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数据思维陷阱

应用大数据进行精准营销,要注意规避如下三陷阱: 1,有数不一定有据; 2,而不全; 3,内生变量模糊了因果关系。 一要养成大数据思维,二要避开三陷阱。 大数据思维 大数据思维有如下四个维度。 定量思维:一切皆可测。POS机、网上购物、社交媒体以及各种各样的卡,都是大数据的来源。 “车”的应用也已有案例,如美国一家保险公司为汽车加装了跟踪器,根据行驶数据来决定保险费率;米其林也会搜集环境相关的数据,某智能芯片厂商为长途货运汽车提供的芯片,可以全球定位、调节物流和运输。 三陷阱 应用大数据进行精准营销,要注意规避如下三陷阱。 有数不一定有据。应用大数据需要什么样的统计或逻辑背景?首先,描述。要能辨识出我们描述的人跟心里想的目标人群是不是一群人。其次,预测。 而不全。有些大数据应用收集的数据非常多,但对其倾向性却不清楚。解决的办法是跨界,收集企业之外的数据。例如,汽车制造商要跟电商结合,要跟社交媒体结合,通过跨界把数据做全,才能把精准营销做得更好。

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2016数据行业的变不变

趋势不容忽视 据潘柱延介绍,今年CCF大数据专家委列出了2016年数据产业技术发展的十趋势,而这些趋势可以解释上面提到的关键词。 “可视化技术推动大数据平民化被专家选为了第一趋势,这是非常有意思的结论,工作组也感到很意外。” 大数据之变 根据2013年发布的大数据白皮书显示,十关注点在于:数据的资源化,大数据的隐私问题突出,大数据云计算等深度融合,基于大数据智能的出现,大数据分析的革命性方法,大数据安全,数据科学兴起,数据共享联盟 而2014年的十关注点是:大数据从概念走向现实,大数据架构的多样化模式并存,大数据的安全和隐私,大数据的分析可视化,大数据产业成为战略性产业,数据商品化数据共享联盟化,基于大数据的推荐预测流行, 深度学习数据智能成为支撑,数据科学的兴起数据生态环境逐步完善。

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    智能音箱2017爆发,6数据看懂亚马逊谷歌之争

    谷歌大量的信息来源都是来自知识图谱,这是一个包含了大量确证事实的数据库,以搜索引擎见长的谷歌在过去的5年间对搜索结果进行了深厚的积累。 与此同时,亚马逊通常会选择信息和内容合作伙伴协作,来获得数据。对于随机用户来说,特别是现在许多AI 业务都是在云上完成,谷歌和亚马逊的搜索结果可能不会有本质的区别。但是,搜索引擎的数据集是海量的。 例如,如果你现在要求Nest 的家庭温度计互联的谷歌Home“将空调的温度调到72华氏度”,它可以顺利地完成这一任务。 但是根据新的数据,这一数字上升到了1.5到1.6台。 虽然数字没有那么精确,但是Echo的统治力是毋庸置疑的。 当然是更适合厨房使用的设备,所以增加屏幕是一个不错的选择,它能让用户看菜谱视频、朋友家人视频聊天,或者在做饭的同时看好在客厅的孩子。

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    2014年数据云计算的预测

    数据并不是一个全新的思路了;企业们知道需要解决它,由这些大数据可以产生出很多有益的见解(或一些集成的障碍)。 在2014年,我们可以期待大数据和云计算的发展: 1、大数据和云计算一同成长:大多数组织知道他们应该使用云计算平台,但云计算到大数据的主要贡献将会转移。 不久,云计算将成为许多大数据的来源,从开放数据到社会数据到聚合数据——所有来源都将为大数据项目提供能量和动力。 企业要建立一个包括全面数据源的大数据基础设施。 要超越“传统”的数据源(数据库,ERP/ CRM等),这一基础设施必须扩展到任何问题有关的可用的数据源。 2、Hadoop的成长:最初,Hadoop基本上是一个单任务批处理平台。 从本质上讲,数据量的大量增加是可以被存储或处理的,这已经使得企业能够从大数据中受益。更多的数据意味着更多的可操作的见解。

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    Java八基本数据类型变量类型

    基本数据类型 Java内置了8个基本数据类型,它们分别是byte、short、int、long、float、double、boolean、char。 每种基本数据类型都有相应的包装类:Byte、Short、Integer、Long、Float、Double、Character。 第九种基本数据类型void 实际上,Java还有第九种基本数据类型void,我们经常在方法返回值那里见到它,它的包装类是java.lang.Void。 三变量类型 Java中的一个类可以包含3种类型的变量:局部变量、成员变量、类变量。它们的定义位置如下图所示: 局部变量 局部变量是在方法、构造方法或者语句块中定义的变量。

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    2013年数据市场应用趋势调研报告

    在这一年,数据比以往任何时候都要宝贵,甚至成为可以石油资源相媲美的新能源,大数据被认为是继信息化和互联网后整个信息革命的又一次高峰。 调查主要结论: 一、每月新增数据规模在500G以上的企业由2012年的16.67%,增长到18.11%。虽然拥有大数据的企业比例有所上升,但预测中数据增长速度还有很大差距。 七、企业在大数据选型的过程中最先考虑的三个因素是产品的性能、服务支持水平和与其他应用的兼容性。 八、大多数企业选择大数据产品或解决方案的类型是大数据分析软件。 拥有大数据的企业比例有所上升,但预测中数据增长速度(59%)还有很大差距。 ? 企业更青睐哪家大数据厂商?或许从现有产品的部署情况可以看出端倪。 总结 本调查针对2013年数据应用现状和趋势展开,从调查结果可以看出,企业在未来一两年中有迫切部署大数据的需求,并且已经从一开始的基础设施建设,逐渐发展为对大数据分析和整体大数据解决方案的需求

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    5架构:细数数据平台的组成扩展

    这种方式有一个弊端是存储的数据量受限于内存的大小,数据量一,索引也增大,数据就饱和了。 2)第二种方式是把的索引结构,拆成很多小的索引来存储。 列式存储尤其适用于表扫描,求均值、最大最小值、分组等聚合查询场景。 列式存储在MPP数据库里面应用广泛,例如RedShift、Vertica及hadoop上的Parquet等。这种结构适合需要表扫描的数据处理问题,数据聚合类操作(最大最小值)更是他的主战场。 列式存储特别适合需要加载数据块,且数据块分到多个文件中的场景。Druid把一些近线实时数据放到写优化的存储中,然后随着时间的推移逐步把这些数据迁移到读优化的存储中。 信息桥,连接前端后端,允许上层应用使用访问数据处理平台的数据。 这种模试比较适合中级数量的部署,尤其是至少包含部分的、不可 避免的动态视图请求。 ?

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    NewSQL数据对象块存储原理应用

    最后,分布式数据库方案则使用分布式数据库中的对象机制,将元数据对象统一存放在数据库中,在支持批次管理、版本管理、流程管理等元数据管理特性时不需要借助额外第三方数据库进行支持。 使用SequoiaDB搭建的影像平台系统架构相对简单,元数据内容数据均可使用SequoiaDB服务器的本地磁盘存放,不再需要额外购买昂贵的外部存储设备,节省企业的开发和运维成本。 图3:LOB元数据数据文件结构映射 在建立集合的过程当中,对象存储必须依附于普通集合存在,一个集合中的对象仅归属于该集合,不能被另外一个集合管理。 当用户上传一个对象时,会经历几次散列操作。 SequoiaDB可以使用高存储密度的PC服务器替代传统的小机加高端存储的配置,能够使用户以1/5的拥有成本,提供更多的存储空间更高的吞吐能力。 ? 在三台服务器的情况下,尺寸较小的文件在DIO打开的情况下显示出普通文件系统缓存更大的差异。当文件尺寸平均达到1-2MB左右后,使用DIO普通文件系统的差异几乎可以忽略不计。

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    数据挖掘数据建模的9定律(深度长文 收藏细读!)

    CRISP-DM的一种朴素的解读是业务知识仅仅作用于数据挖掘过程开始的目标的定义最后的结果的实施,这将错过数据挖掘过程的一个关键属性,即业务知识是每一步的核心。 为了方便理解,我使用CRISP-DM阶段来说明: 商业理解必须基于业务知识,所以数据挖掘目标必须是业务目标的映射(这种映射也基于数据知识和数据挖掘知识); 数据理解使用业务知识理解业务问题相关的数据, 这是数据预处理重要的原因,并且在数据挖掘过程中占有如此的工作量,这样数据挖掘者可以从容地操纵问题空间,使得容易找到适合分析他们的方法。 有两种方法“塑造”这个问题空间。 有五种因素说明试验对于寻找数据挖掘解决方案是必要的: 数据挖掘项目的业务目标定义了兴趣范围(定义域),数据挖掘目标反映了这一点; 业务目标相关的数据及其相应的数据挖掘目标是在这个定义域上的数据挖掘过程产生的 然而,数据挖掘发现的模式是认知过程的一部分,是数据挖掘在数据描述的世界观测者或业务专家的认知之间建立的一个动态过程。因为我们的认知在持续发展和增长,所以我们也期望模式也会变化。

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    数据服务器系统安装传统服务器安装的区别

    传统服务器安装部署 1 系统硬盘 系统硬盘做RAID1 /boot 200M /SWAP 内存的1-2倍(在大数据环境下,将其关闭能提高速度 但是可能会有内存溢出问题) / 剩余所有容量 2 数据硬盘 将多个小硬盘合并成一个大硬盘(逻辑卷) 大数据服务器系统安装部署 1: 系统硬盘做RAID1 /boot 200M /SWAP 内存的1-2倍(在大数据环境下,将其关闭能提高速度 但是可能会有内存溢出问题 ) / 剩余所有容量 2:数据硬盘 系统硬盘优先不做raid 必须做raid时做RAID0 每个硬盘独立挂载。

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    mysql数据库(1):连接断开服务器

    (1)登录:mysql -h localhost -u root -p  回车,然后输入密码,回车

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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。 他以多年前他在一家英国银行开户的经历作为例子:一开始他银行客户经理面对面聊天,对方认为他完全符合开户条件,可当把他的所有信息输入电脑之后,电脑却拒绝了他的开户申请,而他至今不知道自己为什么被拒。 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? 苏萌山本兴奋地击掌欢呼。 这场短短的交锋,显然只是大数据之争的一个微小缩影,也无法给出是或非的答案,但足以激发听众的思考。 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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    NTP时钟服务器(卫星时钟同步)物联网的十应用

    NTP时钟服务器(卫星时钟同步)物联网的十应用 NTP时钟服务器(卫星时钟同步)物联网的十应用 1、智慧物流 智慧物流是新技术应用于物流行业的统称,指的是以物联网、大数据、人工智能等信息技术为支撑 目前,智能安防最核心的部分在于智能安防系统,该系统是对拍摄的图像进行传输存储,并对其分析处理。一个完整的智能安防系统主要包括三部分,门禁、报警和监控,行业中主要以视频监控为主。 5、智能医疗 智能医疗的两主要应用场景:医疗可穿戴和数字化医院。在智能医疗领域,新技术的应用必须以人为中心。而物联网技术是数据获取的主要途径,能有效地帮助医院实现对人的智能化管理和对物的智能化管理。 企业的数字化和智能化改造大体分成4个阶段:自动化产线生产装备,设备联网数据采集、数据的打通直接应用、数据智能分析应用。这4个阶段并不按照严格的顺序进行,各阶段也不是孤立的,边界较模糊。 无人便利店:采用RFID技术,用户仅需扫码开门,便可进行商品选购,关门之后系统会自动识别所选商品,并自动完成扣款结算 10、智慧农业 智慧农业指的是利用物联网、人工智能、大数据等现代信息技术农业进行深度融合

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    带宽服务器有哪些优势?

    目前市场上需要消耗大流量的行业飞速发展,就比如说游戏,直播,视频行业,基本都需要拥有带宽的服务器进行支持,这也是目前市场发展的趋势;那么,带宽服务器的优势是什么呢? 一、体验更好大带宽服务器租用,意味着你的网站可以承受更高的流量,在带宽越大的情况下,能够同时支持的在线用户越多,也不会带来卡顿。 二、更安全在网络上,很多站长或者企业用户都深恶痛疾的DDoS攻击,CC攻击,都是采用人海战术,也就是利用大流量进行带宽消耗型攻击,而带宽服务器租用就相当于拓宽了场地,就算再多的人,也能容纳的下,也不会感觉到拥挤 三、带宽独享很多大带宽服务器租用服务商提供的是带宽共享,也就是你需要与其他用户共享一部分带宽资源,这样的话,就算是1000m,但是需要与人共享的情况下,那肯定也避免不了卡顿,所以还是独享最好。

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    服务器反向代理实现互联网数据屏展示2021.10.20

    数据屏在内网上可以观看,要发布到互联网上需要反向代理。 不要一行代码。 1、宝塔拷贝进入云服务器。 2、腾讯云安全组/防火墙放行端口,https://www.bt.cn/bbs/thread-61042-1-1.html 3、新开的云服务器的用户默认入站、出战方向端口全开,可以忽略本贴。? 4、轻量应用服务器放行方法也相同,轻量服务器的防火墙中放行对应入站的端口,默认出站方向也是全端口开放的,可以忽略?

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    Matplotlib数据可视化:三容器对象常用设置

    本篇博客继续上一节的内容,展开介绍三容器元素创建即通过三容器可以完成的常用设置。 (3) plt.subplotplt.subplots() plt.subplot和plt.subplots()是在pyplot模块中定义的两个方法,两个方法都是将figure划分为多行多列的网格, 另外,如果nrows, ncols, index三个参数都小于10,可以将这三个参数合并成一个3位整数来写,例如plt.subplot(2,2,4)plt.subplot(224)是完全等效的。 (4) figure.add_subplot()figure.subplots() figure.add_subplot上文中介绍过的plt.subplot()无论是功能还是使用方法上都是几乎一样的 axes.yaxis.set_ticks_position('left') #设置坐标轴位置 axes.spines['bottom'].set_position(('data', 0)) #绑定坐标轴位置,data为根据数据自己判断

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    2021年数据Flink(二十二):TimeWatermaker

    ---- Flink-TimeWatermaker Time分类 在Flink的流式处理中,会涉及到时间的不同概念,如下图所示: 事件时间EventTime: 事件真真正正发生产生的时间 摄入时间 在上面这个场景中你可以看到, 支付数据的事件时间是11点59分,而支付数据的处理时间是12点01分 问题: 如果要统计12之前的订单金额,那么这笔交易是否应被统计? 答案: 应该被统计,因为该数据的真真正正的产生时间为11点59分,即该数据的事件时间为11点59分, 事件时间能够真正反映/代表事件的本质! 我们先来设想一下下面这个场景: 原本应该被该窗口计算的数据因为网络延迟等原因晚到了,就有可能丢失了 ​​​​​​​总结 实际开发中我们希望基于事件时间来处理数据,但因为数据可能因为网络延迟等原因,出现了乱序或延迟到达 ,那么可能处理的结果不是我们想要的甚至出现数据丢失的情况,所以需要一种机制来解决一定程度上的数据乱序或延迟到底的问题!

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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。 背景 就像大多数基于网络服务的公司那样,UBER后端系统一开始是采用“单一化”的软件架构,其中包括一群应用服务器和一个单独的数据库。 每个分片对应于一个MySQL(开放源代码的关系数据管理系统)表,以及这些分片由多个的MySQL服务器来分配。分片可以在MySQL服务器之间移动来控制负载平衡,而且容量可以在线增加。 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。 因此,我们几乎立即开始评估,在Schemaless(无模式)数据PostgreSQL中的数据是一致的。

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    数据结构算法 1-2 时间复杂度O表示

    本系列是我在学习《基于Python的数据结构》时候的笔记。本小节主要介绍如何衡量算法效率,从通过程序执行的时间衡量到使用"O记法"表示的时间复杂度来衡量。 算法总的执行步骤问题规模的函数F(n)有了,对于算法进行特别具体细致的分析虽然很好,就如上面分析F(n)函数那样,但这种细致的分析在实践中的使用价值是有限的,对于算法的时间性质和空间性质,最重要的是其数量级和趋势 对于算法的时间效率,我们可以用"O记法"来表示。" O记法":对于单调的整数函数f,如果存在一个整数函数g和实常数c > 0,使得对于充分的n总有f(n) <= c * g(n),就说函数g是f的一个渐进函数(忽略常数),记为f(n) = O(g(n 也就是说,在趋向无穷的极限意义下,函数f的增长速度受到函数g的约束,亦即函数f函数g的特征相似。 如何来理解"O记法": 对于算法进行特别具体的细致分析虽然很好,但在实践中的实际价值有限。

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