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数据机遇还是忽悠?

持反方观点,为技术时代的到来欢呼的,一位是北京大学光华管理学院新媒体营销研究中心副主任苏萌,另一位是日本政治家、内阁成员山本一太。 他提出“一台电脑论”,即科学家们研究所需的数据,最好用一台电脑就能装下,否则数据处理会过于繁琐,无助于解决问题。他结合自身经验说,随着数据量的增大,研究的准确性一开始会随之上升,但很快就会趋平。 这有三个原因:一是因为不同机构间的数据还未真正流动起来,目前还只是数据“孤岛”;二是完整的生态产业链还未形成,尽管通过行为数据分析已能够分辨出一个消费者的喜好,但从供应到购买的链条还没建成;三是因为数据分析人才仍然极度匮乏 一位听众挑战正方,说,你们认为大数据过于庞杂纷繁,反而解决不了问题,那是不是说,当处理数据的计算工具变得足够好时,大数据就会变得有用? 正如Howard在发表“失败感言”时所说,“我们并非反对数据,只是反对大而无当的数据数据本身当然非常重要”。人类已经并将继续产生日益庞大的数据,或许不论我们接受与否,大数据时代都已到来。

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和讯网:由研发开启的中小型组织数字化转型之路

作者 | 齐凌远 1 业务背景 和讯网是一家成立于 1996 年,集资讯、金融数据工具、知识社群等功能于一体的财经服务网站。 在交付质量方面,函数复杂度、模块性、代码复用度、测试覆盖度、注释覆盖度、代码问题积压等侧重软件工程质量的指标,能够作为测试环节质量指标的补充,引导开发人员主动分担质量优化工作,不仅能在开发阶段就避免一部分基础错误 第三阶段 引入良性竞争,用数据驱动提升 基于自身需求,和讯网将度量纳入考核与排行,逐步引入良性竞争机制,强化量化指标对研发团队的激励效果。 逐步推进,将产品部门纳入量化管理 在这个背景下,和讯网将产品需求环节也纳入量化反馈中,对产品经理的行为进行数据留痕,并进行集成、清洗、分析和建模。 和讯网希望依托数据,引导作为收入中心(业务部门)与成本中心(技术部门)之间的产品经理更加关注和平衡投入产出比。

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    :UBER数据迁徙

    数据迁移的日期定为万圣节(10月31日),而这恰是交通量会非常高的一天。 上面图中的大问题是:我们仍然依赖于单一的PostgreSQL (数据库管理系统)来存储大部分的数据。下面的饼图显示了数据是如何在数据库中分配的: ? 我们评估了各种NoSQL(不同于传统的关系数据库的数据库管理系统的统称)的具有上述特点风格的数据库。 追加(无更新)数据模型:它仅支持一个只追加数据模型中,一旦它被写入后,就不能进行修改。这对于存储交易数据,并希望防止数据损坏的系统是非常有用的。由于是只追加模型,修改会自然幂等和交换。 在真正可以开始迁移之前,第一个任务是从用户身份到用户唯一识别码的迁移,因为原代码依赖于自动递增的PostgreSQL 数据库标识符。几百条SQL查询需要被重写。

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    期货大数据:从商品间相关系数挖掘市场宏观性趋势

    各品种间相关性数据分析图 从和讯金融实验室最近给出的一张25个主连品种间相关性数据分析图(图1)上,我们发现了一些较为显著的规律和信息。 图1 25个品种间相关性数据分析图 - 历史概览 资料来源:和讯金融实验室 相关系数的规律性表现 影响商品间相关性的因素分为内生性因素和外部环境因素。其中内生性因素又包括属性因素和成本链因素。 图2 25个品种间相关性数据分析图 - 2010.1~2011.9 资料来源:和讯金融实验室 相关性规律对于对冲交易的指导意义 在图2中我们可以看到,在趋势较为强烈的情况下,各商品期货品种间表现出相当高的正相关性 图3 25个品种间相关性数据分析图 - 2012.06~2013.08 资料来源:和讯金融实验室 期货市场相关性(趋势性)明显减弱 从去年10月份以来,随着数个新品种的上市推出,我们可以明显地感觉到各品种间的相关性规律正在减弱 图4 25个品种间相关性数据分析图 - 2013.10至今 资料来源:和讯金融实验室 作者 和讯金融实验室 冯一之 摘自:和讯

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    数据价值机遇大变革

    数据价值机遇大变革 2017-3-26 张子阳 推荐: 1 难度: 1 ? 这本书就像一个印刷出来的PPT,字体比较大,留白比较多,大量图片,全彩印刷。 概括起来有下面这些要点: 数据量正指数级别增长。大数据时代已经来临。 大数据特点:存储量大、计算量大、增长速度快、类型多样化。 制造业应用:给挖掘机安装GPS和数据上传系统,统计挖掘机每月的工作时长。然后根据大量用户的实际使用数据,来判断市场是否有过剩的风险。 银行业应用:反诈骗系统。 数据仓库(Data Warehouse)是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合,用于支持管理决策。 相对稳定:数据一旦进入数据仓库以后,一般很少进行修改,更多地是对信息进行查询操作。 反映历史变化:不只是反映企业当前的状态,而是记录了过去某一点到当前各个阶段的信息。

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    2016数据发展7趋势

    数据已过时,算法正当道。数据已经成为一种商品,每个组织都能够收集和存储大量的数据。分析大数据也不再那么引人注目了。每个组织都可以聘用或培训大数据分析人员来了解数据模式。 由于数据湖带来了相当多的挑战,在2016年,我们将看到数据湖管理的未来:数据湖服务作为一种解决方案,为您的数据湖提供一个完整的管理方案。 由于数据湖在大规模数据存储和分析方面具有巨大优势,数据湖服务解决方案将被用于许多组织中。 因此,高级管理人员正在寻找其人力资源的确切数据,所以,2016年我们会看到人力资源分析将迈出一步。 人力资源分析虽然是人事部门新的业务领域,但为了更好地提高人力资源的投资回报率,该业务增长极为迅速。 对于那些的商业组织而言,大数据已经成为通用语言。在适应新趋势方面,政府是缓慢的,但是在2016年,我们会看到更多的国家、地区和地方政府会采用大数据技术来提高社会和公民的体验。

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    数据结构总结!

    说到算法,就不能不说起数据结构。今天我来讲一讲,什么是数据结构?程序员怎么学好数据结构? 我们介绍算法的时候说过,计算机当中的算法,本质就是一系列程序指令,用以解决特定的运算和逻辑问题。 而所谓数据结构,是数据的组织、管理和存储格式。简单理解的话,数据结构就是执行算法的“原材料”。 俗话讲,巧妇难为无米之炊。算法,就好比是聪明勤劳的女主人,而数据结构,就是用来做饭做菜的柴米油盐。 数据结构都有哪些组成方式呢? 首先,是线性结构。 但凡有过一点编程基础的小伙伴,肯定都知道数组,这就是一种典型的线性数据结构。 除了数组以外,链表也是一种重要的数据结构。 Redis当中的集合 sortedSet,背后的数据结构就是跳表。 复合数据结构,往往结合了多种基础数据结构当然优势,在特定的场景下非常有用。 这就是数据结构的几种组成方式,大家可以把这张图保存一下。由于篇幅原因,图里面所列出的具体数据结构,只是最最常用的几种,并非全部。

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    2016数据版图

    本文全面总结了大数据领域的发展态势,分析认为尽管大数据作为一个术语似乎已经过气,但是大数据分析与应用才刚刚开始兴起,在与 AI、人工智能等新兴技术的结合下,大数据的机会也许要比大家想象的还要。 后来随着开源运动的迅速发展,一批此类新技术开始共享到更广的范围。然后,一些互联网大公司的工程师离职去创办自己的大数据初创企业。 企业对由年轻的初创企业来处理自己基础设施的关键部分的谨慎是可以理解的。还有,令创业者感到绝望的是,许多(还是大多数?)企业仍顽固地拒绝把数据迁移到云端(至少不愿迁移到公有云)。 你得捕捉数据、存储数据、清洗数据、查询数据、分析数据并对数据进行可视化。这些工作一部分可以由产品来完成,而有的则需要人来做。一切都需要无缝集成起来。 大数据与 AI 的结合将会推动很多行业的惊人创新。从这个角度来说,大数据的机会也许要比大家想象的还要

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    数据为什么

    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,是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。 ? 对于那些使用劣质服务器工作的数据分析尸们来说,每一次数据采集、抓取都是一场人与机器的博弈。 更像是一场拉锯战! 技术创新所驱动的新硬件时代已经来到,它将为数据的未来探索保驾护航!更重要的是卓越的硬件会让数据从业者不再烦恼,真正让有价值的数据在未来跑起来,助力我们的未来智能生活!

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    数据显示优化

    数据显示优化 数据的页面里面包含了一些3D地图和世界航班趋势图,反应上来有个问题,就是动画比较卡顿。 而屏像素很低,高清的图片也显示的像素点很大,看起来非常模糊,所以并没有必要使用高清的。把图片质量降低一些,切换卡顿就不见了,显示却并没有特别的变化。

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    回顾2016年数据发展,盘点十热门数据岗位

    随着很多大公司对数据分析需求增多,数据相关岗位的人才需求量也越来越大。 数据学作为一门学科,已经受到时代的追捧。 2016年的尾声即将到来,我们是时候回顾一下大数据的发展,盘点十最热门的数据岗位。 ? TOP1 首席数据官(CDO) 三军不可无帅也,所有想在大数据项目中取得成功的公司都需要首席数据官坐镇指挥。 首席数据官的工作内容非常多,职责也很复杂,他们负责公司的数据框架搭建、数据管理、数据安全保证、商务智能管理、数据洞察和高级分析。 TOP7 大数据工程师 正如上文提到过的,数据工程师的工作是负责管理公司的数据,包括数据的收集,存储、处理和分析。从经验来看,这涉及到使用关系型数据库,来管理以表格方式存储的数据。 大数据工程师需要能够搭建并维护大型异构数据框架,这些数据通常是在MongoDB等NoSQL数据库中。

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    数据科学】教你成为数据科学“咖”!

    一、利用互联网成为“咖” 随着互联网的迅猛发展,网络公开课的网站和APP等日益成熟,从听课、讨论到考试,一条龙的自学服务已经颇成规模。 二、学习数据科学的动力 现在数据科学家岗位面临极大的缺口。所谓数据科学家,就是同时掌握统计学 知识与程序设计技巧,能够服务大数据开发的技术专家。成为一名数据科学家,就有了大数据时代互联网行业的通行证。 四、从这里开始:数据科学的课程表 这些数据科学的开源课程,从数学、编程等几个方面塑造数据科学“咖”。这不是为了重温大学课程,而是以问题导向准备知识。 (6)进阶 对于立志成为数据科学“咖”的人,推荐继续阅读《Doing Data Science: Straight Talk from the Frontline》一书。 Capstone Analysis of Your Own Design; Quora’s Idea Compendium》和华盛顿大学的《Healthcare Twitter Analysis》,则能够在打开 “

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    2017数据领域十必读书籍

    预测是大数据挖掘的主要作用之一,借助R语言来做大数据预测,可以兼具效率与价值于一身。 《R语言预测实战》主要分为预测基础、预测算法、预测案例三部分。 本书以数据挖掘与模式识别的七原理在临床医学中的运用案例为切入点,系统而全面地介绍了医学数据挖掘的基本方法与原理,对数据分析的常用算法进行了通俗易懂的讲解。 作者:邵学杰,中国医学大数据概念提出的实践者与先行者,医学数据挖掘的先行者 适读人群:医疗数据挖掘爱好者、临床研究者、 医疗大数据初学者 亮点: 将统计学与医学深度结合,首次提出医学数据模式识别的七原理 适读人群:大数据技术小白 亮点: 基础≠不重要,大数据初级必须要掌握的理论知识都在这里 各章独立阐述,读者可根据自己的需求,有侧重的加强学习 八、《超越大数据》 把社交数据、移动数据、位置数据与主数据结合起来 适读人群:大数据爱好者、乐于探索历史与未来的人 亮点: 神秘色彩十足 观点极具颠覆性 十、《大数据技术概论》 《大数据技术概论》全书共分成11章分别介绍了大数据概论、大数据采集及预处理、大数据分析、大数据数据可视化

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    贵州专题:大数据机遇!

    贵州计划2015年数据相关产业规模达1100亿元 贵州省政府印发了《关于加快大数据产业发展应用若干政策的意见》和《贵州省大数据产业发展应用规划纲要(2014—2020年)》。 到2015年,大数据产业基地基础设施基本建成,1-2个重点领域的大数据服务平台初具雏形,通过大数据带动相关产业规模达到1100亿元;到2017年,形成1—2个大数据产业示范园区,引进和培育30户大数据龙头企业 大力引进国家级数据资源库、存储与服务中心、数据灾备中心、超级计算中心,逐步完善产业发展环境,加速吸引以大数据服务为核心的电子信息企业入驻和大数据人才汇集。 发展目标:到2015年,三电信运营商数据中心等大数据产业基地基础设施基本建成,1-2个重点领域的大数据服务平台初具雏形,大数据应用服务初步形成布局。 引进10家左右大数据存储管理、分析处理的先进企业和若干电子信息产品制造业的龙头企业,培育200家大数据保障、系统集成服务、数据服务软件研发的中小企业,基本形成大数据产业配套体系,初步建立以大数据应用为基本业态的产业发展模式

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    盘点 10 数据库!

    大家好,我是小五 DB-Engines 最近发布了 2021 年 9 月份的数据库排名。该网站根据数据库管理系统的受欢迎程度对其进行排名,实时统计了 378 种数据库的排名指数。 前 30 名的排行情况详见下图,前10数据库 用线段做了分割。同时在文末,会免费赠送给大家一些数据库书籍! 跌幅榜情况 较去年同期,本月三霸主集体暴跌再次霸占了“同期跌幅榜”。 虽然各大开源类数据库百花齐放,然而,在 DB-Engines 全球数据库排行榜上,Oracle 和 MySQL 依然是世界上最受欢迎的商业和开源类数据库,而且领跑优势还在继续扩大。 小众数据库不可小觑 数据库相关从业人员可以将 DB-Engines 数据库排名作为参考,大数据时代发展速度之快超乎我们的想象,新的数据库产品仍然在不断诞生,如果你的需求比较特殊,大众数据库产品无法很好地满足你 InfluxDB 专注于海量时序数据的高性能读、高性能写、高效存储与实时分析,解决海量数据场景的问题。

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    天猫双十一、小米MIX和讯飞输入法,中国大公司爱上“近创新”

    基于菜鸟智能网络的大数据算法,以及智能仓库,天猫确保10亿个包裹以最快、最有效的路径传递到消费者手中。 双11量涌入的客服需求95%会被基于人工智能的机器人客服阿里小蜜自动处理,大幅提升了用户感知,降低了商家的客服压力。 是否愿意对未来型科技投入,决定着科技公司能否拥有长远未来,无人车、机器人、太空探索、火箭回收、基因编程,这些探索都必须要有人去做,拥有财力人力物力、技术储备、大数据资源诸多优势的大公司更应义无反馈。

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    2021年数据Spark(二):四特点

    ​​​​​​​ Spark 四特点 Spark 使用Scala语言进行实现,它是一种面向对、函数式编程语言,能够像操作本地集合一样轻松的操作分布式数据集。 速度快 由于Apache Spark支持内存计算,并且通过DAG(有向无环图)执行引擎支持无环数据流,所以官方宣称其在内存中的运算速度要比Hadoop的MapReduce快100倍,在硬盘中要快10倍。 Spark处理数据与MapReduce处理数据相比,有如下两个不同点:  其一、Spark处理数据时,可以将中间处理结果数据存储到内存中;  其二、Spark Job调度以DAG方式,并且每个任务Task 2014 年的如此Benchmark测试中,Spark 秒杀Hadoop,在使用十分之一计算资源的情况下,相同数据的排序上,Spark 比Map Reduce快3倍! 对于数据源而言,Spark 支持从HDFS、HBase、Cassandra 及 Kafka 等多种途径获取数据

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    数据表优化

    当 MySQL 单表记录数过大时,数据库的 CRUD 性能会明显下降,一些常见的优化措施如下: 1. 限定数据的范围 务必禁止不带任何限制数据范围条件的查询语句。 读/写分离 经典的数据库拆分方案,主库负责写,从库负责读; 3. 垂直分区 根据数据表的相关性进行拆分。 水平分区 保持数据表结构不变,通过某种策略存储数据分片。这样每一片数据分散到不同的表或者库中,达到了分布式的目的。 水平拆分可以支撑非常数据量。 举个例子:可以将用户信息表拆分成多个用户信息表,这样就可以避免单一表数据量过大对性能造成影响。 ? 数据库水平拆分 水平拆分可以支持非常数据量。 水平拆分能够支持非常数据量存储,应用端改造也少,但 分片事务难以解决 ,跨节点 Join 性能较差,逻辑复杂。

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    数据的三迷思

    现在很多有关大数据的讨论都是围绕着数据收集进行的,但是除非内外部用户能够方便地消费这些数据,否则它们将一文不值。 Michel Guillet 来自提供数据可视化的 Juice Analytics 公司,他认为有些公司在跟大数据打交道时往往会陷入这三迷思: 迷思1:内部的数据用户需要的是灵活性而非指南 去杂货店的时候你有没有遇到东西太多不知道该选什么的情况 大数据也一样。事实上,尽管你的主管也许表达了对更多数据(更多的指标、更多裸数据访问、更多图表等)的兴趣,但那只是一种不确定的表示,而不是对更强劲分析的兴趣。 这些人不确定究竟要这些数据要干什么,因此他们认为也许把全部数据要过来更好。 迷思3:客户的数据我不能收钱 你卖的不是数据,而是合并进分析中的剖析、指标、算法和展示,这些提升了数据的价值。不要把数据产品定位为“容易访问裸数据”,而是可以解决问题的解决方案。

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