大数据建模是一个数据挖掘的过程，就是从数据之中发现问题，解释这些问题，建立相应的数据模型，可以通过预测创造新的决策参考，对于数据建模有不同的平台以及不同的工具，这个过程中也是有相应的标准，可以大大提高大数据建模的成功率。 一以业务目标作为实现目标 大数据建模不只是一个技术，而是一个为了解决业务流程的问题的过程，如果没有目标或者说不是以解决业务方面的问题作为目标，那么就没有大数据建模。 二了解业务知识 从大数据建模开始到结束，并且要基于了解业务知识的商业理解的基础上，知道这些相关的数据与业务问题有什么的关系，
数据仓库（数仓）与大数据区别，数据仓库（数仓）与数据库的区别，大数据与传统数据库的区别等等，这篇文章带你了解。
2015年4月，全国首家大数据交易所落户贵阳。贵阳大数据交易所的注册资本金为5000万元人民币，股东包括：贵阳阳光产权交易中心、九次方大数据公司、北京亚信数据有限公司、富士康集团代表—郑州市迅捷贸易有限公司、贵阳移动金融发展有限公司。 昨日（5月26日），贵阳大数据交易所发布了两份重要文档《贵阳大数据交易所702公约》和《2015年中国大数据交易白皮书》。 回复“大数据交易”可下载两份文件完整版，共369页！ 下文将摘录两份文档要点，与各位读者分享。 《贵阳大数据交易所702公约》 要点如下： 一、公约总则
顾名思义大数据是一个以数据为核心的产业。大数据产业生成流程从数据的生命周期的传导和演变上可分为这几个部分：数据收集、数据储存、数据建模、数据分析、数据变现。
1. 容量（Volume）：数据量大，数据量的大小决定所考虑的数据的价值和潜在的信息；
【摘要】首先要强调一点，本文讨论的重点是大数据“应用”，尤其是针对企业营销的大数据应用，对于大数据技术本文会有少量涉及，但是对于大数据工程、大数据科学，这不是这篇文章关注的范畴。 大数据营 销应用，在大数据带来的各类应用中，恐怕是品牌企业最关注的一个方向。被许多媒体报道过的ZARA的案例，就是一例典型的基于大数据获取、分析，完成经营 及营销决策的案例。这个案例让很多企业认识到，通过大数据了解客户的喜好趋势、提高利润空间，可能是一个非常有效的途径。但是我们要知道，因为大数据很 大，从关注到真正做出适当的投入和
有奖转发活动 回复“抽奖”参与《2015年数据分析/数据挖掘工具大调查》有奖活动。 三月底参加了中国人民大学统计学院海峡两岸数据挖掘研讨会，和大家简单聊了聊R语言在京东商城的数据挖掘应用。本来想接着写篇博文说明一下， 一直也没腾出时间，今天补上。 为什么要使用R语言 在互联网企业，在分析端使用闭源的商用软件几乎是不可能的，原因很简单：成本太高，不管是使用，还是研发及维护。 但我个人觉得这可能还不是最主要的原因，对于互联网企业来说，数据虽然获取更容易，但环境更为复杂。开源软件可以根据业务的变化 进行调整，但商
大数据营销应用，在大数据带来的各类应用中，恐怕是品牌企业最关注的一个方向。被许多媒体报道过的ZARA的案例，就是一例典型的基于大数据获取、 分析，完成经营及营销决策的案例。这个案例让很多企业认识到，通过大数据了解客户的喜好趋势、提高利润空间，可能是一个非常有效的途径。但是我们要知道， 因为大数据很大，从关注到真正做出适当的投入和适应的配套动作，对于企业来讲，其间的距离并非举步既至，反而往往充斥着各种认识误区。就笔者所见，认识误 区至少有三大流派：刻舟求剑派、叶公好龙派和甩手掌柜派。
有奖转发活动 回复“抽奖”参与《2015年数据分析/数据挖掘工具大调查》有奖活动。 数据科学的实践需要三个一般领域的技能：商业洞察、计算机技术/编程和统计学/数学。与询问对象有关，具体的重要技能集合总
从统计到数据分析，从数据挖掘到大数据，数据科学逐渐成为了一门新兴的学科，数据分析师也逐渐成为了一门抢手的职业。如何成为数据分析师？如何入行数据分析？教育是一个难题！在这个行业中，是否有高质量的证书？拿到证书后能找到多少薪资的工作？今天，我们来分析分析作为这个行业中的老牌，CDA数据分析师的等级标准。
我最近在How-tos专家系列介绍了如何在大数据系统上数据建模。在演讲过程中，许多与会者提出了一些非常有趣的问题。众所周知，大数据系统围绕结构需求的形式化程度较低，但是对于数据仓库继续为传统用例提供服务而言，建模仍然是非常重要的功能。我想分享一下我在本届会议期间以及访问组织时收到的一些较常见的问题，并对此做出回应。
随着信息技术和网络技术的快速发展，人类所存储的数据越来越多，数据已经从量变走向了质变，成为了“大数据”(Big Data)。大数据概念首见于1998年《科学》(Science)中的《大数据的管理者》(A Handler for Big Data)一文。 2008年《自然》(Nature)的“大数据”(“Big Data”)专刊之后，大数据便爆发了，成为了学术、产业和政府各界甚至大众的热门概念，美国等发达国家已经制定并实施大数据战略。 刘红、胡新和指出，大数据带来了第二次数据革命，使得万物皆数的理念得以实
最近在How-tos专家系列介绍了如何在大数据系统上数据建模 。在演讲过程中，许多与会者提出了一些非常有趣的问题。众所周知，大数据系统围绕结构需求的形式化程度较低，但是对于数据仓库继续为传统用例提供服务而言，建模仍然是非常重要的功能。我想分享一下我在本届会议期间以及访问组织时收到的一些较常见的问题，并对此做出回应。
最近一年大数据火爆异常，各种培训班开课广告满天飞，很多做开发的朋友也想转到大数据这一行，在投递简历的时候进场被几个岗位搞迷糊，他们是大数据分析师，大数据研发工程师，大数据建模工程师，大数据挖掘工程师。我会根据前同事所在公司的相应岗位，列出岗位职责和要求，供大家借鉴。
<数据猿导读> 说起大数据创业，最让创业者头疼的是大数据人才太少！为此，普林科技开设了普林大数据学院，为大数据行业源源不断的输送专业人才。其教育服务平台“数据嗨客”不但在线上汇集了大数据知识，还可以在
Hadoop、YARN、全数据分析、数据建模等这些大数据名词纷至沓来时，不由你漠视大数据的趋势。但趋势归趋势，当你着手大数据应用时，从何着手就成为了一个非常现实的问题。 99%被忽视的数据 所谓大数据，让我们抛开其4V的特性，思考一些究竟有哪些数据应该进行分析，很多人将大数据理解为微博、微信等非结构化数据，实际上，很多行业/企业并不拥有这些数据，这些数据通常掌握在互联网厂商手里，对于很多行业/企业来说，基于互联网的应用很多还都是一个尝试性的阶段，对于互联网大数据分析还不是一个急迫的需求。 行业
康威定律说：“设计系统的架构受制于产生这些设计的组织的沟通结构。”通俗的来讲：产品必然是其（人员）组织沟通结构的缩影。这个定律是比较靠谱的。我给你举个自己的例子。
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
在互联网逐渐步入大数据时代后，不可避免的给企业及消费者行为带来一系列改变与重塑。其中最大的变化莫过于，消费者的一切行为在企业面前似乎都将是“可视化”的。随着大数据技术的深入研究与应用，企业的专注点日益聚焦于怎样利用大数据来为精准营销服务，进而深入挖掘潜在的商业价值。于是，“用户画像”的概念也就应运而生。
终于又可以名正言顺的发一篇聊天吹水。。。哦不是，是技术杂谈类的文章了，官方有活动？那必须跟上啊！咳~那么闲言少叙，下面是食用须知：
随着数据科学领域的招聘信息越来越多，范围也越来越广.Datacamp根据最新的数据科学相关招聘信息，全面的了解各个行业之间数据科学领域每个职位角色之间的差异，以及所赋予的工作职责。 最主要分为以下几个
随着数据体量的快速增长、算法迭代优化以及CPU、GPU、DPU等多种算力技术的发展，以大数据建模为核心的机器学习技术正被企业广泛应用到营销、广告、风控、生产等场景中。
风控是业务健康发展的保障。通过大数据建模可以实现智能风控，对作弊和欺诈等行为进行风险识别和控制，有效提升风控效果。而大数据则是智能风控的基础，在实际应用中却很难集中整合数据用于风控建模。出于隐私保护和商业竞争等因素，数据不能直接共享，给智能风控带来挑战。联邦学习技术可以在原始数据不出域的情况下实现多方联合建模，既可以保护数据隐私，又可以挖掘多方数据协同应用价值，助力实现大数据智能风控。 腾讯大数据团队在联邦学习和隐私保护技术上已经深耕多年，4月9日9点，腾讯大数据Angel PowerFL负责人程勇将会在第
高考出分了，又是一年一度各位考生和家长手忙脚乱开始填报志愿的时候了。很多考生和家长纷纷咨询Alfred：大数据现在不是很火吗？大数据专业怎么样呀？应该填选择哪个大学比较好？
PPV课原创文章 转载请注明出处 未来是一个大数据的时代，从企业实践来看，建立大数据的存储和数据管道首先需要技术，但是怎么通过数据去做分析？这就需要数据建模能力。怎么确定建模或者分析的方向？这就需要业务能力。在大数据系统实施过程中，需要的技术人员不只是IT方面的技术人员，还要专业领域里的技术专家，才能够把这个系统建好，否则根本无法了解一个系统分析的方向。 “+”时代呼唤“+”人才 大数据时代到底需要什么样的人才？主要有三个方面，一是技术相关人才，包括平台搭建和应用开发；二是统计学相关人才，包括数
本文共3400字，建议阅读时间7分钟 本讲座选自刘伦博士于2015年4月16日在 RONG 系列论坛之三——大数据与未来人居研讨会上所做的题为《大数据时代的城市模型研究——来自麦克·巴蒂访谈的启示》的演讲。 嘉宾介绍： 刘伦：剑桥大学土地经济系博士研究生，清华大学建筑学院，城乡规划学硕士，清华大学建筑学院，建筑学学士，北京大学国家发展研究院，经济学学士（双学位）。研究方向：定量城市研究，城市模型，英国城乡规划等。 讲座全文： 刘伦：非常高兴来这里和大家交流，我交流的题目是数据时代的城市模型研究，来自于麦
0x00 前言 周末闲来无事，想到从13年接触大数据这个名词，到现在也有4年的时间了，随便聊一聊自己和大数据接触的那些经历。 0x01 大数据 “什么是大数据？” 这个问题其实挺难回答的，因为随着技术和时代的变化，一些名词总是被赋予不同的概念，大数据也是，在居士的认知历程中，大数据的概念在某个时期有很广的含义，然后过了一段时间之后，就被划分出来了一些，然后又被划分出来一些，不知道以后还会是什么样子。 居士在这里聊一下自己对于大数据不同阶段的认识。 2013年初 2013年初，刚接触大数据的概念，当时最
最近有几个群友问我大数据怎么入门，作为一个零基础大数据入门学习者该看哪些书呢？我结合自己看过的书和了解到的比较好的数据，给大家分享一下。
导读 / Introduction 5月26日-28日,在2021中国国际大数据产业博览会上,凭借对前沿趋势的把握和技术领先性,腾讯大数据-天工平台上的Angel PowerFL安全联合计算技术,荣获“领先科技成果奖——新技术”奖项。 数博会是全球首个以大数据为主题的博览会,由国家发展和改革委员会、工业和信息化部、国家互联网信息办公室和贵州省人民政府共同主办。作为数博会上的“重头戏”, “领先科技成果奖”是目前为止国家科学技术奖励办备案的唯一以博览会名义设奖和唯一以大数据为主题的专业奖项。 作为腾讯
这本书的最大特点是通俗易懂，只要有一点点的开发经验就可以读懂这本书。通过这本书，可以很轻易地理解类似于淘宝、京东这样的网站背后是怎么运行的，然后建立起一个比较宏大的视野，了解到自己平时所做的工作在整个团队里的是怎么样的定位。可能唯一的遗憾在于这本书成书于2012年，有些技术已经跟不上现在的技术发展，比如云原生、分布式数据库。
中国科学院大学教授石勇 由中国人工智能学会发起主办，CSDN承办的2015中国人工智能大会（CCAI 2015）于7月26-27日在北京友谊宾馆召开。27日下午，“大数据的机遇与挑战”专题论坛在中国科学院大学教授石勇的主持下开始，他给出了讨论的7个话题方向： 大数据与人工智能 大数据的科学原理与数据科学 非结构与半结构大数据的结构化问题 大数据的复杂性表达和数据社会 大数据的开放，产权与隐私问题 大数据与人类健康 大数据与信用评分及社会管理 清华大学计算机系副主任、国家“千人计划”特聘专家朱文武，复旦大学
R提供了很多包可以来做数据分析。除了给我们提供一个非常好的界面以便于我们进行统计分析以外，而且它最大的优点就在于R语言得到了全球开发者和许多数据科学大师们的鼎力支持。现在，可供世界各地的使用者下载的R包多达7000个。 除了一些大家熟悉的R包，比如caret、ggplot、dplyr、lattice，还有很多被证实做数据分析很有用但是不易被我们察觉的包。鉴于此，我们创立了一个与数据分析相关且易于理解的R包清单。 为了使这份向导更有参考价值，我们还进一步的做了两件事： 1映射这些R包以用于让这些平台可以进行预
近几年的大数据，确实在行业当中得到越来越多的重视，越来越多的企业开始成立数据业务部门，针对企业不断累积起来的数据资产，进行价值挖掘和应用。对于企业而言，大数据相关人才的引进，有大数据开发，也有数据分析，今天我们就来讲讲大数据开发岗和分析岗两者的区别。
随着如今5G时代来临，大数据技术和人工智能逐渐成为现代社会的主流技术，因此也有越来越多的人想去了解和学习大数据技术，一方面是为了紧跟时代步伐把握未来发展趋势，另一方面是为了自身利益谋求发展。随着近些年互联网科技的快速发展，大家不难发现学习大数据技术的发展前景确实未来可期。那么今天就带大家盘点一下，有哪些国内高校开设了大数据专业。
政务是个大市场，阿里、腾讯、电信、华为都在赔本赚吆喝。本文作者宇同学是资深从业人士，研发总监，他会写一系列文章来阐述政务云全景。 前面三篇分别深入阐述： 政务大数据点本质：《 浅谈政务大数据的本质》 政务大数据的全景图：《政务大数据的全景图》 政务大数据的上下文范围：《政务大数据的上下文范围》 反响非常好，本篇接上一篇讲讲政务大数据的概念模型。希望大家会喜欢！ 后续还有一系列文章；敬请期待。 本文是漫谈政务大数据系列文章序（《政务大数据的本质》）之外的第三
除了支撑集团的大数据建设，团队还提供To B服务，因此我也有机会接触到一些正在做数字化转型的传统企业。从2018年末开始，原先市场上各种关于大数据平台的招标突然不见了，取而代之的是数据中台项目，建设数据中台俨然成为传统企业数字化转型的首选，甚至不少大数据领域的专家都认为，数据中台是大数据下一站。
可视分析技术已经发展了近十年。在这些年间，人们研究了大量的可视分析方法和案例，发表了不少研究论文。然而，对于一些基本问题，人们依然没有明确的答案。例如，一个基本的可视分析流程是怎样的？一个可视分析系统应该包含哪几个组件？如何评价和比较不同的可视分析系统？在VAST’2014的一篇论文中[1]，Sacha等人提出了一个可视分析模型，系统性的回答了以上问题。 如图1所示，他们的模型包含左边计算机的部分和右边人的部分。在计算机部分中，数据被绘制为可视化图表，同时也通过模型进行整理和挖掘。可视化图表既可以显示原始数
3月30日，由工信部部属单位中国工信出版传媒集团主办的第七届中国国际大数据大会在京召开，大会公布了“2020年度中国国际大数据大会行业评选”结果，腾讯云安全隐私计算产品凭借对大数据行业的深入解读，以及在数据安全、隐私保护等领域的出众能力和突破性成就，荣获“2020年度大数据行业创新产品”奖。 如今，在数字经济时代，大数据已成为全球数字经济发展的新动能，在各行各业智能化转型和高质量发展中都发挥着重要的作用和价值。与此同时，数据孤岛、数据隐私安全等问题又在一定程度上捆缚着企业发展的“手脚”，导致企业之间
数据猿导读 工业在我国经济中占比较重要的地位。近年来，我国经济的快速发展，进入了一个中高速增长的新常态。工业在中国经济中的比重依然在不断增强。同时，工业和我们日常生活是息息相关的。 作者 | 葛利鹏
2017年，就要过去了，这一年想了很多事，也实践了一些，取得了一些进展，但也留下更多遗憾，需要在2018年去解决，特此分享于你。 1、关于大数据变现 我们成立了对外拓客的模型团队，用精准去赢得客户，这是以前从来没有过的，走在正确的道路上很重要。 一般企业的短信营销点击率（里面有链接）能做到多少呢？我们希望能达到50%，这也许是个不可能完成的任务，但精准的驱动力还是太强了，在很多场景上，我们从1%开始做，迈到了5%，10%，直到34%，虽然没法达成终极目标，但对于精准的探索过程让每个人受益，每次客户的复购
数据猿导读 韩国将针对数据交易专门立法，确保所有数据公平交易；大数据营销公司“互动派”拟400万元成立参股数据公司；数据管理专家erwin宣布收购业务流程建模供应商Casewise……以下为您奉上更多
本文介绍了大数据分析平台在电网公司中的应用场景、分析模型和主要功能，通过具体案例展示了如何通过大数据分析技术提升电网公司的业务效率和智能化水平。
虽然我们栏目名字叫“每天一个数据分析师”，但本期C君采访了可不止一位，他们有的是从业几年甚至十几年的老兵，有的是从零开始想要转型的准数据分析师。但他们不久前做了同一件事儿，那就是参加了第三届CDA数据
大数据文摘和御数坊合作，带给您“数据治理与管理领域”顶尖时讯。此活动由御数坊创始人刘晨，亲临美国企业数据世界EDW2015大会现场，为您报道大数据最不应却又最容易被忽略的内容，大数据文摘和御数坊同步为
0x00 前言 前段时间有不少朋友让推荐一些数据仓库的书出来，本着“如果重复三次回答同一个问题，就应该写一篇博客”的原则，在这里梳理一下数据仓库相关的资源给大家。 这里的推荐只有居士自己看过的书，至少
<数据猿导读> 浙江移动大数据中心经理傅一平在2016年中国信息通信大数据大会上发表了以“运营商大数据变现的实践和思考”为主题的演讲。傅一平表示，运营商在金融领域做反欺诈和验真，没有做征信。如果要在金
大数据文摘翻译作品 作者：VincentGranville 翻译：罗康，阚玺, 孫柒柒 校对：陈洁 如需转载，后台留言申请授权 欢迎熟悉外语（含各种“小语种”）的朋友，加入大数据文摘翻译志愿者团队，分别回复“翻译”和“志愿者”可了解更详细信息。 统计根据不同的领域（生物，营销，产品，金融等）分有多类统计学家，比如：生物统计学家、经济学家、运筹学专家、精算师和商业分析师等。在数据科学领域，也有不同类别的数据科学家。他们首先工作职位不同，比如我的工作职位就是一个数据公司的联合创始人（译者：DataScienc
11月到了，大家都应该开始写年度总结了，这里笔者结合工作实践写了一个虚拟版的年度总结计划，希望于你有所启示。
安森，个推CTO 毕业于浙江大学，现全面负责个推技术选型、研发创新、运维管理等工作，已带领团队开发出针对移动互联网、金融风控等行业的多项前沿数据智能解决方案。
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