营销的基本原理是一致的，每个人都喜欢洞察力，因为这些数字模式可以提供最安全的方法来确保企业采取正确的行动，更有效地运作，以及将其资源用在何处。数据已经成了战略的据点。
大数据文摘作品，欢迎个人转发朋友圈；其他机构、自媒体转载，务必后台留言，申请授权。 如果您是一位银行家，无论置身于世界任何一个地方，风险管理这个话题都必定是您最位关心的。自从2008年金融危机，大多数银行家和政府管理者愈发意识到风险管理的重要性。这种环境并未变得更为简单，实际上反而日趋复杂。 监管与审查持续增加，但声誉和收益却仍处在风险之中。市场波动率增大，股东，消费者，商业伙伴以及供应商的需求不断增长(更不用提例如互联网,手机银行等科技)，正改变着一家银行必须管理和应对的风险范畴。 伴随着例如多德 -
原创2015-03-09罗超 《穹顶之下》令人印象深刻的一点，是keynote（幻灯片）。通过可视化报表，柴静团队向观众传递雾霾问题的严峻性、雾霾的成因等等。Keynote在观众中的接受程度带来的一个启示，即大数据对环保具有巨大价值。 《穹顶之下》图表的原生数据哪里来的呢？其实并非都是凭借高层关系获取，不少数据都是公开可查，在中国政府网、各部委网站、中石油中石化官网、环保组织官网以及一些特殊机构，可查询的公益环保数据越来越多，包括全国空气、水文等数据，气象数据，工厂分布及污染排放达标情况等数据等等。只不过这
在当今的数字革命浪潮中，大数据成为公司企业分析客户行为和提供个性化定制服务的有力工具，大数据切切实实地帮助这些公司进行交叉销售，提高客户体验，并带来更多的利润。 随着大数据市场的稳步发展，越来越多的公司开始部署大数据驱动战略。 Apache Hadoop是目前最成熟的大数据分析工具，但是市场上也不乏其他优秀的大数据工具。目前市场上有数千种工具能够帮你节约时间和成本，带你从全新的角度洞察你所在的行业。 以下介绍18种功能实用的大数据工具： Avro：由Doug Cutting公司研发，可用于编码Hadoop文
大数据不仅仅是一个营销词汇，大数据是一种思维，一种技术。一言以蔽之，大数据最直接的意义就是让“随机性”的事情变得可提前预测，从而提高效率和行动价值。下文主要是跟大家分享大数据领域的创业思考，大数据行业的创业机会如何，未来的创业方向又有哪些。 1 资本层面关注点 对于大数据项目，投资人到底看什么？在写这篇文章之前，我们与多家投行的投资人曾经做过访谈，下面是我们根据访谈内容整理出来的内容。 大数据没有直截了当的变现模式，那么一个新创大数据企业想要获得成功，拿什么去拼？当然是人才。这也是投资人最关注的东西。 投
通过部署和使用大数据分析工具，分析流程可以帮助公司提高运营效率，产生新的利润，获得竞争优势。企业可选择的数据分析应用程序有很多。比如描述性分析善于描述已发生的事情，揭示因果关系。描述性分析主要输出查询、报表和历史数据可视化。
大企业or小企业 对于中小企业在小型和个人数据集上使用大数据技术，我能看到大量优势，但是对它们而言也有很多理由来关注一下大数据本身。最近的一项调查中，我们发现这的确是小企业优先考虑的问题，但首先，究竟什么是大数据？ SAP将大数据定义为“一个用来形容数据的指数增长和可用性，包括其结构化和非结构化的流行词汇。并且大数据对企业（和社会）可能像互联网一样重要。为什么？因为更多的数据可能会导向更精确的分析。” 从可获取的早期描述中，高纳德公司把大数据定义为“3V，即大数量（Volume）、快速度（Vel
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。
对于大数据项目，投资人到底看什么？在写这篇文章之前，我们与多家投行的投资人曾经做过访谈，下面是我们根据访谈内容整理出来的内容。
Netflix被连续五次评为客户最满意的网站，重视客户和应用数据分析用户的习惯已深入企业文化，其先进的数据可视化技术使复杂而庞大的数据变得易于理解、易于分析、易于处理，Netflix形成了一套自己的数
大数据分析仍处于初级阶段,我们还没有深入应用数据驱动决策。在这里,我们讲讨论当前的痛点以及如何用更好的方式应用大数据。 大数据为企业提供了一个更好的提高生产力和收入的机会。然而,企业在大数据收集上就遇到了麻烦。2012年，通过对300位高管和经理们的调查，清楚的展示了企业在管理大数据过程中的挑战和困难。下面是调查的要点: 66%的受访者希望企业里可以有更多的人使用分析工具。 59%的受访者认为,现有的分析框架处理大数据太慢了。 57%的受访者认为他们的分析框架无法与大数据的流入网络的速度匹配。 55%的
面对新技术，法律专业人士通常是最保守的人群之一，但大数据时代，律师和律师事务所要想脱颖而出，卓尔不群，尽快采用大数据技术是不二之选。 2008年金融危机以来，律师行业经历了长期的低潮，越来越多的企业客户无法负担高昂的律师费用，导致律所裁员不断，规模日渐萎缩。而那些行业领先的律所开始推崇“精益企业”，收费模式也从过去的固定费率调整为按需服务。 但是“精益律所”并非根本的解决方案，律师事务所还必须借助大数据大幅降低信息处理成本，提高数字竞争力。近日GigaOM专栏作者Derrick Harris撰文指出，律师事
上个月公布的一项调查结果显示，由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构Hadoop可能即将面临着来自资金链方面的压力与挑战。具体而言，调查中的绝大多数受访者都表示目前没有对Hadoop的投资计划
摘要 Python已经有将近30年的历史，在过去30年中，Python在运维工程师和数据科学家群体中受到广泛欢迎，然而却极少有企业将Python作为生产环境的首选语言。在最近几年，这一情况有所改变。随
导读： 大数据技术领域正被越来越多的公司关注，而开源一直是大数据技术的灵魂。随着一些细分领域对大数据工具提出更高的期望和要求，一批更高效更有针对性的大数据工具先后诞生，以下将为您介绍几大引人注目的开源
大数据技术领域正被越来越多的公司关注，而开源一直是大数据技术的灵魂。随着一些细分领域对大数据工具提出更高的期望和要求，一批更高效更有针对性的大数据工具先后诞生，以下将为您介绍几大引人注目的开源大数据工
但随着大数据工具数量的增长和计算能力的飞跃，数据科学家越来越多地发现，如果他们想从自己的模型中获得最佳性能，那就必须考虑所使用的数据管道。 数据科学工具的功能通常围绕着预测建模，机器学习和数据可视化。
要写好一篇技术博文，首先你需要确定自己的博文的主题，并且要有清晰的思路。在写作过程中，你要确保把重点放在内容上，避免过多的冗长和拖沓。你还要确保文章的内容是有价值的，并且能够解决读者遇到的问题。在撰写完成后，一定要进行拼写检查和语法检查，以确保文章的质量。最后，你可以考虑向别人征求意见，以便提高文章的质量。
上个月公布的一项调查结果显示，由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构Hadoop可能即将面临着来自资金链方面的压力与挑战。具体而言，调查中的绝大多数受访者都表示目前没有对Hadoop的投资计划，主要原因是认为Hadoop“……可能在其商业价值转化与功能实现上面临相当大的挑战”。
摘要：说到处理大数据的工具，普通的开源解决方案(尤其是Apache Hadoop)堪称中流砥柱。 弗雷斯特调研公司的分析师Mike Gualtieri最近预测，在接下来几年，“100%的大公司”会采用Hadoop。Market Research的一份报告预测，到2011年，Hadoop市场会以58%的年复合增长率(CAGR)高速增长；到2020年，市场产值会超过10亿美元。 IBM更是非常看好开源大数据工具，派出了3500名研究人员开发Apache Spark，这个工具是Hadoop生态系统的一部分。 这回
本文介绍了大数据技术及其在编程和数据库方面的应用。文章首先介绍了大数据的定义、特点和挑战，然后详细讲解了大数据的生态系统，包括数据存储、处理和分析的工具和技术。最后，文章展望了大数据的未来发展方向，包括流式计算、实时分析和机器学习等方面。
随着互联网技术的不断发展以及大数据时代的兴起，企业对于数据分析和洞察的需求日益增长。大多数企业都积累了大量的数据，需要从这些数据中快速灵活地提取有价值的信息，以便为用户提供更好的服务或者帮助企业做出更明智的决策。
【数据科学自媒体】关注数据科学领域，分享数据科学内容，包括数据科学、机器学习、统计学习、数据分析、数据挖掘、开源工具、Python环境等主题。使命：让人懂数据、用数据，做明智决策！ 说到处理大数据的工具，普通的开源解决方案（尤其是Apache Hadoop）堪称中流砥柱。弗雷斯特调研公司的分析师Mike Gualtieri最近预测，在接下来几年，“100%的大公司”会采用Hadoop。Market Research的一份报告预测，到2011年，Hadoop市场会以58%的年复合增长率（CAGR）高速增长；到
许多人试图进入与数据相关的领域；但是，由于分支学科之间有很多交叉和混淆，网络上也有很多可用的资源，有的人可能会迷失方向，究竟从哪里开始呢？许多人最终学习了一套通用的技能，成为了数据科学通才。
诉讼案件会产生大量文档，而这些文档蕴藏的数据对此后同类型案件的代理和审判具有很高的参考价值。法律业大数据的时代已悄然到来。天同律师事务所是一个专注于商事诉讼的小律所，却希望通过实施诉讼大数据的战略，从
目前全球专业做数据定制、数据处理、数据聚合、数据采集、数据转换的外包服务公司大概有100多家，国内的有大约10多家，国外的主要是以美国为主，大概占的比例比较大。所谓数据定制服务公司就是有属于自己的大型服务器，有独特的云计算能力，专业性强，计算速度快，并且提供高性能的数据处理平台。利用大数据工具，对数据进行采集、储存、分析、可视化等一系列的定制服务，通过帮助用户构建、开发、使用分析应用程序等运维工作平台。为一些依靠数据工具的企业获取准确有效的相关信息。
上个月公布的一项调查结果显示，由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构Hadoop可能即将面临着来自资金链方面的压力与挑战。具体而言，调查中的绝大多数受访者都表示目前没有对Hadoop的投资计划，主要原因是认为Hadoop“……可能在其商业价值转化与功能实现上面临相当大的挑战”。 作为研究大数据的主要工具，Hadoop暴露出的资金链风险可能昭示着整个大数据领域的资金问题。寻找到能够实现精准分析能力的资源在业界一直是一项巨大的挑战，与此同时它也是新一代商业友好型大数据工具研发的目标，而获取商业价值，则是
众所周知，通过计算每时每刻都会产生大量的用户数据。通过社交网络数据库和GPS(全球定位系统)，每个人使用某些应用程序时所在的位置，以及他们的行为，观点，兴趣和所有需求都被搜索引擎记录了下来。
大数据文摘编译作品，欢迎个人转发朋友圈；其他机构、自媒体转载，务必后台留言，申请授权。 荐文专家招募： 如果你是业界专家， 如果你的工作和数据有关， 更重要的是，如果你能够找到好文章并愿意与读者分享
嵌入式分析 在传统业务应用程序（如HR系统，CRM或ERP）的范围内提供商业智能。这些分析在用户的正常工作流程中提供上下文敏感的决策支持。
曾记得我在读研的时候，参加了中国统计年会（2013年），在会上很多领域内的专家都谈及了大数据一词，然而那个时候的我并没有那么敏感。短短5年过去了，大数据行业发展之迅速，技术迭代之成熟，迫使自己不断地学习新的技能。对于大数据领域，有哪些必备技能需要掌握呢？
当下，大多数企业都明白大数据的作用。大数据——这个庞大甚至是有时是压倒性的信息包含了企业日常经营的过程：销售策略，营销邮件的打开率，网站点击量等等，利用好大数据也能让你发现消费者的行为和心理。
编者按：Navin Chaddha是早期阶段风险投资公司Mayfield的总经理。这家公司目前正在投资的一些公司包括Gigya、Elastica、Lyft、MapR和Poshmark。 随着2014年下半年的到来，大数据俨然已经成为了一种社会主流，它影响了我们的休闲读物、多个产业的格局和面向消费者的应用等各方各面，同时也左右了大批资本的流向。风险投资行业在过去45年的时间内已经见证过许多技术周期——从PC时代的诞生，到主从式架构计算和基于网络计算的发展，还有云端和SaaS模式的崛起，我们对一家公司从创业阶段
我们与Exaptive的数据科学家Frank Evans就Spark在数据科学中的地位进行了非常愉快的交流。
注： 在PPV课微信公众号回复“数据科学计划”获取PDF全文，内附学习资料网址推荐，让学习直达源头，不用找度娘更省心！ 本文为2017年最全的数据科学学习计划（1）续篇，欢迎小伙们收藏转发学习。 3.5构建个人资料 建议时间：8周（2017年9月-2017年10月） 主题内容： 3.5.1使用GitHub 3.5.2竞赛练习 3.5.3论坛 3.5.1使用GitHub 对于数据科学家来说，有一个GitHub配置文件来管理他/她所做过的项目的所有代码是非常重要的。这样将来你的雇主就可以看到你做了哪些项目，
1.背景与需求介绍 抓取流量最流行的工具就是Wireshark，在Windows上Wireshark的GUI界面很酷，但对于在linux和mac用惯了tcpdump用户来说，用命令行的tcpdump更直接便捷，Windows上有没有类似tcpdump的抓包工具呢？答案是有的，就是windump，底层是基于winpcap库的命令行工具。 大体的背景是这样的，有Windows服务器运行了一个较定制化的闭源的认证服务，因为这是一个历史遗留下来的服务，并没完备的日志输出机制，无法从现有的日志统计出用户流量数据，在服
【编者按】随着大数据被更多的企业采用，大数据分析算法编写和生产语言也得到了广泛的关注。而在不知不觉中，开源统计语言R已基本成为大数据科学家和开发者的必备技能。在所有编程语言和技巧中，人气急剧上升。 以下为译文： 通过与大数据工具整合，R提供了大数据集的深度统计能力，包括统计分析以及数据驱动的可视化等。而在金融、药物、媒体及销售这些可直接从数据中获取决策的行业中，R更得到了深度应用。 根据Rexer Analytics 2013年对数据挖掘专业人员的调查显示，R已经成为当下最流行的统计分析工具，至少有70%被
熟悉Pandas的同学会知道，Pandas相当于Python中的Excel，都是基于二维表的进行数据处理分析，不同的是，Pandas基于代码操作数据，Excel是图形化的分析工具。
因为它是如此的多样化，我们很难具体定义数据科学家要做些什么。但最重要的是，我们要认识到，数据科学是一个过程，而不仅仅是一个职位名称。
今天，大数据似乎成了万灵药，从总统竞选到奥斯卡颁奖、从web安全到灾难预测，正如那句俗语：“当你手里有了锤子，什么都看上去像钉子。”当IT经理成功部署一套Hadoop系统后，任何事看上去都与大数据有关（事实也是如此）。类似的事情在云计算的普及中也出现过，一开始大家认为所有的IT都可以搬到云端，而现实是我们依然需要虚拟化技术和基础设施。 对于大数据来说，如果IT经理们初期不能正确选择应用领域，有可能会导致达不到期望值，招致麻烦。其实，综合来看，未来几年大数据在商业智能、土木工程和客户关系优化三个领域的应用
摘要： 大数据真正的财富蕴含在产业链条而非消费链条之中，因此，大数据与产业融合将成为落地的根本。目前随着基础设施布局的逐渐完善，大数据的发展已经走到一个新的临界点。 大数据真正的财
这些天新冠病毒肺炎疫情成了全世界关注的焦点，网上的各类言论满天飞，有散布焦虑的、有监督红会的，有买卖中药的、也有各类阴谋论的，很多文章毫无数据支撑，却得到了大量转发和支持。我认为，在这个数据时代，没有数据支撑的“大新闻”八成都是为了骗关注或者收智商税。这些天我也读了不少有关疫情分析的文章，突然发现，对疫情的数据分析思路与我平时工作中的数据分析简直如出一辙，这不就是我平时做的那些工作嘛！很多朋友说想入门数据科学，但是没有思路，所以这篇文章从数据科学的思维方式和独立思考的角度来谈谈如何解决疫情分析这个实际问题。建议对于数据科学感兴趣的在校学生、刚入行的数据分析师包括数据产品经理、数据运营、算法新人以及所有与数据相关的岗位都可以读读这篇文章，将一些数据分析思路与自己的实际工作比对一下，看看如何辩证地分析数据。
国内较好的数据外包公司、数据服务公司、数据采集公司有哪些？你上榜了吗？近几年来，随着大数据爆炸式的增长，在当今的互联网中，大数据的应用已经非常广泛，无论是医疗、交通、教育、娱乐、零售还是还是金融等等，各行各业都有涵盖。大数据是比云计算还要新兴的一个术语，在行业中，大数据是云计算之后的另一个巨大商机。掌握数据资产，进行智能化决策已经成为企业脱颖而出的关键。大数据企业具有广阔的蓝海，在不同的领域中具有着深厚的开发潜力，同时大数据产业与制造产业是相辅相成的共生关系，而这种关系本就是数据产业的特点。
业内有这样一种说法，SQL虽然在大数据分析领域久经考验，但是无奈长江后浪推前浪，和炙手可热的Hadoop相比，SQL已经过时了。这个说法有点言过其实，现在很多的项目都是将Hadoop作为数据存储，然后利用SQL进行前端查询。这说明Hadoop需要一种高级查询语言的支持。 Hadoop MapReduce虽然能够进行数据分析，但是太复杂了。于是，开发人员开发出了类似SQL的Pig和Hive。 大数据时代，我们有很多的查询工具可以选择。虽然SQL占据着绝对优势，但是随着大数据的持续升温，也给了Apache P
有奖转发活动 回复“抽奖”参与《2015年数据分析/数据挖掘工具大调查》有奖活动。 R是GNU的一个开源工具，具有S语言血统，擅长统计计算和统计制图。由Revolution Analytics发起的一个开源项目RHadoop将R语言与Hadoop结合在一起，很好发挥了R语言特长。广大R语言爱好者借助强大工具RHadoop，可以在大数据领域大展拳脚，这对R语言程序员来说无疑是个喜讯。作者从一个程序员的角度对R语言和Hadoop做了一次详细的讲解。 以下为原文： 前言 写过几篇关于RHadoop的技术性文章
业内有这样一种说法，SQL虽然在大数据分析领域久经考验，但是无奈长江后浪推前浪，和炙手可热的Hadoop相比，SQL已经过时了。这个说法有点言过其实，现在很多的项目都是将Hadoop作为数据存储，然后利用SQL进行前端查询。这说明Hadoop需要一种高级查询语言的支持。 Hadoop MapReduce虽然能够进行数据分析，但是太复杂了。于是，开发人员开发出了类似SQL的Pig和Hive。 大数据时代，我们有很多的查询工具可以选择。虽然SQL占据着绝对优势，但是随着大数据的持续升温，也给了Apache
导读：大数据时代，我们有很多的查询工具可以选择。虽然SQL占据着绝对优势，但是随着大数据的持续升温，也给了Apache Pig和Hive很大的发挥空间。工欲善其事必先利其器，如果选择了合适的平台和语言，会让数据的提取，处理和分析达到事半功倍的效果。未来，处理速度快和操作简单必定成为大数据分析的主流趋势。 来源：大数据观察 业内有这样一种说法，SQL虽然在大数据分析领域久经考验，但是无奈长江后浪推前浪，和炙手可热的Hadoop相比，SQL已经过时了。这个说法有点言过其实，现在很多的项目都是将Hadoop作为
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