▼ 为此我们分析了已迁离北京的外来人口的月收入、性别、迁入北京和迁离北京的日期、教育程度和职业这些方面的数据。...外来人口在京的职业情况 如果对北京外来人口的职业分布进行分析，可以看到工人农业人员远低于各个职业人数的平均值。...图表2 从学历水平来看，不同职业的数据中都存在硕士以上的规则结果，普遍的教育水平在提高，高学历的人力资源会成为推动城市发展的一股巨大动力。...我们认为之所以造成这样的现象，和北京的发展密不可分。从职业角度来看，男性比例偏大是因为男性的身体素质普遍比女性好，尤其是在从事体力劳动的工作。今年随着北京的科技发展，产业结构变化，服务业的比重增加。...本文章中的所有信息（包括但不限于分析、预测、建议、数据、图表等内容）仅供参考，拓端数据（tecdat）不因文章的全部或部分内容产生的或因本文章而引致的任何损失承担任何责任。
上期已经安装了图数据库，本期就该讨论到底这个图数据库里面的一些基本的概念和如何操作。...1 节点，可以理解为传统数据的行的概念 2 关系：就是表和表之间 join 的概念 （这也是比传统数据库高明的地方，其实还是空间换了时间），关系本身也是带有方向和属性的，这也是传统数据库本身做不到的地方...3 属性：理解为一个MONGODB 里面的document,一个节点会有多种属性 4 标签：理解为mongodb里面的collection 或者 传统数据库中的表，但一个节点可以属于多个表，这个又超越了传统数据库的理解的理念...图数据库是什么个人总结一下，一个通过key value来存储数据，并且在在查询前就建立了JOIN关系的，数据字段属于多个表的 “weirdo” 出现了。...实际上在安装完neo4j 本身他就拥有自己的exmaple 的指导 在输入 :play movie graph 后，你可以看到上图从如何创建，一个实例的图，找寻数据，查询数据等等这些操作 点击箭头，可以将要执行的
铭记历史教训，现在最关键的问题已经变成了找到真正有用的数据。数据的量的确增加了，但值得注意的是：大部分的增长都来源于非结构化数据。 让我先根据Webopedia的定义来解释什么是非结构化数据。...非结构化数据是指没有任何相同结构的数据。例如，图片、视频、电子邮件、文件和文本都被认为是一个数据集内的非结构化数据。...尽管每个单独的文档可能都包含基于其创建程序的特定结构或格式，非结构化数据也可以被认为是“结构松散的数据”，因为数据源其实是具有结构的，但数据集内的所有数据包含的结构可能不尽相同。...与此相反，数据库则是一种常见的“结构化”数据。 所以回顾历史，我们现在讨论的除了数据超载还加上了一个新的变数——代表了大部分新增数据量的非结构化数据。非结构化数据代表着新的量的产生。...引擎利用本体论就可以返回一个特定的结果：“亚伯拉罕-林肯”。 本体论最简洁的表述方式： 什么是数据？ 这意味着什么？ 它哪里来？ 为什么我们需要它——一旦我们知道这些，我们就能找到真正需要的数据了。
数据如何应用？值得思考、探索和实践！ ---- 一切可记录的东西，就是数据。数据从哪里来？找到了源头，才好进行数据获取、整合、分析和应用。 数据从哪里来？...第三，从数据的状态来看，数据可以来自静态数据和动态数据。静态数据，可以看作是一些稳定和不变的数据，比方说一个人的性别、省份证号。...第六，从数据的所属来看，数据可以来自内部数据和外部数据。内部数据就是企业内部通过经营所积累的数据，外部数据就是内部数据之外的数据，可以是公开爬取的数据，可以采购的数据，可以是合作的数据等。...扩大数据的覆盖度，拉伸数据的维度，从而实现更加全面和多维地分析与挖掘，为数据应用“更加有效性、精准性、实时性”添砖加瓦。 ? 总结 数据从哪里来，不同的角度，有不同的出处。...针对自身的业务方向，定位到适合自己的数据源，并且不断地丰富着数据源。 数据应用起航于数据，数据来自各种数据源，数据源的争夺战，势必会成为数据时代的“重头戏”。
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大数据作为重点赛道之一，在白皮书里面也传递了腾讯云对这个赛道发展趋势的判断：云原生，数据治理，数智融合，隐私计算。 今天飞总结合自己的理解，聊聊云原生和数智融合为什么是大数据发展的趋势。...当时唯一的选择是亚马逊。 这算是云计算和大数据的第一次集合。说实话，大家都没想到云计算和大数据的集合，既给了大数据广阔的发展空间，也为云计算找到了一个非常重要的使用场景。...一般的公司要数据没数据，要技术没技术。而腾讯不一样。 一方面，腾讯有大量的数据在手。有数据的公司，在互联网时代，都是有金矿的公司。...这就是腾讯云大数据智能推荐平台牛逼的地方了。 腾讯云大数据智能推荐平台客户使用的效果怎么样呢?...互联网大厂的优势是基于大量的数据和算力搞出来的高效率的挖掘数据的铲子，和业务实践的经验教训。这些东西如果能够整合在一起，形成一个SaaS产品，这无疑是大数据和人工智能结合，赋能千家万户的典范。
这是一个不可遏制的发展趋势，也是人类进步的标志。 随着当下全球数据的增长已经到了一个高峰，数据的存储单位不断扩大，由此大数据的概念被重视，如何处理海量的繁杂数据就是这个时代转型的关键所在。...大数据引领生活 从硅谷到北京，大数据的话题正在被传播。随着智能手机以及“可佩带”计算设备的出现，我们的行为、位置，甚至身体生理数据等每一点变化都成为了可被记录和分析的数据。...-无法从各个角度对整体的销售数据进行切片分析,拥有数据却非掌握数据 ▼无法根据市场走势制定营销策略 -只能根据粗浅的数据进行感性的市场判断与决策,风险很大 -无法以数字化的方法对市场表现进行精确衡量,...第二，中国人口和经济规模决定中国的数据资产规模冠于全球，客观上为大数据技术的发展提供了演练场。 大数据的运作是在一个超出我们正常理解的范围之上的。...学会聆听数据发出的声音，第一需要与时俱进，跟上时代进步的步伐。第二改变我们看待知识价值的方式。第三扩展大数据的广度。 随着数据价值转移到数据拥有者手上，传统的商业模式同时也被颠覆了。
因此，要合理选择桶的个数。 桶排序应用 桶排序可以解决海量数据的排序问题，比如： 有10亿个浮点数，数值在[0, 100000]区间内几乎均匀分布，内存有限的条件下，该如何排序呢？...很显然，由于内存有限，又是海量数据，所以没法把所有的数据一次加载到内存中，一些常规的排序方法无法达到排序目的。...我们可以划分足够的桶，每个桶就是一个文件，然后对每个文件内的数据进行排序(内存足够容纳)，又因为每个文件之间有大小关系，所以直接把所有的文件合并即可，示意图如下： 一图胜千言，一目了然。...这是典型的海量数据的中位数问题，在各种笔试面试中也是经常碰到，我们当然可以采用桶排序来处理。 然而，完全不必要如此。目的是找中位数，压根不需要对所有文件桶中的数据进行排序。...根据每个文件桶内实际数据的多少，我们可以计算出中位数在哪个文件桶，然后可以对这个文件桶进行排序一下就行。 桶是一种分而治之的思想，化大为小，在处理海量数据问题时，尤其有优势。
(图片来源：网络) 大数据 洞悉每一分广告费花在哪里 著名广告大师约翰·沃纳梅克提出：我知道我的广告费有一半浪费了，但遗憾的是，我不知道是哪一半被浪费了。...由于不清楚目标用户在哪里，通过什么途径才能将广告信息精准推送到目标用户面前，以往只能靠撒天网式的广告尽可能多地覆盖用户，这样盲目投广告的确会浪费不少广告费，品牌主往往不清楚每一分广告费花在了哪里，带来了什么样的营销效果...随着大数据技术的快速发展，移动端网络用户的行为追踪变得更为便利。...智能匹配 目标用户在哪里，广告就到哪里 大数据精准营销的核心在于让广告在合适的时间，通过合适的媒体，以合适的方式，投给合适的用户群体。...、平均阅读、头/次条点赞、10W+阅读文章数统计等媒体影响力数据；周阅读趋势图、工作日以及周末发布时间柱形图等图表分析数据，以大数据分析方法实现对媒体传播价值客观、准确的量化评估，从而让品牌清楚自己的目标用户在哪里
王迁 华东政法大学知识产权学院教授 摘 要：对电子游戏的直播涉及向公众传播游戏中的影视作品和音乐作品。...对游戏画面的直播通常不是为了单纯地再现画面本身的美感或所表达的思想感情，而是展示特定用户的游戏技巧和战果，因此具有转换性。同时游戏直播不会替代欣赏直播的用户对运行游戏的需要，对游戏市场的影响是有限的。...由于涉案赛事的比赛本身并无剧本之类的事先设计，比赛画面是由参加比赛的双方多位选手按照游戏规则、通过各自操作所形成的动态画面，系进行中的比赛情况的一种客观、直观的表现形式，比赛过程具有随机性和不可复制性，...18 而通过互联网对游戏进程的直播，既不是以无线方式进行的传播，也不是在接收到某一广播组织的无线传播之后，再进行的无线或有线的转播。...作者简介：王迁，华东政法大学知识产权学院教授、博士生导师，法学博士。 1.
系统学习Windows客户端开发 应用运行过程中产生的数据文件（如日志文件、配置文件），应该存放在哪个目录呢？存放在应用安装的目录内？...在路径中Roaming是漫游的意思，意味着这个目录支持数据同步，可以应用在跨设备帐号之间数据的同步，如果有这类场景存放在该目录就很合适，注意了，该目录只是微软约定存放跨设备帐号间同步的数据，同步的实现需要使用微软提供的同步机制另外实现...在路径中Administrator是登录系统时的用户，该路径与用户有关，所以如果存储的应用数据文件不是只针对该登录用户，就不能存放在该目录下。...路径中不含有用户信息，所有用户都可以访问，所以如果存放的数据文件与用户无关，存放这个目录就很合适。 My Document是用来默认存放用户生成的数据文件，一般也允许用户设置为其它目录。...用户生成的数据文件，是类似于Word创建的文档、Photoshop画的图，与应用数据文件完全不同，应用卸载的时候这些文件不能一起删除。
那么，当越来越多的二线甚至三线城市迎接来了自己的地铁，中国哪里的地铁是最拥挤的呢？...最拥挤的地铁线，都在上班路上 谈到拥挤的地铁线路，很多人都在电视上看过北京天通苑站的挤地铁盛况，但是天通苑所在的五号线并不是北京最拥挤的线路。...通过报告发现，广州地铁3号线以每小时最高6.43万人次搭乘的数据，超过北京、上海的所有线路，位居高峰小时断面客流排名之首。...节假日的地铁才是流量之王 从时间的维度会发现，除开早晚高峰的因素，当一个车站的客运量上升明显，它通常与节假日的出现相关。...事实上，全国最高客流量的数据出现在2018年8月17日的广州体育西路站——前文已经提到，体育西路站是地铁3号线的交叉点，全线路客流汇合于此，而这一天正值七夕节，因此创下了84.6万人在此站经过的惊人数据
你知道么，每当科技分析师煞有介事地探讨‘大数据’，10个里有9个说的都是‘社交网络’中流出的用户行为数据。...如果真能玩儿转这些数据，介些巨无霸SNS就能为用户提供无比贴合的个性化内容，以及无与伦比的综合体验，同时，广告商们还能更精准地定位到那些真正对他们产品感冒的用户。...社交网络发展至今，中国专家很喜欢用‘图谱’形容不同SNS掌握的不同类别的庞大数据网络；听上去颇为高大上不说，还跟‘大数据’与生俱来的‘难以驾驭性’有点相得益彰的效果。...LinkedIn的职业图谱：LinkedIn掌握的价值数据在于每个人的工作经历和职业人脉；注意，这里说的‘每个人’指的是：全世界的白领劳动力。...每天的5亿条推文为新闻和要闻提供了一个最接近于‘实时’的窗口。据Pew的研究数据，Twitter美国用户中有52%把该平台当做主要的新闻获取渠道。 摘自：搜狐
爬虫请求解析后的数据，需要保存下来，才能进行下一步的处理，一般保存数据的方式有如下几种： 文件：txt、csv、excel、json等，保存数据量小。...关系型数据库：mysql、oracle等，保存数据量大。 非关系型数据库：Mongodb、Redis等键值对形式存储数据，保存数据量大。 二进制文件：保存爬取的图片、视频、音频等格式数据。...： 使用open()方法写入文件 关于Python文件的读写操作，可以看这篇文章快速入门Python文件操作 保存数据到txt 将上述爬取的列表数据保存到txt文件： with open('comments.txt...pandas支持多种文件格式的读写，最常用的就是csv和excel数据的操作，因为直接读取的数据是数据框格式，所以在爬虫、数据分析中使用非常广泛。...关于pandas操作excel的方法，可以看这篇文章：pandas操作excel全总结 一般，将爬取到的数据储存为DataFrame对象（DataFrame 是一个表格或者类似二维数组的结构，它的各行表示一个实例
很多数据分析师不知道怎么找数据 下面是一些平台的数据查询网站，分享给大家 名字-用途-网址/入口 灰豚数据平台 ? 灰豚数据-淘宝直播数据分析平台 灰豚数据是一个专业的短视频数据分析平台。...它的功能很齐全，可以做单个抖音号的数据管理，查看日常的运营情况；也可以对单个视频做数据追踪，知晓它的传播情况。除此之外，通过灰豚数据，你还能搜集到热门视频、音乐、博主等，还能查到热门带货情况。...提供30+直播平台榜单，数据每周更新，拥有详细的直播类别分类。...提供30+直播平台榜单，数据每周更新，拥有详细的直播类别分类。...https://www.bilibili.com/ranking 火烧云数据 B站数据监测 http://www.hsydata.com/index 狸子LePtC的数据爬虫 B站UP主的涨粉速度、排名
在我们发表高通量测序文章之前通常要上传测序数据到GEO数据库，现总结流程如下。 注册账户、填写MetaSheet 在NCBI GEO官网注册一个账号，然后登陆。...数据上传，原始测序的fastq一般采用gzip压缩后上传。 在Linux系统，使用的是lftp上传； Windows可以使用FileZilla....Linux下lftp上传 为了方便lftp上传，我写了一个bash脚本, 命名为GEO_upload.sh，只需提供FTP服务器的地址、用户名、密码、上传文件所在目录和上传到FTP服务器的目录即可。...将左侧窗口要上传的文件拖动到右侧窗口，开始上传。 在菜单栏的传输—对已存在文件的默认操作—选择上传-继续文件传输即可实现断点续传。...Best, Name 获取GEO号 待GEO的工作人员审核处理后，你可以在GEO的账户下查看已上次的数据的GEO 号和供Reviewer访问的私人链接用于文章审阅。
联邦学习 联邦学习是一种新兴的人工智能基础技术， 2016 年由谷歌最先提出，原本用于解决安卓手机终端用户在本地更新模型的问题，其设计目标是在保障大数据交换时的信息安全、保护终端数据和个人数据隐私、保证合法合规的前提下...结局是，没有集中的数据中心，通过深度学习机制进行训练。以往，基于「云」的计算通常被认为是数据孤岛问题的潜在解决方案，但事实证明，对于大量数据来说，这一过程既昂贵又耗时。...破局的希望 消费者保护措施和数据隐私是不可协商的，也是建立必要信任的底线。但在另一方面，它也带来了数据饥荒和人工智能增长放缓的风险。...联邦学习是一个机器学习框架，它允许用户使用分布在不同位置的多个数据集来训练机器学习模型，同时防止数据泄露并遵守严格的数据隐私法规。实际上，根据数据的分布特征，联合学习有三个主要类别。...简而言之，这是一种新型的「数据共享经济」，它通过使用多个利益相关方的数据来训练算法。数据持有者通过共享数据资源受益，而应用程序提供商则通过提供服务而受益。
我们都知道 InterSystems 的 Studio 可以创建存储过程。但这个存储过程我们保存的时候是保存在哪里？存储逻辑如果我们在 Studio 创建存储过程的话，存储过程是存储在数据库上面的。...本地文件夹中是没有存储的。选择系统下面的存储过程，然后选择 Go 去查看系统中存储的存储过程。然后选择命名空间中的 USER，然后在右侧可以看到存储的存储过程。...然后可以单击 Code 来查看当前存储在系统上面的存储过程的代码。我们在本地的代码修改会自动上传到服务器上的，所以如果服务器崩溃，你的本地代码可能没有保存。
不同省份的高考难度，一直是一个争议严重的问题。 每个地方的人，都会觉得自己是比较难的那一个。因为其实不管在哪里，高考都是件不容易的事情。...各地高考人数差异巨大 以2018的数据来看，河南近100万考生，广东75万，山东&四川&安徽也都是50万+的级别，但西藏，青海，上海等地高考人数不足5万。...印象流的事情很多，我们就是希望用数据量化的方式，打破印象流，构筑更量化客观的评价体系。...还有一个数据是清北录取人数，但是光看人数意义不是非常大，毕竟每个省的考生数量差距非常大。...部分省市点评 对于“各省市高考”，可能会有一些刻板印象，比如：西藏上清北很容易，广东高考好像不是很难，这些印象有些时候是不对的。 我们用以上数据获得的结论做总结。
门槛一：数据 数据大数据，没有数据怎么玩？那么数据从哪里来呢？ 像百度、腾讯和阿里巴巴这样的 BAT 企业，本身就积累了大量的数据，所以他们玩起大数据来，多半是“闷声发大财”。...最后，使用免费的政府、企业、和机构开放数据。比如说51webdata的数据接口、高德数据的API接口和微博商业数据API接口等等。 总体来说，解决好数据源是大数据创业的必要门槛。...大数据人才有多贵？在美国，在R、NoSQL和MapReduce方面需求的专业人才薪水达到了每年约11万5千美元，在中国也便宜不到哪里去，没有年薪30万，你很难招到一个大数据人才。...大数据就像石油原油一样，你知道它在哪里，你可以开采它，但是开采出来你还需要冶炼，并且经过减压蒸馏、加氢精制、溶剂精制、溶剂脱蜡等炼制过程，成为成品油后运送到各个加油站，让汽车加满油后产生了动力才实现最终价值...原始的非结构化的数据，后面数据清洗需要太多的工序，数据存储也是很大的成本，这样的交易代价太高。我相信无论是企业用户也好，还是个人用户也好，大家更倾向于购买 “拿来就能用”的大数据数据源。
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