大数据与传统数据相比的主要特点可以概括为：数据量“大”、数据类型“复杂”、数据价值“无限”。
本文作者：陈宏武，2013年华中科技大学毕业，之前从事搜搜网页搜索的下载调度，数据质量优化工作。目前在内部搜索平台部外站数据组从事网络爬虫、下载调度、页面抽取及数据整合相关工作。 “你百度一下会死啊”？答：“会”。 最近的WZX事件闹得沸沸扬扬，不由得引起我们思考，如果WZX能获取更多更全的相关数据，如synovial sarcoma(滑膜肉瘤) 的DC CIK免疫疗法临床现状、武警二院属于莆田系等，也许当前的医疗手段依然无法挽回他的生命，但是他的求医体验应该不会是现在这样。 大数据是什么？个人认为
当下，大数据已成为产业创新的催化剂，而移动互联网的发展，更为企业的数据获取提供了更好条件。记者近日采访Talking Data合伙人兼执行副总裁林逸飞，请他讲述自己眼中的大数据、移动互联网，并为贵州建设大数据产业发展集聚区建言献策。 大数据是产业创新的催化剂 “大数据的定义比较学术的是所谓4V的定义，即多样性、大量、速度和价值，前三者描述了大数据的特点，而最终如何让大数据产生价值才是核心。”在林逸飞看来，大数据是一种全频谱全纵深的存在形态，关键要从价值层来看待，不同业务所需的数据不同，对
最近比较忙，不过最近间接的获取了不少关于数据流，及数据融合，管道等方面的知识，由于脑子内存小，不写出来很快就会忘记，所以还是硬着头皮写一写。
最近间接的获取了不少关于数据流，及数据融合，管道等方面的知识，由于脑子内存小，不写出来很快就会忘记，所以还是硬着头皮写一写。
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。
<数据猿导读> 当前，大数据仍处于1.0时代,有两个方面是目前最确定的投资机会：1.大数据的建设。2.拥有优质数据源的公司。除此之外，有行业背景依托的大数据分析公司和数据安全公司也能发掘到较稳定的投资
本研究报告主要针对大数据市场进行研究。首先理清大数据的定义及本质。而后，就大数据市场是处于概念期还是实战期做出判断分析，包括企业用户的实践情况，实践方向，实践障碍。最后，就大数据市场的发展潜力进行分析。 主要观点 1)大数据是传统数据管理的补强，帮助企业洞察未知，从而完成颠覆式变革 伴随着数据体量、形态的变化，数据价值不断提升，而企业相应的数据管理目标也随之改变，从最初的经营总结到决策支持，再到现在的构建颠覆式变革(重塑业务流程、组织和行业)。 而针对于新的数据管理目标，传统技术已难支撑，企业需要大数据
银行业是一个数据驱动的行业，数据也一直是银行信息化的主题词。 随着大数据技术的飞速发展，银行信息化也进入了新的阶段：大数据时代。 银行在大数据技术应用方面具有天然优势：一方面，在业务开展过程中积累了大量有价值的数据，通过运用大数据技术挖掘和分析之后，这些数据将产生巨大的商业价值；另一方面，银行在资金、设备、人才、技术上都具有极大的便利条件，有能力采用大数据的最新技术。建立“金融大数据服务平台”， 可以通过对金融数据的挖掘、分析，创造数据增值价值，提供针对银行的精准营销、风险控制、产品创新、业务体验优化、客户综合管理等多种金融服务。
数据建模，通俗地说，就是通过建立数据科学模型的手段解决现实问题的过程。数据建模也可以称为数据科学项目的过程，并且这个过程是周期性循环的，也是是我们在做数据分析的时候会经常使用的一种数据分析方法，那么大数据建模都有哪些步骤。
【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
如今越来越多用户的业务需要通过互联网来完成，并且一些业务还要依靠互联网当中的数据来进行辅助，想要获得稳定长期发展，有效的数据获取可以帮助用户解决许多业务上的问题，而用户的数据获取一般都是依靠网络爬虫来实现的。网络爬虫在抓取数据时也会有一定的局限性，经常遇到的就是IP被限制的问题，通常爬虫都是借助动态代理IP来解决这些难题。那么代理IP能够帮助爬虫在哪些业务场景发挥作用？
对于各行各业争锋开采的数据“新能源”，GAP客户关系管理及业务拓展高级总监蔡辉认为，零售品牌若想赶这趟车，自有其方法论，以下是他在9月6日“大数据与分析创新峰会”上的发言实录。
本文为HCR-慧思拓电商数据研究总监张淳投稿，如需转载请注明作者与来源。 传统研究时代，知觉图(perceptual map)是一个简洁直观解析品牌定位的经典工具，然而随着大数据时代的降临，传统的数据获取方法受到了不断的冲击，原来使用焦点小组(Focus Group) 或调研问卷获得数据变成了一项费时费力，且耗费成本的工作。大数据背景下，可不可以有更简单，更快捷的方式获知品牌及其竞争对手的定位？可不可以快速评价品牌定位是否达到目标位置？可不可以全面检验修正品牌传播策略正确与否？这些问题都值得我们来探讨。 知
数据科学教育特点：不仅依赖于传统的信息管理于信息系统专业，更依赖于计算机、数学、统计等学科。大数据专业十一门涉及广泛的交叉性的学科。
“大数据”从概念走向落地的这几年，得益于外部利好环境，一部分企业开始尝试大数据，但从数据获取、预处理、储存、分析、可视化的实用性仍差强人意。 从最初的经营总结到决策支持，从数据分析师到大数据分析，市场需求的速度跑在人才进阶养成之前，你所拥有的技能够吃几年“老本”？当我们谈及大数据分析人才时，仍会叹惋能力还不够，毕竟如今的数据分析已不仅仅局限于编程建模，而是向机器学习迈进。 为此，东湖大数据·数据智库获取8198份真实的企业大数据领域数据分析岗位相关的招聘数据，具有针对性的发布《2017大数据分析师能力模型与
2017年12月15日，由新华网主办的2017中国大数据产业年会在北京成功举行。该年会以“大数据助力中国新经济”为主题，汇聚大数据“产学研”大咖，共同探讨大数据产业前沿课题，应对“大数据+”带来的机遇与挑战。 📷 在本次年会上，复旦大学数字与移动治理实验室联合新华网、提升政府治理能力大数据应用技术国家工程实验室发布了最新的中国开放数林指数及《中国地方政府数据开放平台报告 平台体验》。 📷 📷 📷 在充分借鉴国际性开放数据评估报告指标体系的基础上，立足于目前我国各地开放数据平台的实际情况与发展阶段，报告建构
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！
大数据文摘作品，欢迎个人转发朋友圈；其他机构、自媒体转载，务必后台留言，申请授权。 来源|EY Faculty Connection 翻译|建曙 新一代的审计师不只需要有传统的金融技能，他们也需要IT
随着企业信息化、数字化的发展，对于数据管理者提出了更高的要求。自服务数据共享与服务架构是为了更好的解决数据管理者对数据管理中的数据的交换、资源的管理、数据的共享以及带动业务创新而提出的数据管理框架。自服务数据共享与服务架构的目标是实现对企业级的数据和资源进行管理，推动业务创新带动企业业务拓展。在自服务数据共享与服务架构中提出以元数据为核心，自动采集数据信息进行数据分类管理，并建立了自助式数据交换和数据共享通道，制定了数据交换中所常用的数据交换标准，提供了对数据的全生命周期的监控和预警功能。 目录： 一、数
随着国内信息化的快速发展，各行各业的信息化建设程度越来越高，随之而来对信息化和智能化提出了更高的要求，从信息化的管理阶段上升到以数据驱动，数据洞察，数据价值为核心的层面，那么在现阶段我相信大数据、可视化、数据大屏等行业名词大家不再陌生，这些技术或产品也在逐步渗透到各行业中，为行业赋能。
大数据分析仍处于初级阶段,我们还没有深入应用数据驱动决策。在这里,我们讲讨论当前的痛点以及如何用更好的方式应用大数据。 大数据为企业提供了一个更好的提高生产力和收入的机会。然而,企业在大数据收集上就遇到了麻烦。2012年，通过对300位高管和经理们的调查，清楚的展示了企业在管理大数据过程中的挑战和困难。下面是调查的要点: 66%的受访者希望企业里可以有更多的人使用分析工具。 59%的受访者认为,现有的分析框架处理大数据太慢了。 57%的受访者认为他们的分析框架无法与大数据的流入网络的速度匹配。 55%的
作者：binro 来源： http://blog.csdn.net/jor_el/article/details/13400673 大数据 1 概念 1.1 在时间复杂度和能量复杂度有限的前提下，输入
本文为“GIS数据获取整理”专栏（https://blog.csdn.net/zhebushibiaoshifu/category_10857546.html）中第九篇独立文章，按规矩本文全部标题均应由“9”开头；但是由于本文是对综合GIS数据获取网站加以汇总，因此想了想还是决定将标题编号用“0”开头。本文对目前主要的综合GIS数据（即一个网站中，拥有例如遥感、气象等两个或两个以上GIS领域数据）获取网站加以整理与介绍，若需其它GIS领域方向的专门数据（如遥感影像数据、气象数据、土地土壤数据、农业数据等），大家可以点击上方专栏查看，也可以看这一篇汇总文章：https://blog.csdn.net/zhebushibiaoshifu/article/details/114401239。
要学习大数据，你至少应该知道大数据是什么，大数据将被用在什么领域。通过对大数据的一般理解，你可以了解你是否对大数据感兴趣。
大数据是指那些超过传统数据库系统处理能力的数据。它的数据规模和转输速度要求很高，或者其结构不适合原本的数据库系统。为了获取大数据中的价值，我们必须选择另一种方式来处理它
作者 CDA数据分析师 每一次重大的技术革命都需要很长的时间来消除它的负面影响，因为新的技术革命会让很多产业消失，或者让从业人口大量减少，这次大数据革命也不例外。大数据时代把贫富差距越拉越大，我
近日网上有一篇关于Java程序员职场生存现状的文章“2017年 Java 程序员，风光背后的危机”，在Java程序员圈子里引起了广泛关注和热议。 2017年，Java 程序员面临更加激烈的竞争。 不得
大数据技术已经被应用到各行各业，涉及人们生活的方方面面。大数据技术大大提高了数据存储和计算能力，从而为企业快速决策提供了数据支撑，能够助力企业改进业务流程、控制成本、提高产品质量，应用大数据技术为企业核心竞争力的提升打下了坚实的基础。
2012年大数据是个流行词，没想到4年过后，在一些大数据论坛上还有人会说“如果我有大数据，我会怎样怎样……。”好吧，如果还停留在如果上，就不该随便上论坛演讲，讲不好说不准工作都没了。现在大数据挖掘的技
最近，一些气象公众号讨论了气象领域的云计算和数据平台的问题，具体可以参考 美国气象行业如何应用云计算？气象业务该不该在线？
2012年大数据是个流行词，没想到4年过后，在一些大数据论坛上还有人会说“如果我有大数据，我会怎样怎样……。”好吧，如果还停留在如果上，就不该随便上论坛演讲，讲不好说不准工作都没了。现在大数据挖掘的技术都很成熟，更完善更系统的解决方案早已有人做得非常好。如果连数据都还没有，那就什么都不用提了。毕竟，人工智能+大数据的生态模式已经开启。 7月初，据外媒福布斯报道百度将人工智能+大数据为中国政府采集数据提供支持。7月13日，李彦宏在百度的开放云战略发布会上首度公开百度开放云“人工智能、大数据和云计算”三位一体的
历时一年多，《深度学习与交通大数据实战》终于出版了。下面简单介绍下本书的主要内容、本书特色、购书以及读者作者交流途径。 本书内容 该书从Python，到深度学习框架PyTorch，再到人工智能基础，最后到地铁，共享单车，出租车，私家车，以及空中交通五个实战案例，从基础知识到案例应用，几乎涵盖了初学者入门该领域所有需要学习的知识点以及所需要的的代码和数据，所有学习过程均带有详细的代码解释，全部以案例应用实战为主，拒绝纯理论讲解！ 作为一本关于深度学习与交通大数据的书籍，本书共有8章。 第1章为Python
一般情况下，大数据平台指的是使用了Hadoop、Spark、Storm、Flink、Blink等这些分布式、实时或者离线计算框架，并在上面运行各种计算任务的平台。
这几年大数据方兴未艾，如果我们把大数据产业看成整编的军队，而把企业看成是组成军队的人，就可以更加简捷的理解大数据产业下的各类企业。这支大数据军队会有先锋、主力大部队、后勤等三类企业，还有后方大量的普通企业。在大数据时代，企业参与哪些事情，取决企业自身的优势和对未来战场的判断理解。 ►首先，大数据先锋 一般先锋企业往往是大型全能型企业，这类企业既有数据，又有分析能力，还能创造性的得出结果。比如 google，通过对大量网民搜索记录的分析，从而辨别用户在输入 turkey 时是想搜索火鸡还是土耳其；又或者通
Hadoop从2006年项目成立开始，已经风风雨雨走过了10年，从最开始的HDFS和MapReduce两个组件到现在完整的生态链。展望未来，随着技术和业务的发展，下面这些趋势应该是所有设计和实现大数据平台的人需要认真考虑的。 Cloud First：云优先。服务端利用云的部署和扩展能力，保证数据访问高并发、高可用、高可靠。 Stream Default：流优先。数据源端更多的是流数据，要求实时分析，进行秒级或分钟级计算。 Pervasive Analytics：普适分析。将分析能力推至数据源端、管道
疑惑一 大数据与云计算有何关系？ 大数据（big data），是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。 大数据的4V特点：Volume（大量）、Velocity（高速
3.1 运营商常见的大数据业务 第1章介绍了运营商拥有的数据资产，运营商拥有从底层的设备和网络数据到上层的用户行为数据。有了这些数据，运营商大数据便可以衍生出众多业务，主要有SQM（运维质量管理）、CSE（客户体验提升）、MSS（市场运维支撑）、DMP（数据管理平台）。 3.1.1 SQM（运维质量管理） 一个电话或者用户一个上网行为的成功发生，对于整个运营商背后的网络来说，经过了很多种类、很多台设备才能一起完成。传统的监控和告警设备只能单点地监控整个流程中的某一处是否出现问题，这样就和业务脱钩了。 以
<数据猿导读> 目前“人工智能”无疑是最流行的词之一，“大数据”是自2012年以来的流行词之一，现在大大小小的企业服务、论坛上都充斥着有关大数据、人工智能的内容，那么人工智能+大数据的生态模式究竟是怎
Java开发介绍、熟悉Eclipse开发工具、Java语言基础、Java流程控制、Java字符串、Java数组与类和对象、数字处理类与核心技术、I/O与反射、多线程、Swing程序与集合类。
互联网时代，许多企业需要海量的数据信息，有这么一个平台专注于采集数据，它就是八爪鱼大数据。近日，八爪鱼宣布完成A轮融资，由中信资本领投，其官网采用品牌三拼域名。
十年来，我国数字经济取得了举世瞩目的发展成就，数字产业 化与产业数字化正在被大力推动，“云大物智移”正在成为企业当 前转型的必要方向，数据俨然成为企业不可或缺的生产要素，数据建设规划是企业发展规划中的重要环节，甚至成为战略规划，作为 企业发展的“折子工程”。数据建设包含了企业文化建设、企业基 础设施建设、企业数据人才建设、企业数据规范体系建设、企业数 据应用建设等，帮助企业建立从数据获取生产到数据消费利用的全 生命周期管理体系，使数据正式成为企业的资产被利用且产生价值。本次白皮书将针对制造型企业的数据建设，提出“数据诊断 - 行动方案”的解决思路，给出《数据建设成熟度评估模型》，模型 通过 9 大维度（企业文化、企业投入、组织人才、基础设施、业务 管理、组织协同、规范体系、数据质量及数据安全）判断企业当前 数据建设所处阶段，并针对每一阶段给出企业如何迈向下一阶段的 行动方案，旨在帮助企业进行数据建设规划，指明数据建设的方向。
诸葛io产品VP于晓松：「场景化」增长的践行者 ——探寻大数据时代的商业变革
此前我说过，如果马航MH370失联客机被大数据分析揭开谜底将不感意外，主要的依据就是美国卫星运营商DigitalGlobe(数字全球) Tomnod众包网站平台(crowdsourcing)所发布的疑似事发区域的卫星图像，虽然没有做到大数据自动分析，但志愿者“地毯式”搜索，所为人肉搜索，这可以看成是一种大数据应用。真相一定就就隐藏在卫星图像数据背后，或者换句话说，马航MH370失联客机一定会在这些数据中心留下蛛丝马迹，对吗？关键是，怎么把这些蛛丝马迹找到。 截止到发稿时间为止，马航MH370失联客机事
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。
作者：CDA 数据分析师 基于数据的科学决策正成为趋势，国内外主要公司都在建立用数据说话、洞察、优化与创新的管理机制。如何利用数据、让数据切实产生价值是每一位数据从业人员应该深入学习并不断实现的目标。今天很有幸采访到了《大数据与机器学习:实践方法与行业案例》的作者陈春宝老师，告诉我们大数据究竟应该如何更接地气儿。 嘉宾介绍 陈春宝 📷 上海交通大学工业工程博士，经济学硕士。在银行、信用卡、医药与电信等行业拥有近十年数据挖掘分析与 SAS 建模经验，现就职于商业银行，在数据挖掘、机器学习
对于某企业新用户，会利用大数据来分析该用户的信息来确定是否为付费用户，弄清楚用户属性，从而针对性的进行营销，提高运营人员的办事效率。
导语 随着大数据时代的到来，各大互联网公司对于数据的重视程度前所未有，各种业务对数据的依赖也越来越重。有一种观点认为大数据存在 “3V” 特性：Volume, Velocity, Variety。这三个 “V” 表明大数据的三方面特征：量大，实时和多样。这三个主要特征对数据采集系统的影响尤为突出。多种多样的数据源，海量的数据以及实时高效的采集是数据采集系统主要面对的几个问题。 我们想要在数据上创造价值，首先要解决数据获取的问题。因为在互联网发展中，企业内或不同企业之间建立了各种不同的业务系统，这些
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。
大数据人才缺口达150万 全球最顶尖管理咨询公司麦肯锡(McKinsey)出具的一份详细分析报告显示，预计到2018年，大数据或者数据工作者的岗位需求将激增，其中大数据科学家的缺口在140000到190000之间，对于懂得如何利用大数据做决策的分析师和经理的岗位缺口则将达1500000! 事实上，大数据工作者可以施展拳脚的领域非常广泛，从国防部、互联网创业公司到金融机构，到处需要大数据项目来做创新驱动。数据分析或数据处理的岗位报酬也非常丰厚，在硅谷，入门级的数据科学家的收入已经是6位数了(美元)。 大数据专
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
实时音视频
即时通信 IM
