12月10日，由腾讯云、清华大学建筑学院、清华同衡规划设计研究院联合主办，“自然资源部智慧人居环境与空间规划治理技术创新中心”承办的“超大城市智能化转型的未来展望——数字孪生赋能空间治理”年度学术研讨会，在腾讯北京总部成功召开。与会嘉宾齐聚一堂，共同探讨超大城市智能化转型的未来。
2016年美国CrowdFlower公司从业内80位数据科学家那里得到的调查结果显示，他们平均花费在数据收集和整理上的时间占到整个数据分析过程的80%，而只有余下20%的时间才是真正用来分析数据的。 这就是我们通常所说的数据分析过程，其实有一大部分时间都用在了前期的数据的收集和整理上。那么收集和整理又为什么如此耗时呢？ 随着数字化和信息化的深入，目前的可用数据并非集中于一点，而是广泛分布在各种文件、电子表格、分布式数据库、数据湖和其他软件系统之中，数据科学研究者需要从各种渠道获取这些数据，过滤其中的有效
ABAP（Advanced Business Application Programming）是一种由SAP开发的编程语言，广泛应用于企业级软件开发中。在SAP系统中，ALV（ABAP List Viewer）是一种功能强大的工具，用于显示和编辑数据表格。本文将围绕ABAP中如何实现ALV展开讨论，探讨其实现原理、优势以及具体操作步骤，旨在帮助读者更好地理解和运用ABAP编程语言。
在一个基本的评测系统中我们有了评测执行工具、评测数据、评测环境就能进行一次评测任务的执行，但现在是大数据时代，我们更多的需求是针对大量数据进行评测。比如在输入法评测中我们有10000个语料文件需要下发到100台手机上执行测试，如果靠人工控制逐一分配任务难免非常复杂混乱，影响工作效率。而一个任务分发管理平台的意义就是实现对所有任务进行统一管理，保证有序高效执行。
以互联网产业化和工业智能化为标志、以技术融合为主要特征的第四次工业革命正以一系列颠覆性新兴技术深刻地影响和改变着我们的城市。全面数字化发展改变城市的资源连接与供给，元宇宙的出现重塑人与空间的关系，碳中和发展愿景推动能源体系升级，工业互联网、无人驾驶及机器人的发展促进工业数字化转型与智能运输。越来越多的研究开始关注未来城市的发展趋势及建设方法。然而，当前未来城市建设仍面临诸多问题和挑战，相关的城市研究仍大多聚焦单一领域与对象，且彼此间缺乏足够的对话交流机制，难以针对具体议题达成共识。
1，大数据平台——是指服务于大数据计算或存储的平台，包括大数据的计算集群(hive、spark、flink、storm等等)和存储集群(如hadoop、hbase等等)。 2，大数据平台涉及的元数据——由大数据作业的业务逻辑直接读写处理的业务数据，都不是元数据，除此之外的数据都是元数据。例如数据表的schema信息、任务之间的血缘关系、任务的权限映射关系、数据的业务属性、数据占用的磁盘空间等等。
大家好，大数据文摘愿意在力所能及的范围内，解答读者问题。本期提问是大三的学生，南瓜灯。也欢迎大家在文末“写评论”处写出你的看法、答复、新问题。如果你的问题有足够的普遍性、代表性，也许下期就能入选。 本期问题 提问人：南瓜灯 问题描述：你好，我是学市场营销专业的学生，现在大三，由于读了大数据时代这本书，对大数据及数据分析非常有兴趣，而且现在大数据分析得到国家支持，同时各行业大数据浪潮也将到来，而且通过数据分析，可以把原本两个完全没有关联的商品通过销售数据的分析，得到两者之间的关联，感觉非常的奇妙，以后也想立志
Python作为一门多用途的编程语言，拥有强大的数据库编程功能，适用于各种应用场景，从Web开发到数据分析。本文将深入介绍如何使用Python进行数据库编程，包括连接到数据库、执行查询、操作数据，以及高级技巧和性能优化。
大数据，人工智能，工业物联网，5G 已经或者正在潜移默化地改变着我们的生活。在信息技术快速发展的时代，谁能抓住数据的核心，利用有效的方法对数据做数据挖掘和数据分析，从数据中发现趋势，谁就能做到精准控制，实时分析，有的放矢，从而获取更快速、更平稳、更长远地发展。
近日，中共中央印发了《深化党和国家机构改革方案》，并发出通知，要求各地区各部门结合实际认真贯彻执行。一场真正的改革正式开启了！
一般我们分析大数据，也许会想到Spark、Storm，但前提得会JAVA等编程语言，不然拿到数据也无法做分析。而Hive而解决了这个问题，只需要会Sql语言即可做mapreduce的大数据分析任务。今天我们创建测试数据用Hive进行mapreduce的实际分析。
对于软件工程师或数据科学家来说，下列错误是很容易犯（随意顺序）：列表如下： 在团队没有尽自己的能力出力。 把自己看成以为天才。 使用一些上司看不懂的专业术语。 当一名完美主义者：完美总是和不好的投资回报率所关联，而在商业的战场上：80%的价值产生于20%的时间，然而80%的时间只能产生剩余20%的价值。（这条法则也被称作收益递减法则）， 没有花足够的时间在记录你的数据分析，数据表格怎样以及相关的代码（一般记录这样的一个过程会占用你25%的时间，而且这是在匆匆忙忙之下完成的，而没有完整的完
大数据一直被定义为3V（数量大，速度快，多样性） ，为了支撑数据分析服务的正常运行，BI工具的报表快速处理能力也需要与时俱进。
什么是元数据？元数据MetaData狭义的解释是用来描述数据的数据，广义的来看，除了业务逻辑直接读写处理的那些业务数据，所有其它用来维持整个系统运转所需的信息／数据都可以叫作元数据。比如数据表格的Schema信息，任务的血缘关系，用户和脚本／任务的权限映射关系信息等等。
关系型数据库（RDBMS）是建立在关系模型基础上的数据库系统。关系模型是一种数据模型，它表示数据之间的联系，包括一对一、一对多和多对多的关系。在关系型数据库中，数据以表格的形式存储，每个表格称为一个“关系”，每个关系由行（记录或元组）和列（字段或属性）组成。
长江网12月27日讯(长江日报 记者明凌翔 通讯员查荔)27日,武汉大学信息资源研究中心与北京世纪高通科技有限公司共同组建时空大数据联合实验室,今后将通过大数据给城市“画像”,提升城市竞争力。 据了解,时空大数据联合实验室是在城市数字设施基础上,通过整合和挖掘城市大数据资源,建立城市数据画像标准体系,并研发关键技术,实现城市数据画像的可视化展示。如今,城市数据画像已作为以城市为中心建设“数字中国”的重要环节,可为政府和企业提供规划建议和决策支持,让市民享受到更加便捷的城市服务。 武大信息资源研究中心主任李纲
<数据猿导读> LogMeIn拟18亿美元收购Citrix旗下GoTo业务，年收益超10亿美元；美国基因测序公司Phosphorus完成1000万美元融资；IBM“环保之旅”再进一步，将建土壤环境大数据联合实验室……以下为您奉上更多大数据热点事件 📷 来源：数据猿 作者：abby 一、LogMeIn拟18亿美元收购Citrix旗下GoTo业务，年收益超10亿美元 日前，来自荷兰的云通讯公司 LogMeIn 宣布将拟18亿美元收购Citrix 的GoTo业务，用于整合其云通讯业务。Lo
这里会分成三个部分： 1、什么是当下靠谱的商业智能 2、这种商业智能和我们有什么关系 3、我们如何获得这种能力
当前一线和重点二线城市火热，购房需求旺盛，房价攀升。除一些投机性行为催升房价外，房价背后的因素如房子的区域位置、房子所在小区内部环境、房子的紧俏程度等都会成为影响房价高低的因素。然而，购房者在做决策时一般只会以小区周边的区域属性及小区内部微观环境为主要的参考因素。但其实，影响房价的绝不仅仅只是以上这些因素。比如小区房源流动性、小区社交活跃度等因素都是我们平时不纳入考虑的。这些显性因素和隐形因素都不同程度的影响这房价的高低。 那么，不同的小区之间究竟有着怎样的差异性呢？又该怎样去分析推升房价背后的因素呢？
Hive是一个建立在Hadoop上的开源数据仓库基础设施，通过Hive可以很容易的进行数据的ETL,对数据进行结构化处理,并对Hadoop上大数据文件进行查询和处理等。 Hive提供了一种简单的类似SQL的查询语言—HiveQL,这为熟悉SQL语言的用户查询数据提供了方便。
如今所有人都在谈论大数据，但事实上，关于它很多的言论都太过夸张。就业数据显示，大数据似乎很为企业招聘者所需要。然而，更多的数据表明，企业并不知道要利用这些大数据专业人才做些什么。 然而，比大数据本身更重要的是大数据的分析和管理。而这一潮流正让服务器自动化配置系统工具大量涌现。Puppet等就是支撑“DevOps”潮流的背后力量。 正如Dice.com数据所展示的那样，Puppet是一种潮流，因为它给企业提供了一种更加简便的方式来管理一定规模的IT基础设施。这些基础设施要不被叫做“大数据”,要不被叫做听起
当前一线和重点二线城市火热，购房需求旺盛，房价攀升。除一些投机性行为催升房价外，房价背后的因素如房子的区域位置、房子所在小区内部环境、房子的紧俏程度等都会成为影响房价高低的因素。然而，购房者在做决策时一般只会以小区周边的区域属性及小区内部微观环境为主要的参考因素。但其实，影响房价的绝不仅仅只是以上这些因素。比如小区房源流动性、小区社交活跃度等因素都是我们平时不纳入考虑的。这些显性因素和隐形因素都不同程度的影响这房价的高低。
美国当地时间 4 月 3 日，联合国人居署与腾讯在纽约联合国总部共同举办主题研讨会，探讨地球所面临的最基础的挑战，以及如何利用人工智能（AI）等新兴技术提供解决方案，创新高效地实现可持续发展目标。联合国人居署执行主任、联合国副秘书长 Maimunah Mohd Sharif 、联合国人居署助理秘书长 Victor Kisob ，以及多位国家大使、新兴科技企业代表、可持续发展研究专家参加研讨。
大家好，我是吴老板。今天给大家分享一个可将Mongodb数据库里边的文件转换为表格文件的库，这个库是我自己开发的，有问题可以随时咨询我。
新三板上市 一、大数据平台“索信达数据”新三板挂牌上市 近日，大数据平台“索信达数据”宣布成功登陆新三板，挂牌上市。据了解，索信达数据成立于2004年3月25日，总部位于深圳，公司致力于通过大数据分析技术以及自有的大数据平台，帮助企业将海量的数据转化为商业价值，主要服务于金融、互联网、政府、制造、航空等多个行业。为其提供基于大数据的智慧营销管理、风险控制管理软件平台、决策支持平台、智能系统运营管理服务和数据可视化产品。 📷 二、互联网广告解决方案服务商“联创云科”成功登陆新三板
当下一场变异性流感等流行病大规模爆发之前，通过周围的大数据监测和预测周边疫情动态，人们再也不必恐慌和担心被传染，早就有相应提示及时应对预防;而与此密切相关的医疗行业，可以及时获悉疾病爆发趋势，合理分配和部署好医务人员，同时提醒和建议市民预防疫病，降低人们染病几率…… 这一幕将不仅仅只出现在好莱坞的科技大片里。事实上，未来真正的大数据积累应该是可以提前预测人的疾病情况，因为疾病不是一天出现的，而是天长日久累计出来的，各种数据一定发生变化。所以在大数据之上的慢数据才是真正有价值的，那么，究竟大数据和
大数据的日益增长,给企业管理大量的数据带来了挑战的同时也带来了一些机遇。下面是用于信息化管理的大数据工具列表： 1.ApacheHive 📷 Hive是一个建立在hadoop上的开源数据仓库基础设施，通过Hive可以很容易的进行数据的ETL,对数据进行结构化处理,并对Hadoop上大数据文件进行查询和处理等。Hive提供了一种简单的类似SQL的查询语言—HiveQL,这为熟悉SQL语言的用户查询数据提供了方便。 2JaspersoftBI套件 📷 Jaspersoft包是一个通过数据库列生成报表的开源软件。
本文章分享的是江苏2000年1月-2010年12月欧洲中心数据30km分辨率的降水数据，平台有欧洲气象中心数据、nasa数据的历史数据、预测数据。
关于制作数据地图的工具，这里笔者不特意强调用什么工具，而且数据地图也并不是这些工具的核心功能点，excel能做，D3能展示，甚至图片+PS也能做出你要的效果。所以在选择工具前，更应该思考你需要用这些工具的主要目的是什么。
不如，去做一朵云吧？如果你的传统业务体量足以为孵化它提供适宜的温度；而你的业务技术和经验，又被跨行业用户所珍视的话，为什么不呢？
PivotalR：用于读取Pivitol（Greenplum）和HAWQ数据库中的数据
4月17日，有消息称亚马逊将于本周宣布退出中国，具体的时间待定。此后，亚马逊在中国仅保留两项业务，一是Kindle；二是跨境贸易，主营业务电商将全部退出中国。
为什么写Excel，因为昨天给实习产品经理布置了一道题目，对20多万条搜索关键词进行文本分析，半天时间，两位新同学分析完毕，晚上23点给我发的邮件。我也对这20多万条记录进行了分析，然后进行对比，在讲解方法的同时告诉实习同学，用Excel进行数据统计的步骤。 一般的使用Excel的工作习惯是： 1.保留原始文件，新建一个Sheet进行处理数据存放，或者另外COPY一份新的文档，尽量保持原始数据的原貌，因为我们都不知道啥时会出错，需要重新开始。 2.每个sheet进行名称的标注，便于自己，也便于阅读者直观
原文地址：https://www.cnblogs.com/ztfjs/p/bigdata.html
在过往Excel催化剂开发好的POI搜索中，只有POI兴趣点关键字搜索和坐标点周边半径搜索，就差了指定多边形面的搜索，因为用户没法轻松地完成面坐标的采集，所以也难以在Excel催化剂中给出其对应的功能，接口调用是很容易，但交互上没法让普通用户按需获取到这个面的轮廓线坐标。
经常有客户问：从业务角度说，大数据究竟离我们有多远？大数据的最终目标是什么？企业使用大数据作为业务催化器，与其他手段的区别和联系是什么？大数据如何助力于业务价值创造？ 为了回答这类问题，有人提出了“大数据成熟度模型”。[与前次的《大数据故事地图》一样，它的来源是EMC(就是去IOE的那个E)。] 企业采用大数据及先进分析技术来创造竞争优势时，采用了各不相同的节奏。有的企业比较小心翼翼，因为它们不清楚方向、启动方法及大数据旅程中哪些技术创新是合适的。有的企业则更加激进，勇于把大数据分析技术集成到现有的业务
众所周知，后端程序员有一个别名，叫CRUD程序员，为什么这么叫呢？因为后端程序员大部分时间都在写CRUD上，一旦有一个新的管理系统来临的时候，我们一般都是需要自己重新手写CRUD的代码，甚至有时候连前端都要换，一直写CRUD代码不仅仅会对我们的自身技术提升没有任何帮助，还会让我们对程序员这份工作产生麻木感，觉得写代码就这？就这？
高级的数据分析会涉及回归分析、方差分析和T检验等方法，不要看这些内容貌似跟日常工作毫无关系，其实往高处走，MBA的课程也是包含这些内容的，所以早学晚学都得学，干脆就提前了解吧，请查看以下内容。 在使用
创新的背后往往会刺激痛苦。这一点在PDD(我们亲切地称为痛处驱动开发)软件开发领域尤为真实。从上世纪80年代以来，我们就都知道如何处理关系型数据——只要把数据放到关系型数据库管理系统(RDBMS)中，就可以使用SQL语句操作数据。然而，在过去几年来，我们的行业采纳NoSQL数据库的趋势在增长，数据不见得都在关系型数据库中存储了。
二、从 Structured Data 到 Structured Streaming
每个数据库都有一个或多个不同的 API 用于创建，访问，管理，搜索和复制所保存的数据。
大数据思维与工业智造 涂子沛 5月31日，原阿里巴巴副总裁、观数科技创始人涂子沛在“中国(杭州)首届工业大数据产业高峰论坛”上如是说。他认为，数据的革命才刚刚开始，当前大数据浪潮在服务业，在交易端，在消费端同步发展，而制造业将是下一个风口。 日前，李克强总理在贵阳举办的第二届数博会上强调，大数据是21世纪的一座钻石矿，抓住大数据发展机遇就是抓住经济社会发展的制高点。近年来，大数据作为国家战略，日益成为经济结构调整、转型升级的加速器。尤其是工业大数据的应用，将成为未来提升制造业生产力、竞争力、创新能力的关键要
数据可视化是将信息转换为可视化上下文（例如地图或图形）的实践，以使人脑更容易理解数据并从中获取见解。数据可视化的主要目标是更容易识别大型数据集中的模式、趋势和异常值。该术语通常与其他术语互换使用，包括信息图形、信息可视化和统计图形。
数据治理意义重大，传统的数据治理采用文档的形式进行管理，已经无法满足大数据下的数据治理需要。而适合于Hadoop大数据生态体系的数据治理就非常的重要了。
数栈是云原生—站式数据中台PaaS，我们在github和gitee上有一个有趣的开源项目：FlinkX，FlinkX是一个基于Flink的批流统一的数据同步工具，既可以采集静态的数据，也可以采集实时变化的数据，是全域、异构、批流一体的数据同步引擎。大家喜欢的话请给我们点个star！star！star！
本文内容讲解了关于网易云音乐基于Flink实时数仓实践，包括实时数仓版本的演进过程，具体实现和最佳实践。
数据分析离不开数据库，如何使用python连接MySQL数据库，并进行增删改查操作呢？
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