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情人节“据”透：百度大数据图谱揭秘各地浪漫指数

通过新鲜出炉的中国情人节大数据图谱——百度浪漫指数显示，截止到2月14日12:30分实时数据，北京、浙江、上海浪漫指数位居前三，其中，北京浪漫指数为169，浙江上海紧随其后。 ? 　　...TOP10省市；同时，搜索“情人节”、“情人节怎么过最浪漫”等情人节相关词，搜索结果页右侧也会显示情人节大数据图谱的入口级排行榜。 　　...不过，据百度方面透露，浪漫指数排名会随着搜索量的增多发生实时、动态变化，如果有你的参与，说不定会让你的城市成为又一个浪漫之都。 　　此外，百度浪漫指数还出炉了“去哪儿吃饭？”“送什么礼物？”...对此，有业内人士指出，“互联网时代，大数据已成为最重要的资源之一。百度浪漫指数为网友展示了数据分析的好玩和新意。...通过对大数据的分享，让更多人洞察到数据之美，意识到数据的价值，并对个人生活和企业决策提供重要的驱动作用。”

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    大数据资产管理实战

    各位好，今天和大家分享“大数据资产管理实战”这个课题。 本次分享包括大数据资产管理的概述、方法论和实施效果三个部分的内容。...那么在业务敏捷变革、应用快速创新的前提下，企业的大数据需要能够准确反映出企业的业务情况，进而需要高质量的数据和完善的数据管理机制，也就是大数据资产管理。下面我们来看一下复杂场景下数据资产的一个实例。...第二部分：大数据资产管理的方法论 大数据资产管理是一个复杂而长期的工程，主要包括“建规范、搭平台、管资产”三个环节。...第三部分：实施大数据资产管理的项目效果 根据前面介绍的大数据资产管理方法论，普元主导实施了一系列大数据资产管理类项目。...，将数据的价值提升，为日后基于大数据的应用与业务创新提供了有效支撑。

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    大数据资产管理实战

    各位好，今天和大家分享“大数据资产管理实战”这个课题。 本次分享包括大数据资产管理的概述、方法论和实施效果三个部分的内容。...那么在业务敏捷变革、应用快速创新的前提下，企业的大数据需要能够准确反映出企业的业务情况，进而需要高质量的数据和完善的数据管理机制，也就是大数据资产管理。下面我们来看一下复杂场景下数据资产的一个实例。...· · · 第二部分：大数据资产管理的方法论 大数据资产管理是一个复杂而长期的工程，主要包括“建规范、搭平台、管资产”三个环节。...· · · 第三部分：实施大数据资产管理的项目效果。 根据前面介绍的大数据资产管理方法论，普元主导实施了一系列大数据资产管理类项目。...主持参与了普元公司在国家电网的业务流程管理（BPM）、业务流程监控（BAM）、业务流程分析（BPA）等平台的建设，主导了上海移动大数据资产、大数据共享等平台的咨询和建设。

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    走进大数据应用！！——电商实战

    引言：大数据概念从21世纪初产生到被热炒至今只有几年时间。大数据的概念已逐渐被大众了解，简单地说，大数据就是一种获取大量有效的数据，并进行管理、分析从而得到某种结论的手段。...【未央研究原创】 　　1一、电商发展的现状 　　近十年是电子商务在中国飞跃发展的十年，据艾瑞研究显示，2014年我国B2C,C2C市场已突破万亿并仍以20%的速度增长，B2C占比逐年提高。...二、大数据如何应用于电商市场　　大数据在我国已广泛应用在电子商务平台的推荐引擎、金融行业的风险控制等多个领域。...亦如美国B2C巨头Amazon，并没有依靠大数据服务公司的力量，利用对自身数据的有效利用建立了自己的大数据推荐引擎，并且创造平台35%的销售额，被公认为电商大数据推荐的标杆。 　　...电商市场的多元化或将是百分点和其他大数据企业发展的好时机。 　　三、大数据面向电商平台的杀手锏!

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    离线和实时大数据开发实战

    离线和实时大数据开发实战 2018-7-6 张子阳 推荐: 3 难度: 5 ?...Hive，由于MapReduce需要编程实现，不利于部分数据使用人员，而Hive则将大数据的处理和分析能力赋予了普通数据相关人员。...总的来说，这本书能为各个技术提供一个鸟瞰式的概览，同时又提供了一些“实战”的内容，可是当读者只有一个概念时，感觉上又难以转入实战。...“操作手册”的部分（也有一些书整本都是操作手册，没讲基础概念，也很枯燥无味），所以实际上读者无法自行搭建其中某项技术的开发环境，比如Hadoop或者Spark，这样，因为环境没有搭建起来，也就无法进行实战和代码演练了...毕竟，一本书想要涉猎如此之多的大数据技术，也只能点到为止了吧。 不管实时还是离线，大数据的存储始终是基于HDFS。很多公司在面临海量数据时（传统的Mysql难以应对时），首先考虑的部分也是存储问题。

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    大数据挖掘实战-PyODPS基础操作

    今日推荐：案例分享 | 大数据传输中的二进制加密方案 文章链接：https://cloud.tencent.com/developer/article/2465951 推荐原因：数据加密作为一种有效的保护手段...在大数据时代，各种平台存储了大量的行为数据和用户信息，为了保证用户的隐私，数据安全作为数据治理的一部分，也被越来越多的人所提及。如何确保数据在传输过程中的机密性、成为了需要开发者需要考虑的难题。...前言 之前写过很多Spark和PySpark的项目和技术操作文章，主流框架基本就是Spark了，但是在最近很多大数据的朋友反应除了公司自研大数据平台部署Spark进行大数据计算之外，还有相当一部分公司采用了大数据托管方式依托云平台管理...很多第三方平台都有自己的大数据工具以及代码工具库，因此本系列内容就是主要写PyODPS这个目前算是主流常用的大数据类PySpark库，主要依托于阿里云的DataWorks，可以直接在大数据开发MaxCompute...比如初始使用PyODPS的用户会试图把数据拉取到本地，处理完成后再上传到 MaxCompute上，很多时候这种方式是十分低效的，拉取数据到本地彻底丧失了MaxCompute的大规模并行能力的优势，也就是没有用到大数据集群的并行计算能力

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