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勿谈,且看Bloomberg的中数据处理平台

这里,我们不妨走进Bloomberg的用例,着眼时间序列数据处理上的数据和体积挑战。 以下为译文 在Bloomberg,我们并不存在大数据挑战。 时至今日,高核心数、SSD以及海量内存已并不稀奇,但是当下的大数据平台(通过搭建商用服务器集群)却并不能完全利用这些硬件的优势,存在的挑战也不可谓不大。 通过使用开源平台,我们认真思索来自多个提供商的意见,在中型数据处理上,我们可以看到很大的发展空间。 更重要的是,我们的收获不只是性能一个特性,我们更可以通过开源技术连接到一个更广泛的发展空间。 使用HBase,用户可以在的Portfolio文件上做拆分,并且分配到集群中的多个主机上进行处理。 这就意味着,Java当下已经成为很多高fan out计算系统的基础,其中包括Hadoop、HBase、Spark、SOLR等,同步进行垃圾回收将解决非常的问题。

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爬取五平台621款手机,告诉你双十一在哪最便宜!

去哪呢? 作为一个机(pin)智(qiong)boy,肯定要比价啊,哪家便宜去哪家~ 我用Python爬取了某比价网站的手机数据,获取了其中五平台(天猫,京东,拼多多,苏宁易购,国美)的手机价格数据。 去哪最便宜? 去哪最便宜?为此我设置了一个评选标准: 设置当 price = min_price 时,该平台为最省钱平台~ 因此同一手机类型可能对应多个优惠平台。 那么对于手机类型A来说,京东、拼多多、苏宁都是最省钱平台。 按照这个规则,我按照五平台分别成为这621款手机的最省钱平台的次数,来进行排名。 ? 我简单分析了一下,影响因素有以下几点: 中兴、联想、锤子等较小手机品牌,基本只在京东商城销售,这会导致对于这些品牌的手机来说,销售平台是京东,最省钱的平台也只能是京东。

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    遇到有这六缺陷的数据集该怎么办?这有一份数据处理急救包

    在这篇文章中,身兼AI工程师/音乐家/围棋爱好者多职的“斜杠青年”Julien Despois给出了数据科学中需要避免的6错误。 量子位将全文编译整理如下: ? △ 一张图片的各种变化 不管怎么操作吧,只需保证这些数据仍代表相同类就好了。 虽然这种操作很厉害,但仍不如收集更多原始数据效果好。 ?

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    数据产品不就是报表吗?大错特错!这分类里有大学问

    对于企业来说,数据产品大多自建,对于小企业来说,大多市场购买。 以上分类过于抽象,下面就实际案例详解数据产品。 TO B:外部购买-面向运营 TOB是指面向企业经营管理者,举个例子,今天我想在京东上牙膏,在一顿操作猛如虎后,筛到了牙膏,下单,静等快递小哥上门。 产品的弊端在于需要把原生态的业务数据上传到对方服务器中,虽然说平台保证数据安全,但是互联网的企业还是不相信。在人力资源够用的情况下,公司出于数据安全的角度,还是自己玩吧。 我们有媒体侧的数据曝光、点击、花费,我们有商家付出的成本,我们有C端用户感兴趣的信息,有些数据我们需要明细,有些数据我们需要汇总,这么庞大的数据,这么复杂的数据交互都是怎么实现的呢? 对应的TOB面向开发的,需要懂开发环境,开发的数据处理流程,开发的数据处理工具,工具的使用方法,包含调度内存占用等等。猜测和FineBI获取数据,创建数据集是同样的从业者技能吧。

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    Python数据分析实战(1)数据分析概述

    : 从随机样本到全量数据 从精确性到混杂性 从因果关系到相关关系 举一个典型的例子:男士到超市尿布会顺带买一些啤酒,通过大数据分析出的结果促使超市在尿布的货架附近放一些啤酒,从而增大销量,尿布与啤酒之间没有因果关系 人才方面的需求主要包括: 数据分析师 统计分析 预测分析 流程优化 大数据工程师 平台开发 应用开发 技术支撑 数据架构师 业务理解 应用部署 架构设计 之所以要学习数据分析,是因为数据正变得越来越常见和廉价 Q:怎么从面包判断,面包师傅有没有偷工减料? A:抽查几个面包,秤秤看重量差距有没有过大。你需要先知道面包的平均重量,再对面包进行抽样,看看面包的重量是否呈现常态分布的钟形曲线? 3.成为数据分析师之路 成为数据分析师的自我修养: 敏感 探究 细致 务实 数据分析师需要具备的技能如下: 熟悉Excel数据处理 数据敏感度较强 熟悉公司业务和行业知识 掌握数据分析方法 相关分析法 (2)由于Python有不断改良的库,使其成为数据处理任务的一代替方案,结合其在通用编程方面的强大实力,完全可以只是用Python这一种语言去构建以数据为中心的应用程序,其中: 常用数据分析库 Numpy

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    数据可视化为你解读数字货币的那些事儿

    交易所它是怎么一个原理呢?它首先是有个非常的钱包地址,你可以往这个交易所里面打钱,然后你在交易所上面做交易。 搞比特币的第一批人可能都是码农,所以他们一般都对数据处理或接口有些经验,在很多的平台上,很多交易全都是通过自动化来做的。 也就是在国外的市场上开了一些交易的这个通道,可以点对点,意思就是平台说我不和你买卖比特币,但是你可以找张三去,张三手里有这个比特币,我们提供了场所,你们去交易,这个责任不在我,这个就是场外交易。 我们这个表呢其实是一个联合的表,把它左边的点的信息和右边的点的信息全部放在边表里面,合成一张表,可视化平台就可以去处理然后做展现这件事情。 我记得印象里好像是美元和比特币的交易,大家在国外入场,它本身支持美元购买主流数字货币,平台也可以提供这比特币的美元通道,所以它的交易量会特别,它出厂提前他也是把这个东西换成比特币,然后再出来。

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    附书单|学Python听什么课,看什么书

    ---- 大家好,在之前的文章中我们已经解决了新手朋友们在初学Python的路上的两个常见问题:IDE怎么选、报错怎么办,今天本文再聊一下另一个常见话题:要不要买课、听什么课、看什么书。 现在刚好618期间,各大购物平台都有一定的优惠,是个囤书的好时间,最近来咨询买书相关问题的读者也很多,那么本文也推荐一些我觉得不错的Python相关书籍,大多是我买过并看完的。 Python数据分析 很多读者私聊我Python数据分析什么书,其实这很难回答,数据分析首先你拿到数据要知道怎么分析,而不是拿到数据去想用什么工具分析,所以数据分析这一块理论大于工具,先把数据分析中的常见方法 因此对我而言数据分析其实分为数据处理(数据清洗、可视化等),数据建模、分析两部分,下面推荐几本书。 《Python数据分析与挖掘实战》强烈推荐,没什么废话,基本的数据处理挖掘方法都涉及到了,精华是有很多从具体的数据集出发一点一点带你做数据分析,读完之后面对一个数据集应该不会束手无策。

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    零售行业的交叉销售数据挖掘案例(python案例讲解)

    业界中用到的数据量都超过GB级别,研究数据处理,学好数据处理是万里长征第一步,也是学习数据分析与数据挖掘的核心。练习基本功需要耐心和毅力,也需要学习方式。 建议学习方式如下: ○对各类数据每一种类型的数据处理根据案例学习并总结数据处理经验。 接下来,通过一个例子来说明支持度和置信度的计算方法,我们看一下怎么求“如果顾客购买了苹果,他们也会购买香蕉”这条规则的支持度和置信度。 从排序结果来看,“顾客苹果,也会奶酪”和“顾客奶酪,也会香蕉”,这两条规 则的支持度和置信度都很高。超市可以根据这些规则来调整商品摆放位置。例如如果苹果促销,就在旁边摆上奶酪。 学好数据挖掘,数据处理是关键,其他就是引用统计学的方法以及机器学习的算法等!

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    这几款2022年上市的高性价比代码用笔记本,618可入手

    价格方面,我猜应该是一样的,现在电商平台都有1个月保价功能,就是在一个月内,如果降价了是退差价的,商家没必要为自己增加工作量。 之前有一位学女生咨询我,如何在mac里装window的虚拟机,我觉得这是对mac最大的侮辱。 之后在换新本子的时候,你也有自己的习惯和开发风格,当然也能赚钱了,该啥。 2.XXXX本子怎么样? 4.在哪个电商平台选购便宜 我现在刷抖音,只要主题是618值得什么手机的,都是拼夕夕的广告,iPhone13 直降800等等。 相同的商品,最终实付可能比狗东和猫猫要低。 但是问题也来了,保不保险,会不会出问题,商品有问题,售后怎么样?能不能及时退换货,这就不好说了。 我个人的选购策略是,大件只在狗东,售后有保障。

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    ☞【观点】徐尽欢:我也说说大数据

    然而大家都忘了一件事,研究院说他们的云可以做到的,用hadoop就可以,你们都不用怎么收场呢,然后方案探讨就变成了,所有集成商各自来说说怎么能结合大数据平台及以往的平台把这事给干了,有集成商敢说不行, 当时的老板觉得我有创新精神和开拓精神,真不知道怎么看出来的。让我负责土豪动总部网路部,接手时候发现没单子呀,单都在计费部门呢。 真是置之死地而后生,先学习一下网路部门各种专业系统,比如话务网管,数据网管,传输网管,wlan……各种,每个系统都有哪个集成商在建,用的什么数据库,,为什么不买? 不过我也比较倒霉赶上移动不让oracle数据库,用也不能,集成商偷偷用是你们的事,出了事让Oracle告你们,反正我每个项目都有一句话问你们了能不能不用oracle.您要说不能,那你回去再想想!!! 商务招标结果就是,使用oracle exadata作为业务分析平台,研究院云作为历史数据存储,考虑到hadoop的弊病同事采用mpp架构软件辅助处理!

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    数据分析的过程

    数据处理:数据的规整,按照某种格式进行整合存储。 3. 数据分析:使用相关工具对数据进行统计计算,得出分析结果。 4. 数据展现:数据可视化,使用相关工具对分析出的结果进行展示。 ? SAS:SAS(STATISTICAL ANALYSIS SYSTEM,简称SAS)公司开发的统计分析软件,是一个功能强大的数据库整合平台,价格昂贵,银行或者企业才的起。 image 近两年来,数据分析师的岗位需求非常,而90%的数据分析岗位的技能要求,都需要掌握Python作为数据分析工具。 我们的课程以代码驱动的方式,讲解如何利用Python完成数据处理、数据分析及可视化方面常用的数据分析方法与技巧。

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    如何从0到1搭建大数据平台

    但是对于没有了解过大数据平台、数据仓库、数据挖掘概念的同学可能还是无法顺利完成搭建,因为你去百度查的时候会发现太多的东西,和架构,你不知道如何去选择。今天给大家分享下大数据平台怎么玩的。 通常大数据平台的架构如上,从外部采集数据到数据处理,数据显现,应用等模块。 数据采集 ? 用户访问我们的产品会产生大量的行为日志,因此我们需要特定的日志采集系统来采集并输送这些日志。 好的数据应用一定要借助可视化显现,比如很多传统企业的帆软。开源界推荐一款可视化工具Superset,可视化种类很多,支持数据源也不少,使用方便。 最近数砖收购的redash,也为了自己能一统大数据处理平台。可以看出可视化对于企业数据价值体现是很重要的。 结尾 通过本文,可以对大数据平台处理做初步了解,知道包含哪些技术栈,数据怎么流转,想要真正从0到1搭建起自己的大数据平台,还是不够的。

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    BIG DATA + BIG IDEAS = BIG IMPACT(70+ PPT)

    大数据遇上思想,成就的“佳缘”会有多大多广多深,你造吗? 首先,它正在改变世界! ? 大数据就像波涛般深不可测、毫不确定、复杂多变、模棱两可 ? 我们正在经历前所未有的十年 ? ? 这是大数据的“4V定义”(Volume-Variety-Velocity-Veracity):不仅要数据多,还要多样化,生产速度快,同时还存在巨大不确定性,四样一样都不能少(以后知道怎么和小伙伴解释大数据的定义了吧 造物主赐给人类神奇的左右脑,就是告诉我们理性要结合感性,想象力中和分析判断力,思想引领大数据 ? ? ? ? ? ? 试想下,如果爱因斯坦和甘地是同一人? ? 大数据,思维 ? 不要再仅仅专注于技术本身了;想想庞大的消费群体吧 ? ? 用户关心的是:我是谁?我需要什么?我在哪?我去过哪?我要去哪?发生什么了?什么能刺激我? 我啥了?我喜欢啥? ? 多年从事图像及数据处理和分析、计算机视觉、模式识别、机器学习、增强现实等领域的技术研究和创新应用。希望借此平台,与大数据分析爱好者以及专家学者交流。

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    如何从0到1搭建大数据平台

    但是对于没有了解过大数据平台、数据仓库、数据挖掘概念的同学可能还是无法顺利完成搭建,因为你去百度查的时候会发现太多的东西,不知道如何去选择。今天给大家分享下大数据平台怎么玩的。   架构总览  通常大数据平台的架构如上,从外部采集数据到数据处理,数据显现,应用等模块。  数据采集  用户访问我们的产品会产生大量的行为日志,因此我们需要特定的日志采集系统来采集并输送这些日志。 好的数据应用一定要借助可视化显现,比如很多传统企业的帆软。开源界推荐一款可视化工具Superset,可视化种类很多,支持数据源也不少,使用方便。 最近数砖收购的redash,也为了自己能一统大数据处理平台。可以看出可视化对于企业数据价值体现是很重要的。   结尾  通过本文,可以对大数据平台处理做初步了解,知道包含哪些技术栈,数据怎么流转,想要真正从0到1搭建起自己的大数据平台,还是不够的。

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    曝光:硅谷巨头们如何玩赚大数据

    2硅谷公司的大数据运行现状 目前硅谷各个公司的数据处理水平和模式差别还是蛮的。 2Facebook:大数据主要用于外部广告精准投放和内部交流 Facebook 有一个超过30人的团队花了近 4 年的时间才建立了Facebook 的数据处理平台。 并进行了一系列配套的收购活动,比如买下世界第二广告平台Atlas。 这个数据处理平台的建立让各个不同部门之间可以通过数据容易地交流,明显改变了公司的运行方式。 Simon和当时部门仅有的另外三个同事写出了一个模型后发现:真正LinkedIn 服务的人,在决定的那个环节上,其实是一线的产品经理,和用 LinkedIn 在上面猎聘的那些人。

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