作者:拉金德拉·阿卡拉卡(Rajendra Akerkar)、普里蒂·斯里尼瓦斯·萨加(Priti Srinivas Sajja)
导读:在数据科学活动的不同阶段,有很多可用的支持工具和技术。本文介绍各种活动阶段使用的工具和技术,如数据获取、数据清洗、数据管理、建模、模拟和数据可视化。
使用具有专用软件的物理设备(如终端、传感器和扫描仪等)也可用于管理物理设备和系统之间的接口。随后,这些数据可以通过典型的编程语言(如Java、Visual Basic、C++、MatLab和Lisp)来进行部分管理。也可使用开源和专用的数据采集软件,如MIDAS(最大集成数据采集系统)。
文:傅志华 大数据的产业链从整体上可以分为四大层,包括IT基础层、数据基础层、数据应用层和数据安全层。个人认为在中国市场对于创业者来说,数据应用层的创业机会最多,想象空间也最大。 本文将重点介绍数据应
云计算与大数据是什么关系? 云计算的关键词在于“整合”,无论你是通过现在已经很成熟的传统的虚拟机切分型技术,还是通过google后来所使用的海量节点聚合型技术,他都是通过将海量的服务器资源通过网络进行
如今学习应用数据可视化的渠道有很多,你可以跟踪一些专家博客,但更重要的一点是实践/实操,你必须对目前可用的数据可视化工具有个大致了解。以下是Netmagzine列举的二十大数据可视化工具,无论你是准备
如今学习应用数据可视化的渠道有很多,你可以跟踪一些专家博客,但更重要的一点是实践/实操,你必须对目前可用的数据可视化工具有个大致了解。以下列举的二十大数据可视化工具,无论你是准备制作简单的图表还是复杂
Salesforce 公司的一项调查显示:53% 的员工要经常查看分析数据,却只是依靠手工操作。在大量的电子表格、图表和数据中滚动鼠标,就好比是大海捞针。
导语 6月9日-10日,“2017年全球移动技术大会(GMTC)”在北京举行。会议为期两天,面向移动开发、前端、AI技术人员,聚焦前沿技术及实践经验,打造技术人员的学习和交流平台。TEG数据平台部产品中心总监(P4专家)Torry作为专题采访嘉宾,前端开发负责人Johnny和移动开发高级工程师Foreach作为演讲嘉宾,围绕移动分析精细化运营和Crash系统实时化演进与实践进行了精彩分享。 关于GMTC全球移动技术大会 2016年InfoQ在北京主办了第一届GMTC全球移动技术大会,大会邀请了来自Faceb
“为了在内部项目过会上,证明某平台的可投性。走访了20多个地区做调研,蹲点影院、商场、游戏厅等年轻人聚集的地方,观察当地年轻人在观影间隙、闲暇之余,都在用什么APP。并将调研结果整理成了一份长达60多页的PPT,试图说服领导。”
大数据的核心不是“大”,也不是“数据”,而是蕴含在其中的商业价值。作为挖掘数据背后潜在价值的重要手段,商业智能和分析平台成为大数据部署中的 关键环节。然而,获取价值的难点并不在于数据分析应用的部署,而在于专业数据分析人才的缺乏。市场研究机构IDC甚至认为,数据分析人才的欠缺可能会成为 影响大数据市场发展的重要因素。 “让每个人都成为数据分析师”是大数据时代赋予的要求,数据可视化的出现恰恰从侧面缓解了专业数据分析人才的缺乏。Tableau、Qlik、 Microsoft、Sas
文章只列出了若干产品的对比,还有很多产品为列其中,欢迎各位对可视化感兴趣的朋友荐文、讨论,请给公众留言,谢谢! 此文摘自IT168,感谢作者王玉圆。 大数据的核心不是“大”,也不是“数据”,而是蕴含在其中的商业价值。作为挖掘数据背后潜在价值的重要手段,商业智能和分析平台成为大数据部署中的关键环节。然而,获取价值的难点并不在于数据分析应用的部署,而在于专业数据分析人才的缺乏。市场研究机构IDC甚至认为,数据分析人才的欠缺可能会成为影响大数据市场发展的重要因素。 “让每个人都成为数据分析师”是大数据时代赋予的要
数据分析师虽然是很多互联网公司都设立的一个职位,但不同公司对这一职位的定位不同。即使是统一公司,在不同的团队,数据分析师的职责,作用和地位也可能不一样。本文从笔者自己的实际经历出发,总结一下数据分析师工作的内容,要求,工具,技能等多个方面。由于经历尚欠,文章内容难免疏漏,请多多包涵。也欢迎交流。
问题导读 1.你是如何预测大数据行业的? 2.本文是如何预测的? 3.你认为该如何根据行业来计划自己的2016? 第一个预测是数据和分析将以惊人的速度加速增长 由于过去所有报告都指出这种增
来源:DataCastle数据城堡(ID:DataCastle2016)、大数据分析和人工智能(ID:datakong)
一、Excel Excel作为一个入门级工具,是快速分析数据的理想工具,也能创建供内部使用的数据图,但是Excel在颜色、线条和样式上课选择的范围有限,这也意味着用Excel很难制作出能符合专业出版物和网站需要的数据图。 二、Google Chart API Google Chart提供了一种非常完美的方式来可视化数据,提供了大量现成的图标类型,从简单的线图表到复杂的分层树地图等。它还内置了动画和用户交互控制。 三、D3 D3(Data Driven Documents)是支持SVG渲染的另一种Jav
俗话说的好:工欲善其事,必先利其器!一款好的工具可以让你事半功倍,尤其是在大数据时代,更需要强有力的工具通过使数据有意义的方式实现数据可视化,还有数据的可交互性;我们还需要跨学科的团队,而不是单个数据
一、Excel Excel作为一个入门级工具,是快速分析数据的理想工具,也能创建供内部使用的数据图,但是Excel在颜色、线条和样式上课选择的范围有限,这也意味着用Excel很难制作出能符合专业出版物和网站需要的数据图。
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