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关键词

统计、挖掘、OLAP之间的差异

领域里,经常会看到例如挖掘、OLAP、等等的专业词汇。如果仅仅从字面上,比较难描述每个词汇的意义和区别。 一、是一个的概念,理论上任何对进行计算、处理从而得出一些有意义的结论的过程,都叫。 从本身的复杂程度、以及对进行处理的复杂度和深度来看,可以把为以下4个层次:统计,OLAP,挖掘,。二、统计统计是最基本、最传统的,自古有之。 五、是指用现有的计算机软硬件设施难以采集、存储、管理、和使用的超规模的集。具有规模、种类杂、快速化、价值密度低等特点(4V特性)。 总结从的角度来看,目前绝学校的应用产品都还处在统计和报表的阶段,能够实现有效的OLAP挖掘的还很少,而能够达到应用阶段的非常少,至少还没有用过有效的集。

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开发岗和岗对比

对于企业而言,相关人才的引进,有开发,也有,今天我们就来讲讲开发岗和岗两者的区别。 7.jpg 处理的整个流程,可以划为几个阶段:储存、计算、挖掘、可视化等。 其中存储和计算的阶段,通常由开发岗位完成;挖掘、可视化阶段,则主要由来完成。 2.jpg,主要工作重点在建模与,更多注重的是指标的建立,的统计,之间的联系,的深度挖掘和机器学习,并利用探索性的方式得到更多的价值线索。 1.jpg关于开发岗和岗,以上为家做了一个简单的对比了。

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    对于师的意义

    从无人谈及,到现在的肆炒作,到底什么才是,对于师,它有意味着什么?本文将为您解答。 进步的一面体现在,的概念正在促使内部组织的文化发生转变,对过时的“商务智能”形成挑战,并促进了“”意识的提升。 基于的创新技术可以很容易地被应用到类似的各种环境中。 的机会领域 当“网站”发展到“智能“,毫无疑问,人员也工作也应该发生一些转变,过去的工作主要是以网站为中心并制定渠道的具体战术,而在将来则需要负责更具战略性的、面向业务和(专业知识的工作 目前网站专家们最常用的工具无疑是各类网站工具,人并不熟悉商业智能和统计工具如Tableau、SAS、Cognos等的使用。拥有这些工具的专业技能将对人员的发展有好处。 行动计划 在时代,其中一个最的挑战将是满足需求和技术资源的供给。当前的“网站”的基础普遍并不足够成熟以支持真正的的使用,填补技能差距,越来越多的“网站师”将成长为“师”。

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    】用告诉你爱情的残酷真相

    导读  信息专家了成千上万条可怕又令人心碎的后,发现人们其实可以预测到恋人的关系可能会以什么方式来结束。   相爱到婚姻是幸福,那么反面就是相爱然后手。   信息专家卫·麦克坎德莱斯和李·拜伦在了成千上万条可怕又令人心碎的后,发现人们其实可以预测到恋人的关系可能会以什么方式来结束。    前辈们可以对别人的婚姻作些“指点”,但不要“指指点点”吧【本文来源:超级学建模】 PPV课其他精彩文章: ----1、回复“干货”查看干货 师完整知识结构 2、回复“答案”查看Hadoop 知识无极限6、回复“啤酒”查看挖掘关联注明案例-啤酒喝尿布7、回复“栋察”查看栋察——时代的历史机遇连载8、回复“咖”查看咖——PPV课爱好者俱乐部省会会长招募9、回复“每日一课 专注行业人才的培养。每日一课,(EXCEL、SAS、SPSS、Hadoop、CDA)视频课程。资讯,每日享!咖—PPV课爱好者俱乐部!

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    平台的

    处理是产业的核心路径,然后再加上最后一公里的可视化,整个链条就算彻底走通了。处理的类如下图所示,我们可以从业务、技术与编程模型三个不同的视角对处理进行归类:? 例如,针对查询检索中的全文本搜索,ElasticSearch会是最佳的选择,而针对统计,则因为统计涉及到的运算,可能都是针对一列,例如针对销量进行求和运算,就是针对销量这一整列的,此时, 机器学习与常见的稍有不同,通常需要多个阶段经历多次迭代才能得到满意的结果。下图是深度的架构图:?针对存储的,需要采集样本并进行特征提取,然后对样本进行训练,并得到模型。 场景1:某厂商的舆情我们在为某厂商实施舆情时,根客户需求,与处理有关的部就包括:语义、全文本搜索与统计后的会同时写入到HDFS(Parquet格式的文本)和ElasticSearch。同时,为了避免因为去重去噪算法的误差而导致部有用被“误杀”,在MongoDB中还保存了一份全量

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    Python:3工具

    在这篇文章中,我们将讨论三个令人敬畏的Python工具,以使用生产提高您的编程技能。 正如它的网站所述,Pandas是一个开源的Python库。让我们启动IPython并对我们的示例进行一些操作。 单独使用Python非常适合修改并做好准备。现在有了Pandas,您也可以在Python中进行科学家通常将Python Pandas与IPython一起使用,以交互方式集,并从该中获取有意义的商业智能。查看上面的网站了解更多信息。 这是来自Apache Spark项目的库。PySpark为我们提供了许多用于在Python中的功能。它带有自己的shell,您可以从命令行运行它。

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    区别是什么?可以从这三方面来看

    简而言之,达到规模的,极快的流通速度,类型和来源的多样性,低值密度以及可以反映事物真实性的就是。那么和传统之间有什么区别?亿信华辰小编给家介绍一下。 区别是什么? 处理的规模不同:是指在可承受的时间范围内无法使用常规软件工具捕获,管理和处理的集合;是指使用适当的统计方法来收集,以进行。 “传统时候,知识使用机器学习模型作为黑匣子工具来协助。 “”通常是两者的紧密结合。不仅会产生效果评估,而且还会基于此进行产品升级。 在的背景下,通常是上墨的序幕,而建模是的结果。

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    方法 及 相关工具

    要知道,已不再是,最重要的现实就是对进行,只有通过才能获取很多智能的,深入的,有价值的信息。 越来越多的应用涉及到,这些的属性,包括量,速度,多样性等等都是呈现了不断增长的复杂性,所以,方法在领域就显得尤为重要,可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。 基于此,方法理论有哪些呢?? 的五个基本方面PredictiveAnalyticCapabilities (预测性能力)挖掘可以让员更好的理解,而预测性可以让员根可视化挖掘的结果做出一些预测性的判断 统计 统计与主要利用布式库,或者布式计算集群来对存储于其内的海量进行普通的类汇总等,以满足常见的需求,在这方面,一些实时性需求会用到 EMC 的 GreenPlum

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    【观点】对于师意味着什么?

    从无人谈及,到现在的肆炒作,到底什么才是,对于师,它有意味着什么?本文将为您解答。 进步的一面体现在,的概念正在促使内部组织的文化发生转变,对过时的“商务智能”形成挑战,并促进了“”意识的提升。基于的创新技术可以很容易地被应用到类似的各种环境中。 的机会领域当“网站”发展到“智能“,毫无疑问,人员也工作也应该发生一些转变,过去的工作主要是以网站为中心并制定渠道的具体战术,而在将来则需要负责更具战略性的、面向业务和(专业知识的工作 目前网站专家们最常用的工具无疑是各类网站工具,人并不熟悉商业智能和统计工具如Tableau、Sas、Cognos等的使用。拥有这些工具的专业技能将对人员的发展有好处。 行动计划在时代,其中一个最的挑战将是满足需求和技术资源的供给。当前的“网站”的基础普遍并不足够成熟以支持真正的的使用,填补技能差距,越来越多的“网站师”将成长为“师”。

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    开发:Hadoop应用场景

    对于海量价值的挖掘,需要通过来实现,而这些由于具有不同于传统的新特征,传统的技术和工具都不能高效的进行处理,因而才有了基于技术平台进行的需求。 今天,我们以Hadoop框架为例,来看几个项目实例。 ④企业使用Hadoop,来客户行为,建立模型,预防客户流失,对于可能流向竞对的客户做出及时挽留。 ⑤面向消费者的企业,可以基于Hadoop,将各个客户互动渠道的进行整合,优化客户生命周期的用户体验。 以上就是为家例举的几个项目实例,在实际的企业业务当中,基于所在的行业不同,会有不同的需求,这一点就需要人员结合实际业务来进行考量,做出最优化的选择。

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    架构、开发与的区别

    架构、开发与的区别产业顾名思义是一个以为核心的产业。 产业生成流程从的生命周期的传导和演变上可为这几个部收集、储存、建模、变现。 解放生产力人才方向目前市场上人才需求观和部署企业自身项目来看,为3个方向:架构、开发、偏重于建模与,更多注重的是指标的建立,的统计,之间的联系,的深度挖掘和机器学习,并利用探索性的方式得到更多的规律、知识,或者对未来事物预测和预判的手段。 建模、挖掘、机器学习、回归、聚类、类、协同过滤等。主要是统计和,要有较好的学素养,一般来说都是学专业出身。

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    企业如何利用做好

    对于面对自身累积的庞财务,业务和运营,流量及其他资产的公司,公司如何利用并进行?我们从以下几个方面来了解一下。一.什么是? 我们知道,是指通过某种统计方法对一定规模的进行,提取有用的并研究这些得出结论。与相比,的最基本方面是处理量的差异。 使用常规工具进行处理还是需要使用一些工具进行处理。二.企业进行需要哪些人员?企业知道需要做的任务后,还需要一定的人才配置,以达到最终目的。 公司需要部署什么样的人才?通常有开发工程师,架构师,师,挖掘工程师和可视化工程师。三.公司需要使用哪些工具来进行? 我们之前提到过,用于量已经超过了常规工具的处理能力。然后,公司需要使用一些专业的工具和软件进行,以进行。让我们看一下可以使用哪些专业工具。

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    可视化图形库(1)

    ccNetViz:一个轻量级的JavaScript库,用于使用WebGL进行型网络图可视化。Circos:Perl中的软件包,用于可视化和信息。它以圆形布局可视化。 El Grapho:一个JavaScript WebGL图形可视化框架,用于可视化型图形并与之交互。 G6:JavaScript图形可视化框架,提供了一组基本机制,使开发人员可以构建图形可视化应用程序或图形可视化建模应用程序。 GDToolkit(GDT): 一种C ++图形绘制工具包,旨在处理多种类型的图形,并根许多不同的审美标准和约束条件自动绘制它们。GGraph:用于根Apache 2.0许可发布的。 有助于了解调查中最相关的关系,以及合并来自不同来源的

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    时代留给师的羁绊

    搭着信息时代的快车来到了我们的面前,的价值逐渐为人们所重视,同时也让师的身价倍增。而随着工具等应用技术的出现,未来的师又将遇到怎样的挑战和机遇呢? 很多工具的设计起点非常高,定位了过程中所需要的功能。 比如国云魔镜,功能涵盖了从前期整合、收集到挖掘、乃至末端的可视化的整个过程,功能不可谓不强。但如果仅凭这些就认定工具能取代师,未免有些杞人忧天了。 恰恰相反,工具不是师的竞争者,而是协助者。工具本来就是为人服务的,师的专业素养让其能很好的发挥工具的性能,二者相辅相成,是友非敌。 企业与师直接缺少职能的沟通,将直接影响企业对师工作性质的定位;同时,企业应该建立库并部署工具,为了能更好地对接用户,魔镜在功能桥接上,也为企业和师留有足够的空间

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    对网页实操案例

    在上篇文件,我们讲到对网页的访问日志放到了HDFS中,那我们的个人标签(例如,喜欢汽车、喜欢衣服等)是如何被出来的?我们今天讲一个简单的案例,为家揭开神秘的面纱。?? 对于的进一步,如果型的互联网厂商,会用mapreduce进行的定期。今天我们讲到,用hive仓库进行进行的快速呈现,您也可以。 ? 将HDFS中的导入到HIVE中 ?2、HIVE的能力体现在简单、易用A、我们希望查到所有访客的访问网址次。 一条简单的SQL命令下发后,HIVE生成了mapreduce进行,在三台Yarn的节点上约30秒钟后返回了结果。 传统,基本需要写复杂的mapreduce框架代码,如果没有很好的java基础,是一个很的挑战。而HIVE通过简单的SQL语句,经过解器,即可自动生成jar包,启动

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    开发和哪个就业发展好?

    围绕展开,涉及到的采集、整理、传输、存储、安全、、呈现和应用等内容,涉及到的岗位也非常多。 01 两就业方向1、开发工程师两种:第一是编写一些Hadoop、Spark的应用程序;第二是对处理系统本身进行开发。对理论和实践要求的都更深一些,也更有技术含量。 2、两类:一种偏向产品和运营,更加注重业务,主要工作包括日常业务的异常监控、客户和市场研究、参与产品开发、建立模型提升运营效率等;另一种则更注重挖掘技术,门槛较高,需要扎实的算法能力和代码能力 类需要对业务能够快速的了解、理解、掌握,通过感知业务的变化,通过对来做业务的决策,在技术上需要有一定的处理能力。 也是高收入技术岗位,拥有3-5年技术经验的人才薪资可达到30K。从薪酬上看,一般情况下,开发类的薪酬会略高于与类的,这是由于岗位成本造成的。其实,任何领域的高端人才都是值钱的。

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    Python金融-获取与简单处理

    Python的功能不可以说不,在金融里面有着很方便的应用。1.获取 pandas包中有自带的获取接口,详细的家可以去其官网上找,是io.data下的DataReader方法。 import numpy as npimport pandas as pdimport pandas.io.data as webimport math#从雅虎财经获取DAX指DAX = web.DataReader (name=^GDAXI, data_source=yahoo,start = 2000-1-1)#查看一下的一些信息 上面这一方法返回的是一个pandas dataframe的结构print DAX.info()#绘制收盘价的曲线DAX.plot(figsize=(8,5)) 我们获得的是dataframe的结构,毕竟是pandas的接口的嘛。 这个是我们获取的的信息。 ? 绘制出来的收盘价曲线是这样的。 2.简单的处理 有了股票价格,我们就计算一下每天的涨跌幅度,换句话说,就是每天的收益率,以及股价的移动平均和股价的波动率。

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    Excel:6款Excel中强挖掘、风险量化插件工具

    Excel具有非常强的功能,能够满足情况下的和图表可视化,其丰富的插件体系也让Excel在处理、挖掘、可视化、机器学习等方面如虎添翼。 这些插件跟Excel完全互补,不用学习额外语法,可以快速实现清洗、简单的和可视化,然后再基于这些插件做深入和挖掘,减少学习和使用的门槛,非常适合从业者和爱好者使用。 Xlstat:拥有200多种标准和高级统计工具,满足清洗、描述、、可视化、建模、营销、相关性检验、参检验、异常值测试、时间序列、机器学习、蒙特卡洛模拟、生存、文本挖掘等等功能 QI Macros:提供量的统计工具,包括预定义的测试,图表,模板和挖掘功能。每个提供的工具都在相应的类别中很好地建立,从而简化了处理工作量。?? TopRank 以及用于的 NeuralTools 和 StatTools 等。

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    Excel:6款Excel中强挖掘、风险量化插件工具

    Excel具有非常强的功能,能够满足情况下的和图表可视化,其丰富的插件体系也让Excel在处理、挖掘、可视化、机器学习等方面如虎添翼。 这些插件跟Excel完全互补,不用学习额外语法,可以快速实现清洗、简单的和可视化,然后再基于这些插件做深入和挖掘,减少学习和使用的门槛,非常适合从业者和爱好者使用。 Xlstat:拥有200多种标准和高级统计工具,满足清洗、描述、、可视化、建模、营销、相关性检验、参检验、异常值测试、时间序列、机器学习、蒙特卡洛模拟、生存、文本挖掘等等功能 image.pngQI Macros:提供量的统计工具,包括预定义的测试,图表,模板和挖掘功能。每个提供的工具都在相应的类别中很好地建立,从而简化了处理工作量。 TopRank 以及用于的 NeuralTools 和 StatTools 等。

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