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。
估计大家听大数据听得太多，耳朵都快起茧了吧？谁要IT界不如娱乐界那么精彩热闹，几年才憋出一个流行词，自然大家只要提到数据，都说“大”；提到服务，都说“云”。 言归正传，你弄明白大数据分析要分析什么数据了吗？（弄明白的高手可以直接飘过；没弄明白的，看下面的内容能不能涨姿势） 我们先来简单聊几句有关大数据分析工具的背景。无需置疑，现在大数据平台和大数据分析工具日益普及，作用是可以帮助企业收集和分析数据，好处是可以寻找有价值的商业信息和洞察，以改进产品与服务。大数据分析工具用于分析数据，可以开发预测模型（pre
电力大数据平台拥有数据采集、数据存储、数据加工处理、数据分析挖掘、数据管控、平台管控、安装部署等功能，但是平台在组件融合、权限控制、对外接口封装等方面还存在不足， 不能够满足企业未来不同类型的大数据应用。
在残酷的商业竞争中，企业面临众多发展方向的诱惑，却不忘初心，始终坚持一条路已属不易。而对于本就不好做的第三方服务公司来说，专注行业分析16年更是显得尤为可贵。易观就是这样一家公司 来源：数据猿 记者：
大数据分析工具使用户能够分析各种各样的信息——包括结构化事务数据和社交媒体帖子、Web服务器日志文件及其他形式的非结构化和半结构化数据。一旦组织决定要购买一个大数据分析工具，下一步就是制定一个流程，评估可用的产品，然后从中找到一个最适合你需求和要求的产品。 下面我们将介绍在评估各种大数据分析工具符合企业需求的程度时可能用到的必备特性和特定属性。然后，你再编写一个预案请求（RFP），说明使用这些工具将如何解决组织的需求。 评估标准 建模技术的广度与深度。供应商已经应用了不同级别的建模，并且相应地开发了不同复杂
对于海量数据价值的挖掘，需要通过大数据分析来实现，而这些数据由于具有不同于传统数据的新特征，传统的数据分析技术和工具都不能高效的进行处理，因而才有了基于大数据技术平台进行大数据分析的需求。今天，我们以Hadoop框架为例，来看几个大数据分析项目实例。
根据三位作者的咨询和研究经验，以及与许多大数据和分析主题的公司合作，了解一个良好的数据科学家具有哪些主要特征。 大数据分析已经满天都是，IBM项目，每天产生2.5兆字节的数据。这意味着90%的数据在过
本文介绍了反病毒引擎的发展、反病毒引擎面临的挑战、反病毒引擎技术的未来发展方向以及未来可能遇到的机遇。作者认为，随着互联网、大数据和人工智能的发展，反病毒引擎技术需要不断创新和进步，才能跟上网络安全面临的威胁。同时，反病毒引擎技术也需要融合互联网、大数据和人工智能等技术，实现更高效、更精准、更智能的病毒检测和处理。在AVAR 2017会议上，作者还分享了对于反病毒引擎技术的深入思考和总结，并对未来网络安全的发展趋势进行了展望。
本文探讨了大数据分析所面临的10个最重要的隐私风险。这些风险包括隐私泄露、无法匿名化、屏蔽数据可能泄露个人信息、基于解释的不道德行为、大数据分析并非100%准确、歧视、涉及到的个人几乎没有法律保护、大数据可能永远存在、对电子证据发现的影响以及使专利和版权变得无关紧要。在使用大数据分析时，组织应在实际使用分析之前确定相关的隐私和信息安全影响。
传统企业在数字化转型中，大数据分析技术对数据有效的展示能够极大提高对信息的洞察力。目前虽然已有大量的大数据可视化工具可供使用且很多大数据企业也正在使用这些工具，但在企业中能有效使用大数据可视化工具的还是很少。西安弈聪信息技术有限公司(简称:弈聪软件)CEO卓建超认为,虽然大数据可视化分析技术已经得到了深入发展，企业对于数据可视化的投资和意识都在不断增加，但是可视化工具的长期采纳以及企业的投资回报依然很难实现。现在虽然大数据可视化仍然具有巨大的前景，且近十年来它也一直是一门主流学科，但目前它依然不够成熟。
要进行一次完整的数据分析，首先要明确数据分析思路，如从那几个方面开展数据分析，各方面都包含什么内容或指标。是分析框架，给出分析工作的宏观框架，根据框架中包含的内容，再运用具体的分析方法进行分析。
本期关键词 经典统计学与大数据 人物档案 Thomas，北京人，毕业于首都经济贸易大学，目前在一家做个性化推荐的新闻客户端公司任职，主要从事数据挖掘方向的用户研究，基于用户行为、态度等各方面的数据进行分析，以及帮助技术团队梳理自己的推荐算法逻辑。 将大数据和调研数据有效地结合，得到更有价值的数据 DA：您是如何入行的？ Thomas：我是2009年本科毕业，专业是统计学，毕业之后就在零点咨研究集团做数据分析工作，因此算是一毕业就入行了吧。 DA：请您讲述一下您的工作经历，目前的工作职责（做哪块），工作中曾
本文系投稿作品 作者 | 杜圣东 大数据文摘欢迎各类优质稿件 请联系tougao@bigdatadigest.cn Palantir源起 B2B大数据 企业级Google ▼ Palantir（中文名帕兰提尔，源于《指环王》中可穿越时空、洞悉世间一切的水晶球Palantír）被誉为硅谷最神秘的大数据独角兽企业，短短几年内跻身百亿俱乐部，成为全球估值排名第四的初创公司。它的主要客户只在美剧和好莱坞里出现，如美国联邦调查局（FBI）、美国中央情报局（CIA）、美国国家安全局（NSA）、美国军队和
找到B类人群常规的做法有两种：一是询问“A”类，通过他们的陈述来寻找。这种方式不仅时间长效率低，而且可能因为记忆疏漏或者故意隐瞒而导致严重遗漏。另一种是公布病例的轨迹，让公众自行查找自己是否有可能成为密切接触者。这种方法也无法保证效果，毕竟有人不会查，查了即使是密接者，也会有人不主动申请隔离，从而留下巨大的传染隐患。
随着互联网的飞速发展，信息化已经无处不在，人类正在由IT时代进入DT时代，大数据在不断影响着各个行业，即将开启一次重大的时代转型。就像蒸汽机带来工业革命一样，大数据正在改变我们的生活以及理解世界的方式，一个大规模生产、分享和应用数据的时代正在开启。 如何利用大数据改变传统安全思维，充分发挥大数据的价值，应对各种高级持续威胁和日益复杂化的网络安全形势，是对安全而言需要重点关注的问题。而大数据的真实价值就像漂浮在海洋中的冰山，第一眼只能看到冰山的一角，绝大部分都隐藏在表面之下。对与安全威胁而言也是如此，当前的
当企业迈进大数据时代，信息安全面临多重挑战。数据大集中的安全隐患重重，而大数据不仅被用来找出潜在威胁，也被黑客用来实现更精准的打击。大数据来袭，企业不仅要学习如何挖掘数据价值，使其价值最大化，还要统筹安全部署，以免遭到更强有力的攻击，降低企业风险。 大数据会捅大娄子？ 毫无疑问，企业正在拥抱大数据，并且将大数据挖掘和分析能力作为企业核心竞争力的关键。Gartner一个悲观的预测认为：到2015年，超过85%的财富500强企业将无法有效利用大数据带来的竞争优势。Garnter认为，大数据不仅是
文为西安电子科技大学孔宪光教授基于数字孪生的工业大数据智能分析与实践的PPT，分享给大家。
上一期我们谈到通过WEB应用防火墙技术来防护邮箱系统自身的安全问题，由此解决了应用层防护不当导致的邮箱系统被黑客技术入侵的问题，本期我们介绍针对邮箱系统整体大数据审计分析平台的架构部署平台的技术架构以及邮件内容的异常分析。通过本期的介绍您将了解到邮箱大数据处理的全生命周期以及技术架构，另外，了解如何对邮箱业务异常进行基本的判断。 01 邮箱大数据分析处理过程 大数据中心重点实现企业网络环境安全类、管理类、流量数据以及资产、用户的基本数据的采集。数据采集层实现全流量审计引擎、日志采集引擎和资产、用户数据的
1．Palantir源起：B2B大数据和企业级Google。 Palantir（中文名帕兰提尔，源于《指环王》中可穿越时空、洞悉世间一切的水晶球Palantír）被誉为硅谷最神秘的大数据独角兽企业，短短几年内跻身百亿俱乐部，成为全球最高估值排名第四的初创公司。它的主要客户只在美剧和好莱坞里出现，如美国联邦调查局（FBI）、美国中央情报局（CIA）、美国国家安全局（NSA）、美国军队和各级反恐机构，当然还有如JPMorgan这样的华尔街金融大鳄等等。 关于Palantir的传奇故事很多，CIA通过他家的大数据
金融科技&大数据产品推荐：神策分析——可私有化部署的用户行为分析平台
日前，SunGard亚太区保险业务首席运营官Peter Haslebacher来华，行程被排得满满的。 他先后拜访国内多位保险公司高管，寻找双方基于互联网与大数据分析模型开展保险创新业务的可行性。 “互联网正在悄悄改变保险业的整个生态圈，从产品设计、营销服务、流程再造、投资风险承受能力等等各个环节。”他接受21世纪经济报道记者采访时直言，越来越多亚太地区保险公司正在尝试各式各样的互联网保险创新，即便两者的“融合”绝非一帆风顺。 模拟“投资情景” 《21世纪》：保险产品本身已有大数据分析的基因，那么，基于互
大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。
一、大数据分析的五个基本方面 1、可视化分析 大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。 2、数据挖掘算法 大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统计学家所公认的各种统计方法（可以称之为真理）才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。另外一个方面也
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”。
两大政治党派如何利用大数据分析来帮助他们做出决定并且尝试领先竞争对手，是今年的总统大选的主要情节之一。但你们可能没有意识到的是，大数据在决定选票变化上已经变得多么普遍。这里我们就深度剖析一下两个在行业内领先的数据分析公司如何利用大数据分析帮助他们支持的政党来取得胜利。
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
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
导 读： 大数据听得耳朵起茧了，但真正能深入了解吗？不一定。在此特分享三个主题，分别是：不一样的大数据框架、不一样的大数据采集平台、神一样的数据产品。整编成一篇文章，与大家一起分享！ 一、数据从哪里来
大数据是推动创新型国家建设的重要战略资源，大数据对经济发展、社会治理、国家管理、人民生活都产生了重大影响。
本文中一共采访了14位数据科学和预测分析领域的专家。除了表示大数据和预测分析技术将在2017年度得到更大的发展之外，他们普遍提到了通过大数据分析对2016美国总统大选结果预测失败一事，表达了目前预测分
现在很多厂商都说自己的产品是大数据分析软件。如果只是根据功能去区分这些产品，的确是件难事，因为很多工具具有相似的特征和功能。此外，有些工具的差异是非常细微的。所以，关键区分因素可能还是要根据企业的能力以及在数据分析方面的成熟度，重点考虑如何在易用性、算法复杂性和价格之间寻找平衡。 我们将在本文对九个主流大数据分析软件厂商的产品进行对比，即Alteryx、 IBM、KNIME.com、 Microsoft、 Oracle、 RapidMiner、SAP、 SAS 和 Teradata，其中有的厂商提供的工具不
文 | 田军 今天，继续来谈一谈“大数据项目如何落地?”这个话题。从事过多个大数据项目的规划方案及项目落地工作，在这里与大家分享一些心得，主要是关于大数据项目如何成功落地并取得预期目标，也可以说
AnalyticsZoo是由Intel开源，基于Apache Spark、TensorFlow、Keras和BigDL的大数据分析+AI平台，能够帮助用户利用Spark的各种流水线、内置模型、特征操作等，构建基于大数据的深度学习端到端应用。
转载请保留 大数据文摘翻译:孙强,陈洁 校对:Jerry 摘自：Science 2014年3月14日 作者： David Lazer 等 原文标题：谷歌流感（Google Flu）启示录：大数据分析的陷阱 阅读原文请点击文末左下角链接 关键词：谷歌 谷歌流感 公共卫生 大数据分析 2013年2月，谷歌流感趋势（GFT）上了头条新闻－－由于一个谷歌高管或流感跟踪系统原创者所不希望看到的原因。 据 《自然》杂志(Nature)报道，GFT预测的流感样疾病数量是美国疾病控制和预防中心（CDC）的估算数量的两倍多
目前，大数据领域每年都会涌现出大量新的技术，成为大数据获取、存储、处理分析或可视化的有效手段。大数据技术能够将大规模数据中隐藏的信息和知识挖掘出来，为人类社会经济活动提供依据，提高各个领域的运行效率，
目录： 大数据分析的五个基本方面 如何选择适合的数据分析工具 如何区分三个大数据热门职业 从菜鸟成为数据科学家的 9步养成方案 从入门到精通—快速学会大数据分析 一、大数据分析的五个基本方面 1.可视化分析 大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。 2.数据挖掘算法 大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格
大数据包含太多东西了，从数据仓库、hadoop、hdfs、hive到spark、kafka等，每个要详细的说都会要很久的，所以我不认为这里面有一个答案是合理的。
原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/kCDYOInF8KjHstIMAWSljA
(1)数据分析是为了验证假设的问题，需要提供必要的数据验证。在数据分析中，分析模型构建完成后，需要利用测试数据验证模型的正确性。
本文系投稿作品 作者 | 杜圣东 大数据文摘欢迎各类优质稿件 请联系tougao@bigdatadigest.cn 前段时间有报道称，有学者质疑“大数据”理论，也有硅谷公司负责人质疑大数据应用的效果。结合2011年Gartner关于BI（Business Intelligence）应用70%-80%都失败的一个调查结论（这里的fail是夸张的说法，更确切地讲应该是没有达到预期效果），本文就来谈谈为什么会出现这样的问题，大数据应用落地的瓶颈是什么？为什么大数据应用容易失败？为什么大数据应用需要敏捷？敏捷
1.第一个是Excel。这看起来很简单，但实际上并非如此。Excel不仅可以执行简单的二维表，复杂的嵌套表，还可以创建折线图，柱形图，条形图，面积图，饼图，雷达图，组合图和散点图。
本文介绍了电力大数据分析在电力行业的应用，包括电网监测、运营效率提升、客户体验改善、减少损失和降低成本等方面。电力企业正在利用大数据技术进行数字化转型，以更好地满足客户需求、提高运营效率和降低运营成本。永洪科技的一站式大数据分析平台为电力行业提供了强大的数据分析和挖掘能力，帮助电力企业实现数据驱动的决策和创新。
导语 大数据和分析项目可以是颠覆性的，它会使你具有洞察力来超越竞争对手，创造新的收入来源，更好地为客户服务。大数据和分析项目也可能导致巨大的失败，导致浪费大量的资金和时间，更不用说会失去那些有才华的技术人才，他们对管理层犯得错误感到失望和厌烦。 遵循以下六个最佳做法来超越竞争对手，创造新的收入来源，更好地为客户服务。 大数据和分析项目可以是颠覆性的，它会使你具有洞察力来超越竞争对手，创造新的收入来源，更好地为客户服务。 大数据和分析项目也可能导致巨大的失败，导致浪费大量的资金和时间，更不用说会失去那些有才华
针对第一个问题，就是ETL技术-数据的抽取，清洗，加载。传统数据抽取、清洗、加载是无法做到的。例如一个1TB的数据，需要抽取一些客户的基本信息。上万的文件，多种数据库，每个数据库有很多节点等，这些问题如何解决。第二是时间问题，如果这个ETL过长需要半个月时间，那么就没有意义的。
人工智能要当老师了？“机器人”老师的时代已经到来
在美国，大数据工程师平均年薪达17.5万美元，在中国顶尖的互联网公司里，大数据工程师的薪酬比同级别的其他职位高出30%以上。DT时代来得太突然了，国内发展势头很猛，而大数据相关的人才却非常地有限，在未来若干年内都会是供不应求的状况，因此程序员们，你们的春天到了！
在大数据时代，数据分析的重要性毋庸置疑。但依然有很多人掌握了数据分析工具和技能，却做不好数据分析。 我们曾经都看到过这样的报道： “某市的人均住房面积是 120 平米”“计算机行业人均年收入超过 50 万元”。 看到这，不少人调侃自己“被平均、被幸福”了。 其实，这种事儿并不少见。我们最缺的不是数据，而是数的背后能看出什么结果。 就在前段时间，我的一个游戏分析师朋友告诉我，他的公司做了款游戏，很受欢迎，他们分别开发了安卓、iOS、Pad 等等版本。经过分析已有的付费数据，发现安卓用户的付费率要高于 iOS
用机器学习取代编辑部，Facebook“热门榜”一时间竟成了小道消息的集散地；永大集团抛售旗下合资大数据公司，接盘方身份存疑；苏宁云与天律信息合作，并引入“马克威模型”多维度提升数据分析服务……以下为
“2016易观A10大数据应用峰会”主论坛“大数据基础框架设计-实时分析技术平台洞察与实践”上，易观CTO郭炜发表了“企业大数据的实时分析之路”的主题演讲，从技术角度给大家讲述如何用实时分析帮助企业进行数据运营。 各位嘉宾，各位领导，各位技术的小伙伴们，早上好！ 非常荣幸今天站在这里和大家分享一下我们易观对于实时分析技术的一些理解。其实昨天于老师也曾经讲过，我们的实时分析会助力我们的用户资产增长，究竟什么是实时分析，实时分析究竟怎么样帮助企业能够做到他的用户资产增长。今天上午主要有几个技术大咖，后面我相信王
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