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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问题可能会得到比较令自己和他人信服回答“承载了信息东西”才是数据,换句话说,不管石头上刻画,或者小孩子在沙滩上歪歪扭扭写出字迹,或者嬉皮士们在墙上涂鸦,只要它表达一些确实含义 ,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,那就必须承载一定信息。而信息很可能因场景而定,因解读者认知而定,所以一些符号是不是可以被当做数据,有相当因素取决于解读者主观视角

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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,都只是某个公司编一个软件而已 ,比如mysqlMySQL AB公司编,而sql server微软编。 对于mysql来说,你拿到软件之后----比如我mysql5.0,就是一个setup.exe文件,双击一下,就可以安装 了,非常简单。 在你启动软件之后,你可以在这个软件中以行列二维数据形式存入你数据,之后还可以用sql语言去和你表打交道。这一切都要归功于 人家编软件DBMS,比如mysql等。 想想你将来写一句sql语言,人家DBMS不但能读懂,还能按照你要求(比如更改表),确实完成你要求,把 表给改了,想想也挺伟大啊!

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    数据安全性思考:在云中应信任什么

    对于Cirrity这样没有直属销售队伍而依托系统集成商和增值经销商(VAR)来推动其云服务销售企业来说,Timko表示,很多渠道合作伙伴并不具备安全合规具体认证,但是这类认证能够帮助他们更好地在众多垂直市场中解决数据安全性方面的需求 “我们所看到系统集成商和VAR们在合规性资质认证方面的巨大差异,结果所有的工作还是要由我们自己来完成。” 当他们在争取对云安全性有特殊需求客户合同时(例如一家需要满足HIPAA法规医疗保健客户),客户渐渐会发现在HIPAA合规性方面他们本身要远比分销商更为胜任,这就成了一个问题。 “首先,这样会让分销商看上去非常糟糕,其次,这样分销商基本上无法赢得这份合同,”Timko说。 “在我们合作那些合作伙伴中,我们经常会看到发生这样事,所以这就是为什么这些东西重要教育组成部分原因。” 对客户进行安全责任培训则是另一个显著挑战。

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    什么数据科学

    本文作者在赤兔APP“数据挖掘”小组内在线分享记录第【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方向。 首先我想问大家一个问题,你们眼中数据科学是什么?在此,我给了一个我老师上课时给出定义: ? 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流程图: ? 个性化推荐想必大家每天都会看到,不管电影推荐还是商品推荐,其背后理论基础都是大数据分析和机器学习。 我们生活中这些便利,都是数据科学贡献。

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    什么数据科学

    有一部分个人见解和看法,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数据其实是数据科学一个高阶状态。 数据科学一个概念,没有一个固定体系。 数据建模分析 1)原始一大批数据未必全是自己所需要,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,数据科学中翻译其实也是这个概念,我们拿到数据也许是我们不懂格式和规律,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)数据进行了前处理过滤,翻译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一件事,分析,按照自己需求对数据进行分析或者分类或者预测,从这些大量复杂数据中提取出有价值信息。

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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发展,数据增长呈爆炸趋势,已经很难估计全世界电子设备中存储数据到底有多少,描述数据系统数据计量单位从MB( 传统数据处理方法:随着数据加大,不断更新硬件指标,采用更加强大CPU、更大容量磁盘这样措施,但现实是:数据量增大速度远远超出了单机计算和存储能力提升速度。 而“大数据处理方法:采用多机器、多节点处理大量数据方法,而采用这种新处理方法,就需要有新数据系统来保证,系统需要处理多节点间通讯协调、数据分隔等一系列问题。 二、hadoop概述 Hadoop一个开发和运行处理大规模数据软件平台,Apache一个用Java语言实现开源软件框架,实现在大量计算机组成集群中对海量数据进行分布式计算。 大快大数据平台(DKH),大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通道而设计一站式搜索引擎级,大数据通用计算平台。

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    什么数据挖掘?

    既然决定从事互联网行业,那就得给自己找一个不错方向,并为之不断学习~ 数据挖掘概念: 数据挖掘可以简单理解为从大量数据中提取或挖掘知识或者说是知识发现。 数据挖掘步骤: 数据挖掘作为知识发现过程,一般由三个主要阶段组成: 数据准备 数据挖掘 结果解释评估 知识发现可以描述为这三个阶段反复过程。 ? 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形式。 数据挖掘 数据挖掘首先要确定挖掘任务或目的。 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数据中学习模型,并使用学习出来模型去解决新未分类数据。例如:给出一个顾客消费情况,判断其重要客户可能性。

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    什么数据挖掘

    显然,这一过程直接面向数据,或者说我们直接从数据开发模型。 本系列其他文章将会分别对这些工作深入进行讲解,如果读者第一次接触这些概念请不要纠结。 数据挖掘基本流程 从形式上来说,数据挖掘开发流程迭代式。 很多人认为这一步数据挖掘全部,但显然这是以偏概全,甚至绝大多数情况下这一步耗费时间和精力在整个流程里最少。 5. 这里也能看出A公司数据挖掘工程架构主要由三大块组成: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学问,比单纯写代码要有意思多了。

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    什么数据质量?

    数据企业最重要资源之一。它可以用来帮助你生意顺利进行,实施新策略,等等。 了解数据质量 数据一直组织核心。它是组织日常业务顺利进行和实施新战略基石。 数据决策基础,提供信息,帮助得出各种见解,帮助做出有效决策所需预测。收集数据来源有多种。 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首选媒体。它们提供了一种标准化数据通信和交换方式。它们可靠数据验证很容易嵌入。 3、一致性:数据提供一致信息还是提供冲突信息? 4、准确性:数据准确,还是过时? 5、重复:数据记录或属性在不应该重复地方重复吗? 2、数据数据量定义了分析所需数据量。在数据质量计划开始时估计和评估数据量对于程序成功至关重要。我们需要数据太少还是太多?观察次数是多少?没有太多数据缺点是什么?

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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例子,比如我们最常见火车票、电商收货人地址都会对敏感信息做处理,甚至女同志较熟悉美颜、有些视频中马赛克都属于脱敏。 ? 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情况下”对数据进行改造,说明我们要进行改造数据涉及到用户或者企业数据安全,进行数据脱敏其实就是对这些数据进行加密,防止泄露。 我们目前遇到场景日志脱敏,即在把日志中密码,甚至姓名、身份证号等信息都进行脱敏处理。 脱敏前: ? 脱敏后: ? ---- 【 转载请注明出处——胡玉洋《数据脱敏——什么数据脱敏》】

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    数据开发什么(大数据开发什么)

    大家好,又见面了,我你们朋友全栈君。 据数联寻英发布《大数据人才报告》显示,目前全国数据人才仅46万,未来3-5年内大数据人才缺口将高达150万,越来越多人加入到大数据培训,都希望在大数据培训机构中学习最前沿知识,找一份不错工作。 大数据开发工程师主要负责工作有以下内容: 1. 负责公司大数据平台开发和维护,负责大数据平台持续集成相关工具平台架构设计与产品开发等工作; 2. 主要从事网络日志数据分析工作,包括:网络日志数据提取、数据融合及分析;专注于实时计算、流式计算、数据可视化等技术研发; 3. 负责网络安全业务主题建模等工作。 老男孩教育大数据课程实战系列课程,内容涉猎知识广泛,主要包括:Hadoop、Hive、Avro与Protobuf、ZooKeeper、HBase、Phoenix、Redis、Flume、SSM、Kafka

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    什么数据表征学习

    对一个事物认知过程,应该首先从一个清晰概念开始,概念需要定义,定义有内涵和外延。 在对一个新概念进行定义时候,要使用清晰、简单词汇进行一句话概括,不要引入新概念或新名词,不要使用不必要形容词,不要描述一个事物,而是对本质表达。 表征学习,指在人工智能领域,当进行机器学习(或深度学习)时,在数据准备阶段,对原始数据进行处理,删繁就简,使杂乱无章、纷繁复杂原始数据更容易被后续使用。具体进行了哪些处理呢,有哪些操作呢? 主要是通过“学习”或“选择”得到新数据。表征学习也是其他现代科学或工程技术领域名词一样,一个从西方词语生硬翻译过来词汇。 英语应该是 representation learning, 此处意思应该是表达或表示,对数据进行处理之后使其以一种人类和机器学习更容易理解形式表达或表示出来。

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    什么数据埋点?数据埋点工具有什么

    所谓“埋点”,数据采集领域(尤其用户行为数据采集领域)术语,指的是针对特定用户行为或事件进行捕获、处理和发送相关技术及其实施过程。 代码埋点: 采集说明:嵌入SDK,定义事件并添加事件代码 场景:以业务价值为出发点行为分析 优势:按需采集;业务信息更完善;对数据分析更聚焦 劣势:与其他两种相比,开发人员多 全埋点: 采集说明:嵌入 访问与访客 访问次数与访问人数几乎所有应用都需要统计指标,这也是最基础指标。在计算访问人数时,埋点上报数据尽可能接近真实访客的人数。 停留时长数据并不都是一定采集得到,比如页面进入时间(11:13),离开出现异常或是退出时间没有记录,这时候计算就是0 。所以指标计算时需要了解埋点状况,剔除这样无效数据。 转化率 转化率计算方法某种产出除以独立访客或是访问量,对于电商产品来说,就是提交订单用户数除以独立访客。转化率最体现埋点技巧指标,需要结合业务特点制定计算方法。

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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,我们写大多数商业项目,往往都需要用到大量数据。计算机内存,可以实现数据快速存储和访问。 无论哪一种数据库,它们所存储都是结构化数据,主要应用领域联机事务处理(OLTP),也就是我们程序员所熟悉增删改查业务。 满足了业务需求,数据库当中数据不断积累,变得越来越丰富。 但是,传统数据库擅长快速地对小规模数据进行增删改查,并不擅长大规模数据快速读取。 该服务还可以在加载数据前对其进行批处理、压缩、转换和加密,从而最大程度地减少所用存储量,同时提高安全性。 这种能力说起来简单,实现往往非常困难,因为跨组织内各类数据存储方案进行安全管理、访问控制与审计跟踪往往复杂且耗时,而不同存储系统往往又有着不同安全性数据访问与审计要求。

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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: ? 数据存储于计算机内存中。内存如上图所示,形似排成 1 列箱子,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便是数据结构。 其实在我们生活中用到很多数据结构知识,那么举一个我们生活中栗子: 首先举一个从上往下顺序添加举个简单例子。 再比如我们可以按姓名拼音顺序对电话簿进行排列,接下来,试试以联系人姓名拼音顺序排列吧。因为数据都是以字典顺序排列,所以它们有结构。 ? 因为各个表中存储数据依旧没有规律,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一样。 将数据存储于内存时,根据使用目的选择合适数据结构,可以提高内存利用率。 到这里,我相信你对数据结构有了一定了解,下一篇我们将对数据结构中最常用-链表进行讲解。

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    什么数据产品经理?

    产品数据管理(PDM)一个组织中收集、组织、存储和共享数据过程,属于产品生命周期管理(PLM)范畴。一个数据产品经理同样也是一个产品经理并重点集中在产品数据管理。 01 什么数据产品经理? 数据产品经理中不可或缺一部分,就像产品其他方面一样。 在A/B测试时也有许多比较常见陷阱,其中大部分都是涉及数据处理不当。作为产品经理需要知道我们想要知道什么问题,想收集哪些数据,以及将数据用来做什么。 对数据理解有助于我们将业务指标转化为产品KPI和OKR指标。 例如,公司第一季度主要目标可能扩展到海外市场,而对于产品意味着什么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。 所有成功产品都是由数据驱动。最成功产品是以创新方式使用大量产品。

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    漫画:什么数据

    数据具有海量、高增长率和多样化信息资产,它需要全新处理模式来增强决策力、洞察发现力和流程优化能力。 大数据通常都拥有海量数据存储。仅根据2013年统计,互联网搜索巨头百度已拥有数据量接近EB级别、阿里、腾讯声明自己存储数据总量都达到了百PB以上。 面对这样规模数据存储量,依靠单台数据库服务器显然不够,需要以分布式文件系统(例如 HDFS)作为基石。 诸如此类用户行为数据属于非结构化数据,很难用关系型数据库存储。因此诸多No-SQL数据库(例如 HBase)成为了存储大数据更好选择。 典型代表著名社交公司LinkedIn,他们通过用户之间关联关系,绘画出学校、公司、人才之间庞大而复杂信息网络。

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    什么关联数据

    大家好,又见面了,我你们朋友全栈君。 维基百科定义 在计算机领域,关联数据描述了一种发布结构化数据方法,使得数据能够相互连接起来,便于更好使用。 中文权威期刊定义 关联数据国际互联网协会(W3C)推荐一种规范,用来发布和连接各类数据信息和知识。 W3C介绍 当前语义网技术(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,需要将该网络上巨大数据具有标准格式,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关系,创建一个数据网络。这些内部科大数据集集合称作关联数据。 这些数据具有一定关系,计算机能够理解并处理这些数据关系。

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    漫画:什么数据

    数据具有海量、高增长率和多样化信息资产,它需要全新处理模式来增强决策力、洞察发现力和流程优化能力。 大数据通常都拥有海量数据存储。仅根据2013年统计,互联网搜索巨头百度已拥有数据量接近EB级别、阿里、腾讯声明自己存储数据总量都达到了百PB以上。 面对这样规模数据存储量,依靠单台数据库服务器显然不够,需要以分布式文件系统(例如 HDFS)作为基石。 ? ? ? 在传统关系型数据库中,所存储数据都是结构化,例如: ? 诸如此类用户行为数据属于非结构化数据,很难用关系型数据库存储。因此诸多No-SQL数据库(例如 HBase)成为了存储大数据更好选择。 ? ? ? 典型代表著名社交公司LinkedIn,他们通过用户之间关联关系,绘画出学校、公司、人才之间庞大而复杂信息网络。

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