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关键词

什么数据

数据什么?这几乎成为一个我们熟视无睹的问题。 有不少朋友脑子里可能会直接冒出一个词“数字”——“数字就是数据”,我相信会有一些朋友会斩钉截铁地这么告诉我。 先看下面这组例子: “000000” 这里有6个0,请问它是数据吗? 我们再看这样的例子: “11111aa” 这里有5个1和2个a,那么它是数据吗? 也许你可能会摇摇头,“这到底啥意思?” 我们回过头再想想刚才的问题可能会得到比较令自己和他人信服的回答“承载了信息的东西”才是数据,换句话说,不管石头上刻的画,或者小孩子在沙滩上歪歪扭扭写出的字迹,或者嬉皮士们在墙上的涂鸦,只要它表达一些确实的含义 ,那么这种符号就可以被认为数据。 不难看出,一些符号如果想要被认定为数据,那就必须承载一定的信息。而信息很可能因场景而定,因解读者的认知而定,所以一些符号是不是可以被当做数据,有相当的因素取决于解读者的主观视角的。

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什么O表示法

做了这么多年的程序员,是不是一直靠着自己的聪明伶俐在编码,数据结构和算法前辈们的心血和经验总结,不可错过。 数据结构利用其存储结构和逻辑结构来有效地组织数据,比如线性的表、栈、队列,非线性的树、图等,而算法描述运算的过程,良好的算法建立在有效的数据结构之上的。 T(n)=2n3+3n2+2n+1的最大量级n3,因此可简化为T(n)=O(n3),这就O表示法。 +n+1+n+1=2n+3,根据n的量级简化为O表示即O(n)。 O(n2) O(n2)表示算法的复杂度与数据集大小的平方成正比,一般的循环嵌套就是这种,随着嵌套的层级增加可能O(n3)、O(n4)等。

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    什么公司域名?注册公司域名需要注意哪些?

    互联网的出现也为企业或公司打上了深深的时代烙印,不管企业还是公司,想要在互联网时代生存下去,就必须要抓住互联网技术这个关键,比如通过互联网进行网络宣传,提高公司的知名度和销量。 同时拥有一个优质的公司域名也是非常重要的,那么什么公司域名呢?注册公司域名时需要注意哪些? 什么公司域名 公司域名也就是公司所使用的域名,域名就像网络上的身份证一样,能够标明公司的身份和基本信息,其他用户通过公司域名便能够找到公司网站。简单来说,什么公司域名呢? 公司域名也就是公司网址,代表了公司在网络上的名称,公司域名不管在国内还是在国外都是通行的,都可以通过该域名访问公司网站,域名也具有唯一性,不可重复,所以公司注册一个优质域名非常重要,能够更快让客户熟悉公司 上面介绍了什么公司域名,公司域名对于公司的作用不可小觑,应当谨慎对待。

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    什么DBMS,什么数据库?

    马克-to-win:DBMS (database management system---数据库管理系统)像mysql,oracle,sql server之类,首先没什么神秘的,都只是某个公司编的一个软件而已 ,比如mysqlMySQL AB公司编的,而sql server微软编的。 在你启动软件之后,你可以在这个软件中以行列二维数据表的形式存入你的数据,之后还可以用sql语言去和你的表打交道。这一切都要归功于 人家编的软件DBMS,比如mysql等。

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    什么数据科学

    本文作者在赤兔APP“数据挖掘”小组内在线分享的记录的第【1】部分。 我当初选择这个领域一部分原因是因为在一亩三分地论坛上看到的几篇介绍数据科学前景文章,另一部分原因就是觉得这个领域未来的方向。 首先我想问大家一个问题,你们眼中的数据科学是什么?在此,我给了一个我老师上课时给出的定义: ? 数据科学实际上基于大数据来回答问题和为决策提供支持的一系列方法:首先是发现问题,然后获取数据,设计分析方法,实现分析,以及交流结。 下图中,陈丹奕老师给出了详细的流程图: ? 个性化的推荐想必大家每天都会看到,不管电影推荐还是商品推荐,其背后的理论基础都是大数据分析和机器学习。 我们生活中的这些便利,都是数据科学的贡献。

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    什么数据科学

    有一部分个人的见解和看法,未必正确 什么数据科学 在搞懂什么数据前,先来了解下什么数据科学。 因为在个人眼里所谓的大数据其实是数据科学的一个高阶状态。 数据科学一个概念,没有一个固定的体系。 数据建模分析 1)原始的一数据未必全是自己所需要的,因此需要进行“前处理”,也就是把这些数据提取,过滤,整理,等等过程,把自己需要的数据取出来 2)翻译,打个比方,假设我们不懂英语只懂汉语,那么我们拿到一串英语的时候需要把它翻译成汉语才能理解 ,这是现实生活方面的翻译,数据科学中的翻译其实也是这个概念,我们拿到的数据也许是我们不懂的格式和规律,这样我们就需要做一件事:看看数据“长什么样”它“表达了什么”。 3)数据进行了前处理的过滤,翻译的解析之后依旧一堆数据,我们需要对他们做最后也是最重要的一件事,分析,按照自己的需求对数据进行分析或者分类或者预测,从这些大量复杂的数据中提取出有价值的信息。

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    什么数据

    一、什么数据 进入本世纪以来,尤其2010年之后,随着互联网特别是移动互联网的发展,数据的增长呈爆炸趋势,已经很难估计全世界的电子设备中存储的数据到底有多少,描述数据系统的数据量的计量单位从MB( 二、hadoop概述 Hadoop一个开发和运行处理大规模数据的软件平台,Apache的一个用Java语言实现开源软件框架,实现在大量计算机组成的集群中对海量数据进行分布式计算。 DK.Hadoop快深度整合,重新编译后的HADOOP发行版,可单独发布。独立部署FreeRCH(快大数据一体化开发框架)时,必需的组件。 快大数据平台(DKH),公司为了打通大数据生态系统与传统非大数据公司之间的通道而设计的一站式搜索引擎级,大数据通用计算平台。 传统公司通过使用DKH,可以轻松的跨越大数据的技术鸿沟,实现搜索引擎级的大数据平台性能。

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    什么数据挖掘?

    近年来,数据分析,数据挖掘和数据科学等领域不可谓不火热。而且人工智能、算法、数据科学领域的薪酬普遍高于传统互联网行业。 数据准备 数据准备过程可以针对数据仓库,也可以是普通数据文件。数据准备分为三个子步骤: ? 数据选取。 目的确认挖掘任务的操作对象。 数据预处理。 一般包括消除噪声,推导计算缺省数据,消除重复记录、完成数据类型转换等。 数据变换。目的数据转换为适合数据挖掘需要的形式。 数据挖掘 数据挖掘首先要确定挖掘的任务或目的。 数据挖掘任务大致可以分为两大类: ? 分类预测任务 分类预测任务从已经分类的数据中学习模型,并使用学习出来的模型去解决新的未分类的数据。例如:给出一个顾客的消费情况,判断其重要客户的可能性。 描述型任务 根据数据内部具有的固有联系,生成对数据集中的数据关系或整个数据集的概要描述。 典型的描述型任务包括: 摘要:用于对数据集进行总结。 聚类:把没有预定类别的数据划分为几个合理的类别。

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    什么数据挖掘

    然而数据挖掘除了建模外,还有不少其他要做的工作(本文后面会一一讲到),因此涉及到不少其他知识,如下图所示: ? 数据挖掘的基本任务 数据挖掘的两基本目标预测和描述数据。 在A公司数据引擎团队中,主要人员分成A、B、C、D四个组。这四个组的分工非常明确,如下图所示: ? 这里也能看出A公司数据挖掘工程架构主要由三块组成:底层数据仓库、中间数据引擎、高层可视化/前端输出。很多小伙伴问我,你一名数据挖掘工程师呀,可为什么你前面的博文都是数据仓库和数据可视化呢? 至于这些引擎的具体作用、开发方法,体系结构等则由于涉及公司秘密不能深入细说,请各位读者见谅。 小结 数据挖掘涵盖的面非常,本文仅旨在让读者对数据挖掘有一个感性的认识。 关于什么数据挖掘如果读者还不清楚的话也不要纠结,跟着本系列一起学习一定能有所收获并会最终发现:数据挖掘一门非常有趣的学问,比单纯的写代码要有意思多了。

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    什么数据质量?

    数据企业最重要的资源之一。它可以用来帮助你的生意顺利进行,实施新的策略,等等。 了解数据质量 数据一直组织的核心。它是组织日常业务顺利进行和实施新战略的基石。 数据决策的基础,提供信息,帮助得出各种见解,帮助做出有效决策所需的预测。收集数据的来源有多种。 例如: 内部数据库:这些企业和机构中最相关、最可靠的数据源。 Web服务和API:Web服务不同应用程序之间通信和数据交换的首选媒体。它们提供了一种标准化的数据通信和交换方式。它们可靠的,数据验证很容易嵌入。 3、一致性:数据提供一致的信息还是提供冲突的信息? 4、准确性:数据准确的,还是过时的? 5、重复:数据记录或属性在不应该重复的地方重复的吗? 2、数据数据量定义了分析所需的数据量。在数据质量计划开始时估计和评估数据量对于程序的成功至关重要的。我们需要的数据太少还是太多?观察的次数是多少?没有太多数据的缺点是什么?

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    数据什么

    但如果听数据砖家讲,那就是真的,不但,还金贵! 因为从海量的数据中挖掘信息,就跟淘金差不多。 ? 因此人们给数据从业者起了上面那些亲切的名字。虽然这个行业薪水可观,但工作确实玩命! 同时也体现了大数据行业一直以来都存在的痛点。 数据的采集抓取; 数据的存储管理; 数据的分析处理; 如何做好以上几个环节的工作,目前大数据分析行业一直存在的难题。 这其实不是数据的问题,而是处理数据的设备问题! 很多数据分析公司都疏忽了服务器的重要性,一些老牌数据公司甚至还在使用二手服务器做为数据载体。 这也是为什么很多重要数据总是容易泄露或丢失的原因。 ? 一个某上市公司负责数据库维护的朋友这么评价他的工作! ? 随着时间的推移,数据对于企业来说将会变得越来越重要。 无论你一位数据领域的探索者还是深度学习领域的先行者,或是你的企业正在针对未来的数据应用趋势进行研发转型,R740都会让你事半功倍。

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    什么创建区块链公司的最大障碍?

    创建区块链公司最大的障碍是什么?最初出现在Quora上:获得和分享知识的地方,使人们能够向他人学习,更好地了解世界。 没有人真正了解区块链,所以我们面临的最大挑战就是教育人们了解它是什么,为什么需要它以及它如何改变他们的行业。 我曾经打开过大部分对话,“你知道比特币是什么吗?” 自2014年以来我们一直在这里工作,我们已经证明自己合法的公司。我们构建了真正的软件。我们有生产解决方案。 去年,有大量公司涌入我们的市场。但消费者并不总是知道哪些公司最好的,甚至合法的。 作为区块链公司,您的挑战不断重申您的合法性和市场地位。第一步建立一个记录并建立一个具有真实经验和强大技术能力的团队。 无论撰写联合博客文章,撰写专栏文章和报价,还是参加教育和商业会议,公司都必须找到方法让自己在尽可能多的眼前展现自我。

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    公司利用大数据的三模式

    最好的例子就是Twitter ,它拥有海量数据这一点毫无疑问的,但是它的数据都通过两个独立的公司授权给别人使用。 第二种基于技能的公司。它们通常是咨询公司、技术供应商或者分析公司。 这也就是为什么统计学家、数据库管理者和掌握机器理论 的人真正了不起的人。” 但是,过分强调技术和技能而忽视数据本身的重要性也是不可取的。 这个相关关系机器从一数据中筛选出来 的,也是人类可能永远都发现不了的。 克罗斯顶着一头蓬松的头发,说话吞吞吐吐, 可就是这样一个不起眼的外行人,想到了也做到了,他使用这些数据来告诉世界什么比 《纽 约时报》更有用的信息来源。 而这些设备监控到的汽车零部件的工作状况,能够在整合之后用来提高汽车的质量,因此,能够掌握这些数据公司拥有非常的竞争优势。

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    数据脱敏——什么数据脱敏

    https://blog.csdn.net/huyuyang6688/article/details/77689459 一、什么数据脱敏? 生活中不乏数据脱敏的例子,比如我们最常见的火车票、电商收货人地址都会对敏感信息做处理,甚至女同志较熟悉的美颜、有些视频中的马赛克都属于脱敏。 ? 二、为什么要进行数据脱敏? ---- 上面说到,在“涉及客户安全数据或者一些商业性敏感数据的情况下”对数据进行改造,说明我们要进行改造的数据涉及到用户或者企业数据的安全,进行数据脱敏其实就是对这些数据进行加密,防止泄露。 我们目前遇到的场景日志脱敏,即在把日志中的密码,甚至姓名、身份证号等信息都进行脱敏处理。 脱敏前: ? 脱敏后: ? 后面来分享一下具体实现数据脱敏的方法。 ---- 【 转载请注明出处——胡玉洋《数据脱敏——什么数据脱敏》】

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    有大公司offer却选择了小公司什么

    当然由于大公司分工明细,很容易让人干着有一种厌倦感,这是很多人不喜欢呆在大公司的关键原因,在大公司由于人才众多除非能力特别出众想要熬到管理层难度也是非常,从技术的角度上分析可能想研究一个模块由于大公司在代码上控制上比较严格 ,可能在交流上需要跨小组,如果在小公司完全不是问题,毕竟小公司虽然公司小但是职能都还在,大部分情况下需要一个人做几个人的工作,这也是为什么在小公司有成就感的关键,在小公司相对来讲更有成就感。 但在国内的互联网公司里面由于大部分属于扁平化的管理,在压力和成就感上也是并存的,在传统的软件行业一般企业越大人员的分工越是明细,通常来讲工作压力都不是很大,而且晋升的通道需要很漫长的过程。 这些特征在互联网公司里面都不存在,像国内的腾讯和阿里巴巴公司熬夜加班家常便饭,几乎所有的互联网公司都存在这种属性。 而且进入互联网公司的工资普遍要高于传统的企业,但是加班的力度也是空前的,不要只是羡慕在互联网公司能够拿到高工资,加班的力度以及任务的强度也是空前的,呆在的互联网公司和小的互联网公司加班的程度接近的,

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    女朋友问小灰:什么数据仓库?什么数据湖?什么智能湖仓?

    首先,我们来讲一讲什么数据库。 作为程序员,我们写的大多数商业项目,往往都需要用到大量的数据。计算机的内存,可以实现数据的快速存储和访问。 无论哪一种数据库,它们所存储的都是结构化数据,主要应用的领域联机事务处理(OLTP),也就是我们程序员所熟悉的增删改查业务。 满足了业务需求,数据库当中的数据不断积累,变得越来越丰富。 但是,传统数据库擅长的快速地对小规模数据进行增删改查,并不擅长大规模数据的快速读取。 数据仓库当中存储的数据,同样结构化数据数据库用于业务处理,数据仓库用于数据分析,一时间大家都使用得十分愉快。 4.统一治理 现代分析架构中的一核心,在于对数据访问活动进行授权、管理及审计,这就是所谓的统一治理。

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    什么数据结构?

    本篇文章主要来介绍什么数据结构。 首先让我们来看一张图片: ? 数据存储于计算机的内存中。内存如上图所示,形似排成 1 列的箱子,1 个箱子里存储 1 个数据数据存储于内存时,决定了数据顺序和位置关系的便是数据结构。 其实在我们生活中用到很多数据结构的知识,那么举一个我们生活中的栗子: 首先举一个从上往下顺序添加举个简单的例子。 因为数据都是以字典顺序排列的,所以它们有结构的。 ? 使用这种方式给联系人排序的话,想要找到目标人物就轻松多了。通过姓名的拼音首字母就能推测出该数据的大致位置。 因为各个表中存储的数据依旧没有规律的,所以查询时仍需从表头开始找起,但比查询整个电话簿来说还是要轻松多了。 数据结构方面的思路也和制作电话簿时的一样。 将数据存储于内存时,根据使用目的选择合适的数据结构,可以提高内存的利用率。 到这里,我相信你对数据结构有了一定的了解,下一篇我们将对数据结构中最常用的-链表进行讲解。

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    什么关联数据

    大家好,又见面了,我你们的朋友全栈君。 维基百科的定义 在计算机领域,关联数据描述了一种发布结构化数据的方法,使得数据能够相互连接起来,便于更好的使用。 中文权威期刊的定义 关联数据国际互联网协会(W3C)推荐的一种规范,用来发布和连接各类数据信息和知识。 W3C的介绍 当前的语义网技术(RDF,OWL,SKOS,SPARQL等)使得应用程序能够查询数据。为了数据网络更加真实,需要将该网络上的巨大数据具有标准的格式,数据可达而且能够被语义网工具管理。 更进一步,不仅需要能否获取到这些数据,而且需要知道这些数据之间的关系,创建一个数据网络。这些内部科大的数据集集合称作关联数据。 这些数据具有一定的关系,计算机能够理解并处理这些数据的关系。

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    什么数据产品经理?

    01 什么数据产品经理? 数据产品经理中不可或缺的一部分,就像产品的其他方面一样。 例如,公司第一季度的的主要目标可能扩展到海外市场,而对于产品意味着什么?产品经理需要决定使用哪些指标来衡量产品在新的市场的影响和覆盖。 3、利益相关者沟通 利益相关者管理互动和解决所有参与产品管理的相关利益者的活动,他们可能领导、不同团队的业务方、不同公司等。数字一种通用语言,没有比使用数字更容易与利益相关者沟通的方法了。 企业使用案例: 字节跳动管理和利用大量数据公司之一。毕竟数据来源于用户,抖音拥有6亿DAU数据,使用从用户那里收集来的数据以各种方式个性化用户体验,如广告平台和内容推荐平台。 数据从理论中看起来一个枯燥的话题,在学习和工作时,重要的专注于将数据用来做什么,考虑可能性而不是理论。 所有成功的产品都是由数据驱动的。最成功的产品是以创新的方式使用大量产品。

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