防御确保选定的存储基础设施是通过适当的raid冗余和将重要数据存档作为服务的一部分来构建的。建议使用完整性验证软件来验证和验证数据。由于数据本身的性质因素，威慑几乎没有什么作用。 关于残余风险技术失败的数据可能导致操作或合规风险（特别是对于萨班斯-奥克斯利法案要求上市公司确保其财务数据的完整性）。 2.数据删除和数据丢失 数据可能被计算机系统故障或误操作故意或无意毁坏。 这些数据可包括财务、组织、个人和审计跟踪信息。防御确保关键数据是多余存储和放置在多个位置。检测维护和审核数据删除的日志。威慑保持对获取和管理数据的个人的教育和人事培训。 3.数据损坏和数据篡改 由计算机或存储系统故障或存储系统故障引起的数据变化，以及由恶意个人或恶意软件引起的数据变化。欺诈数据修改也可能损害完整性。国防部在修改重要数据时使用版本控制软件维护其存档副本。 如果已经出现了数据被篡改的问题，那么可以向网站安全公司求救来解决，国内像SINESAFE，绿盟，启明星辰，鹰盾安全，等等都是解决数据被篡改的安全公司。
GE全球董事长伊梅尔特戏言：“GE昨天还是一家制造业公司，一觉醒来已经成为一家软件和数据公司了。” 那么GE对数据人才是怎样的？ 我们非常熟悉的SAS公司，也在物联网上进行了布局，实际上，SAS已经推出了专门的物联网分析产品。 以下来自SAS中国的官方微信[3]： SAS®物联网分析（SAS® Analytics for IoT）是在SAS成熟的数据分析产品基础上组合而成的全新套装产品，成功将SAS大数据分析的核心技术应用到了物联网连接的传感器和设备上 从以上内容，我们稍稍提炼一下数据分析师在物联网大数据的实践技能： 1）语义引擎、多元数据融合技术 物联网中数据的存储方式、组织结构以及时效性呈现出多样性。 全新SAS®物联网分析简化数据流挖掘，携手企业迎接工业4.0 http://mp.weixin.qq.com/s?
适用于业务初期的行为分析、经营策略等分析查询场景，首购限时10元，快来抢购吧！
数据的采集 小编从京东上面爬下了绝大多数的口罩，其中包括商品的名称、价格、评价数量以及好评率等数据， ? 在经过去重等一系列的数据处理之后，最后大概变成了4420行，5列的数据集。 ? 评价最好的口罩是哪一个? 不过根据上述商品的描述来看，诺伯豪斯的口罩主要还是在防雾霾和防粉尘等方面有较好的效果，针对流感病毒的传播，怕是没有很好的隔绝作用。 哪种类型的口罩最适用于预防新型冠状病毒的传染？ 在预防此类传染性疾病的功能的有医用外科口罩和N95口罩，当然N95的口罩不要选择那些带呼吸阀的。 小编从数据集中挑选出来N95的口罩，并且按照商品的评价数量和好评率做了排序。 勤洗手 我们也应该保持勤洗手的习惯，当手部有可见的脏污时，使用肥皂或者含有酒精成分的免洗手液洗手 ? 2.
相信有很多朋友对Excel2003是有着深厚的感情，但是随着时代的发展不得不升级用Excel2007、2010甚至2013，今天有这样一位朋友问我，Excel2007的数据分析工具跑哪里去了？ 数据分析工具是在安装 Microsoft Office 或 Excel 后可用的 Microsoft Office Excel 加载项 （加载项：为 Microsoft Office 提供自定义命令或自定义功能的补充程序 4、OK 加载分析工具库之后，“数据分析”命令将出现在“数据”选项卡上的“分析”组中。 ? 注释：若要包括用于分析工具库的 Visual Basic for Application (VBA) 函数，可以按加载分析工具库的相同方式加载“分析工具库 - VBA”加载宏。 在“可用加载宏”框中，选中“分析工具库 - VBA”复选框，然后单击“确定”。
近几年，大数据这个词突然变得很火，不仅纳入阿里巴巴、谷歌等互联网公司的战略规划中，同时也在我国国务院和其他国家的政府报告中多次提及，大数据无疑成为当今互联网世界中的新宠儿。 ▼解决方案之全维度数据分析与挖掘 －时间、空间、维度、指标标准化，与业务强相关－联动分析、钻取分析、细节展示，多角度帮助深入挖掘问题，辅助决策－将智能分析结果通过QQ、微信、邮件、ERP写入等相关的方式通知用户 、销售代表和代理商的下钻和上选分析2）实现多层次多维度数据的查询3）从庞大的数据中挖掘重点客户和潜在客户，从而制定营销策略 沃尔玛 这家零售业寡头为其网站Walmart.com自行设计了最新的搜索引擎Polaris 开源技术对任何一个国家都是开放的，中国公司同样可以分享开源的蛋糕。但是需要更加开放的心态、更加开明的思想，正确对待开源社区。 ，公司也好，都需要与时俱进；第二，大数据的多样性有待于更全面的开发，更好地服务于人们的生活。
之前看到一篇超级经典的用数据选房的案例分析，只是由于资料变更找不到了，大致记得是采集和挖掘了房管局、统计局、各售房平台、区域发改委数据、交通数据、学校数据等等作为样本来分析，最终一步步找到理想的房子。 今天我看到了相对不错的文章，现在分享给大家： 选房，是买房的第一步，也是最复杂的一步，北京有近万个小区，近千所小学，没几个月的踩盘研究，很难选出适合自己的小区。 西二旗通勤图 周边配套，要求小区周边2公里内有10个3.5星以上饭店，5公里内有一家综合医院，以西二旗地铁站为例，蓝色标注为饭店，红色为综合医院。 ? 西二旗配套分布图 小区环境，建成年代在1980年以后，面积在80-100平，两居和三居最宜，还剩201个小区，小区分布如下图。 ? 小区分布图 2.学校 把北京小学分成5类，分布如下图： ? 最终这81个小区分布如下，注意，不做推荐，只是举例分析。 ? 有了心仪小区，下个房源APP，把自己关注的小区拉进去，每天看看有没有降价的好房源。
第二步：拿到数据 面对海量的数据，我们从哪里拿？怎么拿？在这一步时，我们应该将其进一步细分为搭建数据框架和提取数据。 矩阵分析：在矩阵图的基础上，把不同元素分别放在行和列，然后在行和列的交叉点中，用数量描述这些因素之间的对比，再进行数量计算、定量分析，确定哪些因素最重要。 逻辑树分析：把一个已知问题当成树干，然后开始考虑这个问题和哪些相关问题或者子任务有关。每想到一点，就给这个问题加一个“树枝”，并标注这个“树枝”代表什么问题。 制作可视化报表可以采用Yonghong Desktop，这款产品不仅对新手非常友好，更是全功能永久免费提供，不管是刚刚开始学习数据分析的人，还是专业的数据分析师，都可以用它来制作可视化报表汇报工作。 书籍： 数据分析入门阶段： 《深入浅出数据分析》 《谁说菜鸟不会数据分析》 《赤裸裸的统计学》 数据分析进阶阶段： 《精通web analytics 2.0》 《网站分析实战》 《深入浅出统计学》 《数据化管理
对于刚进入EEG领域的同学来说，利用网上公开的EEG数据库练练手，顺便发表一些论文是个不错的选择。 公开数据库对于促进科学研究的快速发展意义重大，公开数据的建立可以让全世界各国的领域内研究者对某些问题进行更深入更全面的研究。 EEG/ MEG/MRI/ fNIRS公开数据库大盘点》），但最近笔者又搜罗了不少EEG的公开数据库网站，因此在这篇推文里笔者把目前的EEG公开数据库进行了较为全面的总结，希望对大家有所帮助。 网址：http://www.eecs.qmul.ac.uk/mmv/datasets/deap/ 2.OpenNEURO 该数据库是一个用于分析和共享来自人脑成像研究的神经影像数据的开放平台。 ，用于分析、重新分析和元分析。
呆过的公司里边做数据分析的女生很多，相比男生，女生更坐得住，可以一整天细细地码一堆SQL不烦躁，也可以细细地把Excel抠得比PPT还美观，这导致了数据分析部门男女一般55分，甚至阴盛阳衰。 女生的话，首先是性格上适合做数据分析，如果是数学、统计学背景的话更是对口，乘着大数据的风，越来越多的公司开设了数据分析的岗位，就我目前的公司（电商）来说，光数据分析Title的职位超过300人，分散在各个部门 整个市场看的话，BAT、网易游戏、各大电商京东唯品会等都有非常多数据分析的岗位需求。 深圳 ? ? 北京 ? ? 杭州 ? 建议去大公司做数据分析，数据分析毕竟不是前台业务职位，只有公司规模到一定程度才会精细化业务，通过数据运营拉动增长，这样的公司才会对数据足够重视，才愿意花钱养一个数据分析的团队，个人才有向上发展的空间。 从她们的经历你也知道该去什么公司~ 另外在该问题的知乎回答下，总结了以下女生从事数据分析的优势： 作为一个女孩子，沟通技巧会比男生有优势，当数据分析做到资深时，沟通会越来越重要，如何理解客户意图，如何讲好数据故事
AI开发者获得授权转载，禁止二次转载 https://zhuanlan.zhihu.com/p/79873148 注：封面图片来自网络 最近正在准备面试，故整理了很多面试准备资料。 ：数据可视化工具 seaborn：数据可视化工具 keras/tensorflow/theano：深度学习工具包 NLTK：自然语言处理工具包 beautifulsoap：网页文档解析工具 3. 什么是聚类分析？聚类算法有哪几种？请选择一种详细描述其计算原理和步骤。 聚类分析是一种无监督的学习方法，根据一定条件将相对同质的样本归到一个类总。 聚类方法主要有： a. 层次聚类 b. (4) 路径分析 Q：主成分分析的两个因子是什么关系？ A：相互独立 31.准确率和召回率哪个更重要些？ A：信息检索、分类、识别、翻译等领域两个最基本指标是召回率(Recall Rate)和准确率(Precision Rate)，召回率也叫查全率，准确率也叫查准率，概念公式: 召回率(Recall) =
最近一直在听第一批的TIDB 的公开课(试)，其中前面课程讲授了TIDB 的设计理念与架构体系，这里TIDB 要求不希望在课程期间透露内容，这里就不进行透露，但初听的感想还是要谈谈的。 当然题目不大友好，但实话实说，如果这个理念推行下去，大数据分析这个行业呵呵。 并行计算也通过分布式存储中添加计算单元的方式化解了, 随之OLAP中的列式存储擅长数据库分析的特性也被放入自身, 这哪里是什么分布式数据库，这就是一个大型的要一统天下的数据库与大数据整体解决方案。 这样的思路设计出的产品, 如果还称为数据库那就太小瞧 TIDB了, 这是一个生态, 从数据的进入,到数据的分析,一条龙在TIDB 的生态中就化解了. （实时的数据+实时的计算+实时的结果） TIDB 这样设计的理念其实在开始瓦解, 数据库与大数据的界限, 让数据处理变得更加的简单和高效,且成本非常低, 我们不在需要什么写各种难搞的JAVA ,SCALA
1）DMP可以帮助广告主/代理公司全面分析目标受众，解决广告主/代理公司“不知道谁才是品牌真正目标受众”的困惑。 例如已经购买过企业产品的用户都是核心用户，他们可能在电商网站上下单，可能在线下购买，把这些用户的信息整合在一起进行分析，就能了解核心用户是偏男性还是偏女性，是以哪个年龄段为主。 这个分析的样本量会远远大于线下的调研。 2）DMP可以帮助广告主/代理公司在互联网上找到更多潜在用户。 例如已经购买过企业产品的用户有三千万，所有网民有六亿，DMP可以通过分析已购买用户的属性特征，帮助广告主在剩下的五亿七千万人中找到相对最有可能购买产品的用户。 一方面，一些宝贵的用户数据，例如CRM数据，官方网站的注册数据，电商网站的购买数据的保密级别是非常高的，只有专业的企业级DMP解决方案才能保证重要数据的安全。
全网又销售了多少呢？我们一起来看看《618全网销售数据分析报告》吧。 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 推荐两个团队技术号 Github研习社:目前是由国内985博士，硕士组成的团体发起并运营，主要分享和研究业界开源项目，学习资源，程序设计，学术交流。回复就无套路送你一份自学大礼包。 主要分享和研究机器学习、深度学习、NLP 、Python，大数据等前沿知识、干货笔记和优质资源。回复就无套路送你一份机器学习大礼包。
8月29日，Security affairs披露，Marketo （售卖 ”被盗数据“ 的经营商）声称从PUMA公司窃取了大约 1GB 的数据，这些数据将会在平台上进行公开拍卖。 从 Puma 窃取的一些文件已在 Marketo上进行了发布，其中包含可能链接到公司产品管理门户内部管理应用程序的源代码，分析代码的专家发现，有证据表明泄露的文件可能因第三方软件提供商，发生数据泄露而被盗 攻击者可以使用这些数据来策划对公司的更复杂的攻击。 Marketo作为一个有组织的“被盗数据市场”的运营商，不同于典型的勒索软件集团，他们是通过阻止受害者的网络，加密各种数据存储上的可用文件来分发恶意代码，破坏 IT 运营。 截至8月29日，已有 157 个网络攻击者出价购买敏感数据。
（原文来自 FiveThirtyEight，译言 linuxor 翻译） 内特·西尔弗（Nate Silver）是个天才数据分析师，曾经在2012年美国总统大选中准确预测了50个州的选举结果，并为了预测棒球选手的成绩而开发了统计工具 就是这个内特·西尔弗，新创办了一个使用统计数据来分析所有现象的新闻网站FiveThirtyEight。 近日，该网站的体育数据分析师兼作家Benjamin Morris，在彻底分析了有关里奥内尔·梅西这个被认为是当今世界NO.1的足球运动员的各种数据后发现，梅西身上兼具通常不可能并存的要素，简直是个奇迹般的球员 根据FiveThirtyEight网站的分析，小组赛结束时阿根廷世界杯夺冠的概率是16%，该数值仅次于东道主巴西队。而在淘汰赛第一场比赛结束后的现在，阿根廷队的夺冠概率已上升到了20%。 把这样的梅西的所有相关数据收集起来进行彻底分析的，是体育数据分析师Benjamin。
大数据围绕数据展开，涉及到数据的采集、整理、传输、存储、安全、分析、呈现和应用等内容，涉及到的岗位也非常多。 2、大数据分析师 分两类： 一种偏向产品和运营，更加注重业务，主要工作包括日常业务的异常监控、客户和市场研究、参与产品开发、建立数据模型提升运营效率等； 另一种则更注重数据挖掘技术，门槛较高，需要扎实的算法能力和代码能力 大数据分析： 分析类需要对业务能够快速的了解、理解、掌握，通过数据感知业务的变化，通过对数据的分析来做业务的决策，在技术上需要有一定的数据处理能力。 03 二者就业前景 大数据开发工程师的收入可达到了同类的顶级。在一二线城市，大数据开发的薪资基本上是10K+；拥有3-5年技术经验的人才可达到40K+。 大数据分析也是高收入技术岗位，拥有3-5年技术经验的人才薪资可达到30K。 从薪酬上看，一般情况下，开发类的薪酬会略高于与数据分析类的，这是由于岗位成本造成的。其实，任何领域的高端人才都是值钱的。
拥有并运营一个很棒的网站不是一件简单的事情。除了需要决定网站的类型之外，你还需要运营网站，关注网站的各项数据并且决定使用何种手段增加流量。 SE Ranking SE Ranking 是一个基于云端的大而全的 SEO 服务。它帮站长减轻了不少负担，节约了生成报表的时间，同时在市场战略和发展计划的准备、分析以及调整等各个环节都很有帮助。 尽管有人会认为这侵犯了隐私，但是它作为一种监控员工的日常职责和收集员工工作时间的分配数据的方式还是相当有效的。通过这个工具，你可以限制员工访问某些可能会让他们分心的内容。 ? 6. SEMrush 是一个一应俱全的 SEO 工具，提供了很多其他工具所没有的一系列有用的功能特性。 ? 若想获得一份竞争对手网站全面又细致的分析数据，SEMrush 的高级账号会更好用些。 如果你是一个 SEO 初学者，你可以从免费试用账号开始，把 SEMrush 的所有有价值的功能全部体验一遍。 ? 结论 网络上有很多为站长和网络营销人员提供的 SEO 工具。
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