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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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    什么无代码?无代码应用开发的12好处!

    下面,就来和小编一起深入了解一下:无代码应用开发的12好处,无代码究竟拥有怎样的魅力,让大量的开发人员和企业对它如此关注?尽管无代码(no-code)已经成为IT领域的赢家。 也为传统应用开发一直写代码的那段日子做出了颠覆式的改变。但仍有很多人对无代码一无所知。所以在开始之前,我们先简单地了解一下:什么无代码? 无代码可视化驱动的,允许企业自主构建应用程序,无论网页PC端应用程序、网站还是企业移动端应用程序,使用者都可在不需要编写代码的情况下去实现开发。是的,你没看错!! 这就是为什么这个词正在传播。每个人——从小型企业到大型企业——都在拥抱无代码工具。无代码应用开发的12好处!有很多无代码的好处,超越平常的"轻松便捷“,下面小编将为大家逐一讲解。 现在,企业正在意识到它的强大和易用性,不可否认的,更多的无代码工具将被开发出来,这种类型的应用程序开发将成为新常态。

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    什么数据「实时流计算」?深度解析它的4应用及4个特点

    导读:火灾已经爆发后才知道救火,交通已经阻塞后才知道疏通,羊毛已经被“羊毛党”薅光后才知道堵上漏洞,股价已经拉升后才知道后悔……为什么我们不能在这些事情发生之前,或者至少刚刚发生的时候就提前收到预警和通知 实时推荐 实时推荐实时流计算技术的另一个常见应用场景。如今手机几乎成为每一个年轻人的必备品。打开手机,听音乐、浏览新闻、阅读小说、看到心仪的东西买买买…… 有一天你突然发现,手机应用越来越了解自己。 它们知道推荐什么样的音乐、新闻、小说和商品,并且推荐的东西大抵还是你所喜欢的。 在实时流数据的四特点中,无限性数据相比批数据最大的区别,这直接导致了流处理和批处理的查询模式有所不同。批处理在固定数据集上进行不同的查询,而流处理在无限数据集上进行固定的查询。 Q: 你还能想到哪些实时流计算的应用? 欢迎留言与大家分享

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    什么Web应用程序?

    定义 Web应用程序一种利用网络浏览器和网络技术在互联网上执行任务的计算机程序。 总览 数以百万计的企业将互联网作为一个具有成本效益的通信渠道。 Web应用程序如何工作 Web应用程序通常用浏览器支持的语言(例如JavaScript和HTML)编写,因为这些语言依赖浏览器来呈现程序可执行文件。一些应用程序动态的,需要服务器端处理。 其他应用程序则完全是静态的,无需在服务器上进行任何处理。 Web应用程序需要一个Web服务器来管理来自客户端的请求,一个应用服务器来执行所请求的任务,有时还需要一个数据库来存储信息。 应用服务器技术的范围从ASP.NET,ASP和ColdFusion到PHP和JSP。 以下一个典型的Web应用流程: 1. Web服务器执行请求的任务(例如查询数据库或处理数据),然后生成请求数据的结果 4. Web服务器将处理后的数据或请求的信息或已处理数据的结果一起发送到Web服务器 5.

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    什么四层应用架构?

    随着移动应用的不断普及,传统后端三层架构已经不能再满足需要了,这种三层架构我们通常称为monolithic(巨石 整体的 铁板一块的)的架构。    在通常使用的monolithic架构中,通常是表现层、中间层和数据层的三层设计,Web浏览器传送数据到表现层,该层提供接受用户请求信息,然后输出显示内容,中间应用层从数据层读取或写入数据数据层通常是关系数据库或其他存储设备 应用中间层包含业务逻辑负责与其他两层交互,并将数据转给需要的用户。    下面四层的解释: 客户端层:与传统三层比较,最主要的区别是在后端增加了客户端层,代表不同客户端设备特性,客户端设备包括桌面或移动,浏览器或App应用,如果一个移动设备的用户加载了移动网站的首页,后端应该响应针对该设备进行过性能优化的内容 服务层:跨越内外部提供数据和功能,通过一系列部署的微服务可以动态组合数据和业务流程,该层不关心数据如何消费。Node.js Java/C# Go Scala 等语言可实现本层的微服务。

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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),快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。 l DKH,虽然进行了高度的整合,但是仍然保持了开源系统的全部优点,并与开源系统100%兼容,基于开源平台开发的大数据应用,无需经过任何改动,即可在DKH上高效运行,并且性能会有最高5倍的提升。

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    什么数据挖掘?

    数据挖掘应用了众多领域的思想,包括来自统计学的抽样、估计和假设检验;来自人工智能、模式识别和机器学习的搜索算法、建模技术和学习理论等。 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。 在分类预测任务中,需要用到的数据包括: 训练集:用于训练学习算法和建立分类模型。 测试集:用于验证所生成的模型是否正确。 验证集:为实际应用中的数据,不具有类标签。

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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公司的数据引擎团队中,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: ? 图中的这些个数据引擎架构在一个基于维度建模的云数据仓库之上,并对上层应用提供算法支撑、推荐支撑、可视化支撑等等。 这里也能看出A公司的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? 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?

    它们通常采用结构化格式,通常记录来自各种内部应用程序的数据,比如ERP(企业资源计划)、CRM(客户关系管理)和HCM(人力资本管理)。 平面文件:平面文件(平面文件(flat file)去除了所有特定应用(程序)格式的电子记录,从而使数据元素可以迁移到其他的应用上进行处理。 此外,在组织中两个或多个应用程序之间没有集成的情况下,平面文件作为交换数据的媒介。在大多数情况下,平面文件中的数据被认为不可靠的,并执行一些检查来验证和验证数据。 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。 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。 ? 它在一个 2U 双路平台中出色的平衡了加速器卡、存储和计算资源,这可以帮助数据企业最大限度的提高应用程序性能并支持多个双宽GPU 扩展 VDI 部署云端桌面。 ? 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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    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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    什么DNA电路及其潜在应用

    应用产品听起来就像是科幻小说: 以前控制化学反应网络的设备和DNA治疗产品都被局限于有限状态的控制,模拟DNA电路将允许更复杂的模拟信号处理和控制。 一些摘要: DNA计算是什么? DNA计算是使用DNA作为硬件来执行计算[1]。计算通常是基于DNA杂交和DNA链位移。 我们为什么对DNA计算感兴趣? 自然界模拟和数字的混合模式[2]。模拟DNA电路可以作为天然模拟系统的接口。 为什么模拟? 模拟电路相比数字电路上有自己的优势。例如,在相同的精度下,模拟电路进行数值计算需要的逻辑门比数字电路更少。 此外,对于一些应用,模拟电路可以比数字电路更强大。 可以实现的电路 计算多项式函数的电路: 策略:简单地通过编程门的输出链序列将逻辑门连接。 对gate-2,gate-4,gate-5,gate-6,gate-7和gate-8的输入范围1。gate-1的输入范围4。gate-3的输入范围2。

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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。 在现实的企业项目当中,所需要的不只是统一存储的数据湖,也需要各种各样专门构建的存储方案,由此为特定应用场景提供必要的性能、规模与成本优势。 Amazon Glue 一项无服务器数据集成服务,可帮助企业轻松准备数据以进行分析、机器学习与应用程序开发。Amazon Glue提供数据集成所需要的全部功能,可以在几分钟内获取洞见结论。 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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