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文章/答案/技术大牛

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个推谈Web3.0：从概念、技术原理到发展趋势

大数据区块链存储

今年“双11”，在各大电商平台、直播间，我们可以看到越来越多的虚拟主播和数字人涌现，不少国内外品牌还进驻NFT领域，推出数字藏品，力图为消费者开启Web3.0时代的元宇宙营销新体验。

2022-11-30

7510

数据智能的未来，是不再提大数据的概念

大数据神经网络深度学习人工智能物联网

回首过去十年，我们见证了大数据从概念诞生到行业落地，逐渐发展到基于数据中台驱动决策的数据智能时代。作为后互联网时代的产物，数据智能必将是未来很长一个发展阶段的核心所在。

2022-01-04

3000

【干货请收藏】企业如何低成本、快速构建用户画像体系？

数据可视化大数据

用户画像最初的意义，在于帮助企业找寻目标用户，明确出他们的喜好与厌恶，从而优化产品功能与服务，最终创造出更多的商业与社会价值。

2022-01-04

8550

通过Flink实现个推海量消息数据的实时统计

flink 大数据 spark 分布式云计算

消息报表主要用于统计消息任务的下发情况。比如，单条推送消息下发APP用户总量有多少，成功推送到手机的数量有多少，又有多少APP用户点击了弹窗通知并打开APP等。通过消息报表，我们可以很直观地看到消息推送的流转情况、消息下发到达成功率、用户对消息的点击情况等。

2022-01-04

4710

数据智能之多维度分析系统的选型方法

数据库大数据系统架构 sql 搜索引擎

##引言前文回顾：《数据智能时代来临：本质及技术体系要求》作为本系列的第一篇文章，概括性地阐述了对于数据智能的理解以及推出了对应的核心技术体系要求：

2021-12-27

4650

数据智能时代：数据体系建设的实质、思路和方式顶

大数据神经网络深度学习人工智能

二十一世纪，互联网新科技层出不穷。伴随着大数据、云技术以及整个算力的发展，人工智能技术的研究及应用也迅速壮大，在语音、图像和自然语言方面取得了卓越的成绩。更为重要的是，政府也在大力发展数字经济，包括党的十九届四中全会首次增列了“数据”作为生产要素，这也进一步反映了随着经济活动数字化转型的加快，数据对提高生产效率的乘数作用凸显，成为最具时代特征新生产要素的重要变化。个推作为专业的数据智能服务商，于2010年成立至今，在大数据技术的发展过程中，收获了一些成果，也得到了自己的经验和体会。

2019-12-24

4010

[个推 CTO 谈数据智能] 之本质及技术体系要求

大数据数据挖掘数据安全数据处理

安森，个推CTO 毕业于浙江大学，现全面负责个推技术选型、研发创新、运维管理等工作，已带领团队开发出针对移动互联网、金融风控等行业的多项前沿数据智能解决方案。

2019-08-09

4030

【ArchSummit干货分享】个推大数据金融风控算法实践

大数据金融风控金融编程算法

众所周知，金融是数据化程度最高的行业之一，也是人工智能和大数据技术重要的应用领域。随着大数据收集、存储、分析和模型技术日益成熟，大数据技术逐渐应用到金融风控的各个环节。个推作为专业的数据智能服务商，拥有海量数据资源，在智慧金融领域也推出了相应的数据解决方案-个真，为金融客户提供智能反欺诈、多维信贷风险评估和高意愿用户智能筛选等全流程的数据服务，助力各金融机构全面提升风控能力。本文将围绕大数据风控，结合个推实践，介绍金融风控机器学习的基本流程、算法实践和产品化建设等内容。

2019-07-31

8860

Spark Streaming的优化之路——从Receiver到Direct模式

kafka 批量计算 spark 大数据数据处理

随着大数据的快速发展，业务场景越来越复杂，离线式的批处理框架MapReduce已经不能满足业务，大量的场景需要实时的数据处理结果来进行分析、决策。Spark Streaming是一种分布式的大数据实时计算框架，他提供了动态的，高吞吐量的，可容错的流式数据处理，不仅可以实现用户行为分析，还能在金融、舆情分析、网络监控等方面发挥作用。个推开发者服务——消息推送“应景推送”正是应用了Spark Streaming技术，基于大数据分析人群属性，同时利用LBS地理围栏技术，实时触发精准消息推送，实现用户的精细化运营。此外，个推在应用Spark Streaming做实时处理kafka数据时，采用Direct模式代替Receiver模式的手段，实现了资源优化和程序稳定性提升。

2019-06-17

1.1K0

大数据时代，如何构建精准用户画像，直击精细化运营顶

大数据数据处理编程算法 http

移动互联网时代，精细化运营逐渐成为企业发展的重要竞争力，“用户画像”的概念也应运而生。用户画像是指，在大数据时代，企业通过对海量数据信息进行清洗、聚类、分析，将数据抽象成标签，再利用这些标签将用户形象具体化的过程。用户画像的建立能够帮助企业更好地为用户提供针对性的服务。

2019-04-19

1.3K0

移动端数据统计，精细化运营的永动机

ios 数据分析大数据 android

随着移动互联网市场快速发展，以往“跑马圈地”式的粗犷运营时代已成为过去时。大环境的改变，也导致移动端的数据统计分析在产品的研发、决策、运营等方面起着越来越重要的作用，“精细化运营”一时间成为热点词——从大厂到创业团队，无论是自建数据统计系统还是借助于第三方，市场对于简单易用、稳定可靠数据统计方案的需求从未衰减过。

2019-03-12

8820

应用统计平台架构设计：智能预测APP统计数据

大数据 api tensorflow

前言：近期，智能大数据服务商“个推”推出了应用统计产品“个数”，今天我们就和大家来谈一谈个数实时统计与AI数据智能平台整合架构设计。

2019-03-12

1.2K0

个数是如何用大数据做行为预测的？

大数据数据分析数据库 sql

“个数”是“个推”旗下面向 APP 开发者提供数据统计分析的产品。“个数”通过可视化埋点技术及大数据分析能力从用户属性、渠道质量、行业对比等维度对 APP 进行全面的统计分析。

2019-03-12

9280

基于大数据的用户行为预测

随着智能手机的普及和APP形态的愈发丰富，移动设备的应用安装量急剧上升。用户在每天使用这些APP的过程中，也会产生大量的线上和线下行为数据。这些数据反映了用户的兴趣与需求，如果能够被深入挖掘并且合理利用，可以指导用户的运营。若能提前预测用户下一步的行为，甚至提前得知用户卸载、流失的可能性，则能更好地指导产品的优化以及用户的精细化运营。

2019-03-12

1.2K0

大数据技术如何有效阻击网络黑产？

大数据安全机器学习机器人神经网络

最近，互联网行业的“网络安全”事件频发。仅8月就发生了多起网络黑产攻击事件，包括国内某重要通信企业多地子公司遭遇Globelmposter勒索病毒攻击。华住集团被曝旗下酒店约5亿条数据被泄露。新三板公司瑞智华胜假借与运营商合作之名，非法窃取了30亿条用户数据，涉及BAT等近百家互联网公司的用户。

2019-03-12

1.3K0

数据运营者的福音：海量数据处理利器Greenplum

大数据数据库 sql postgresql 存储

前言：近年来，互联网的快速发展积累了海量大数据，而在这些大数据的处理上，不同技术栈所具备的性能也有所不同，如何快速有效地处理这些庞大的数据仓，成为很多运营者为之苦恼的问题！随着Greenplum的异军突起，以往大数据仓库所面临的很多问题都得到了有效解决，Greenplum也成为新一代海量数据处理典型代表。本文结合个推数据研发工程师李树桓在大数据领域的实践，对处理庞大的数据量时，如何选择有效的技术栈做了深入研究，探索出Greenplum是当前处理大数据仓较为高效稳定的利器。

2019-03-12

8500

高并发大容量NoSQL解决方案探索

nosql 大数据运维存储

大数据时代，企业对于DBA也提出更高的需求。同时，NoSQL作为近几年新崛起的一门技术，也受到越来越多的关注。本文将基于个推SRA孟显耀先生所负责的DBA工作，和大数据运维相关经验，分享两大方向内容：

2018-06-20

9460

大数据科学新发展展望：不得不知的四大趋势

从2012年开始，几乎人人（至少是互联网界）言必称大数据，似乎不和大数据沾点边都不好意思和别人聊天。从2016年开始，大数据系统逐步开始在企业中进入部署阶段，大数据的炒作逐渐散去，随之而来的是应用的蓬勃发展期，一些代表成熟技术的标志性IPO在国内外资本市场也不断出现。转眼间，大数据几年前经历的泡沫正在无可争议地转移到人工智能身上。可以说，在过去的一年，AI所经历的共同意识“大爆炸”与当年的大数据相比，有过之而无不及。最近风口又转移到区块链上了，某种程度上也成为业内人士焦虑的一种诱因了。但无论技术热点如何变

2018-04-17

5160

Python与R的争锋：大数据初学者该怎样选？

大数据 python r 语言

在当下，人工智能的浪潮席卷而来。从AlphaGo、无人驾驶技术、人脸识别、语音对话，到商城推荐系统，金融业的风控，量化运营、用户洞察、企业征信、智能投顾等，人工智能的应用广泛渗透到各行各业，也让数据科学家们供不应求。Python和R作为机器学习的主流语言，受到了越来越多的关注。数据学习领域的新兵们经常不清楚如何在二者之间做出抉择，本文就语言特性与使用场景为大家对比剖析。一．Python和R的概念与特性 Python是一种面向对象、解释型免费开源高级语言。它功能强大，有活跃的社区支持和各式各样的类库，同时具

2018-03-21

1.4K0

DT时代下[个推3.0]遵循的四个法则

大数据数据分析

DT(Data Technology)，是以服务大众、激发生产力为主的技术。从IT时代走向DT时代，我们要思考如何用互联网技术、理念、思想去与传统行业进行交融和共同发展。 1.数据是决策的基本依据在

2018-03-21

7590

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