一直在使用分布式系统、平台和数据库。早在2015年，许多架构师就开始使用分布式数据库扩展单个机器或服务器的边界。他们选择这样的数据库是因为它的水平可伸缩性，尽管它的性能依然只能与传统的单服务器数据库相媲美。 现在，随着云原生[详细]
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Flink 在 B 站的多元化探索与践行
所属栏目：[大数据] 日期：2022-05-20 热度：157
本文整理自哔哩哔哩基础架构部资深研发工程师张杨在 Flink Forward Asia 2021 平台建设专场的演讲。主要内容包括： 1.1 基础功能完善 在平台的基础功能方面，我们做了很多新的功能和优化。其中两个重点的是支持 Kafka 的动态 sink 和任务提交引擎的优化。[详细]
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紧跟业务发展速度的数据治理是啥样的
所属栏目：[大数据] 日期：2022-05-20 热度：195
如今企业要获取数据，物联网(Internet of things，IoT)设备、可穿戴设备、软件即服务(Software as a Service，SaaS)应用程序和社交媒体都是来源。对这些数据的组合和深入分析可以为企业提供新的洞察力，并助力企业发现潜在商机。通过将这些能力在企业内扩[详细]
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详解数据管理发展的五个阶层
所属栏目：[大数据] 日期：2022-05-20 热度：154
近年来现代化企业都在改革现有的数据管理体系，优化原有的基于策略定义的数据管理模型，逐渐开始使用基于数据使用行为的数据管理方式。以确保数据不仅可用，而且保持活性，从而始终让数据资产充分发挥本身价值。 从历史的视角看，数据管理是一个不断进化发[详细]
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数据在网络中是怎样传输的
所属栏目：[大数据] 日期：2022-05-20 热度：144
整个请求交互过程分为了几个部分，首先最上层就是应用程序，接着往下是 Socket 库。 再下面就是操作系统的内部了，这里面就包括了协议栈,协议栈上半部分为 TCP 和 UDP ,它们都是负责数据的收发。 只是一个需要 连接，一个不需要连接可以直接收发数据，这两[详细]
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区块链在 数据为王 的年代扮演了什么角色？
所属栏目：[大数据] 日期：2022-05-20 热度：112
在当今数据为王的时代，数据作为企业、组织、乃至国家的战略资产，其重要性不言而喻。今天老蔡想和大家一起探讨下以下几方面的问题：1. 数据管理的全生命周期；2. 传统数据治理的弊端；3. 当代信息技术间的相互关系；以及4. 最后抛出区块链技术在数据治理[详细]
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行业大数据有什么安全风险
所属栏目：[大数据] 日期：2022-05-20 热度：130
网际空间安全面临的威胁越来越多样化。移动网络、云和虚拟化、物 联网、工控系统等技术领域的快速发展，使得保护对象和攻击路径都变得 更加复杂。而攻击来源也从早期的个人黑客变为犯罪团伙、政治势力、网 络部队等更严密的组织。甚至大数据技术本身也被攻[详细]
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数据管理的现实和商业智能的将来
所属栏目：[大数据] 日期：2022-05-20 热度：111
无论企业在哪个行业工作，拥有多少员工，或者是否面向消费者、企业、私营部门或公共部门进行营销，都不再重要。无论来自哪里，数据和分析都是日常现实。大多数企业定期收到的数据量是天文数字。全球的IT部门都在努力实施工具和实践，对他们收到的信息进行[详细]
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数据剖析的几个误区
所属栏目：[大数据] 日期：2022-05-20 热度：161
在IT领域，炒作越大，误解越多，数据分析也不例外。分析是当今信息技术最热门的方面之一，可以带来巨大的商业收益，但错误的观念可能会阻碍分析能力顺利和及时的流转，从而使商业用户和最终客户受益。当企业创建或扩大他们的分析战略时，以下是他们可能要[详细]
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终于有人把元数据说明白了
所属栏目：[大数据] 日期：2022-05-20 热度：108
元数据管理工具是企业数据治理的重要抓手，它可以帮助企业解决数据查找难、理解难等问题，促进数据的集成和共享。 一、系统架构 从应用角度看，元数据管理平台可分为数据源层、元数据采集层、元数据管理层、元数据应用层四层架构，如图1所示。 1. 数据源层[详细]
