展开

关键词

:运营商大的思考

在我们理解大在这方面有几个主要的元素,一个是,一个是技术,还有一个就是。 ,这个就是大。 互联网来说更多是云端的户去在自己的终端或者上去使互联网内容或者是互联网服务的行为,这个是互联网上的。 运营商更多是一种管道,从这个角度来说,互联网的更多是一种比较分散的,因为互联网上面服务跟运营非常多,每个可能对户访问自己是非常清晰,户行为非常清晰,非常分散。 这是TMF国际标准化组织里面去总结的一些运营商在大方面的一些的价值,包括市场营销、产品分析、客户体验方面、网络优化方面都总结了一些具体的点和案例。

607100

架构大

准备好使了么? 从哪里开始? 感觉大只是一种市场趋势,我还是该去做么?这些问题萦绕着CIO和CTO们,当决定部署一个全局化分布式大架构时,可能会把企业置于危险之中。 它们部分和特殊的工业领域相关; 另外的部分可能适于各种领域。这些考虑一般都是基于分析的日志,例如web访问日志,服务器日志,和库日志,但是也可以基于各种其他的源例如社交网络。 架构概览从高层视角来看, 我们的架构看起来象另一个电子商务架构,需要如下:+ 一个web,访客可以它导航一个产品目录+ 一个日志摄取:拉取日志并处理它们+ 一个机器学习:为访客触发推荐 摄取我们在架构中使ELK ,因为LEK的三个产品无缝集成,能够比使Flume给我们更多的价值 。机器学习机器学习接收流,构建推荐引擎。 显然,同样可以部署在所选择的Hadoop 发布版上。搜索引擎搜索引擎充分利处理引擎所处理的,同时暴露出专有的RESTful API以便于分析使

35020
  • 广告
    关闭

    云产品限时秒杀

    云服务器1核2G首年38元,还有多款热门云产品满足您的上云需求

  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    场景

    电商方面精准广告位,通过对户的浏览行为,点击行为等进行大采集,分析,挖掘户的二层三层喜欢,扩大产出。传媒方面猜你喜欢,通过对受众人群机型大分析,结合对算法,对受众喜欢的进行交互推荐。 金融领域理财投资,通过对个人的信评估,风险承担能力评估,集合众多理财产品、推荐响的投资理财产品。 交通方面目前,交通的大主要在两个方面:一方面通过对车流量等海量的收集,估算,预测该路段一定时间内的车流量情况,给户提供便利,合理进行道路规划;另一方面可以利来实现即时信号灯调度,提高已有线路通行能力 电信方面智慧营业厅,通过对户当前的行为习惯、偏好,节假日的相变化,调节自身业务结构,做到按需分配。 安防方面人脸识别,通过人脸识别,--匹配,存储,结合人工智能,分析及甄别户行为,预防犯罪行为发生医疗方面智慧医疗,通过对海量病例大的存储,匹配、检索、结合户的饮食、行为等习惯,搭建智慧医疗体系

    5610

    】工业大

    小编邀请您, 先思考:1 如何?工业大的九个方面的。第一是加速产品创新设计,传统的产品设计模式是基于设计师的灵感和经验,揣摩消费者的需求喜好,设计产品,针对性不强,不精确。 案例一是波音公司,案例二也不展开了,案例三是宝钢大。三是供链的分析和优化,产品电子标识、物联网、移动互联网等技术能帮助工业类企业获得完善的产品供链的大。 基于大技术,利销售、产品的传感器和供库的,企业可准确地预测全球不同区域的需求,通过跟踪库存和销售价格,可以在价格下跌时买进,从而可节约大量的成本。 大将带来仓储、配送、销售效率的大幅提升和成本的大幅下降,实现供链的优化。这是宝钢大的一个例子。四是产品销售预测与大营销。 大是一种相对比较稳定的,并不是大起大落,或者实时性很强的一个环境,所以对大是一个非常好的基础。

    34000

    tataUFO 大实践

    tataUFO的户群体是95后的大学生,95后喜欢简单易,而且酷炫的轻。轻是外在的表现形式,tataufo产品的内部是如何实现质地的呢??二、tataUFO的产品特色? 三、tataUFO 的大与实践?? tataUFO 作为一种大学生社交,完全满足大的所谓的7V.的多样性在tataUFO中体验的最为充分,处理格式的多样性,更重要的是维度的多样性,静态,动态......总的来说 ,tataUFO的大体现在推荐系统上。?? 混合云:混合云是户采多种云服务来响业务需求的IT架构。?系统架构可以有多种视图,拓扑架构,逻辑架构,运行架构,架构,开发架构等......????

    24540

    银行的大

    国外银行的大国外银行方面较为成功的两个企业案例分别来自富国银行(WellsFargo)和美国第一资本(Capital One)。 富国银行是很早就重视的企业,在1983年就建立了企业级仓库系统,但是其是围绕不同的业务线分别建立的,导致信息难以共享。 目前大赋能集中在户体验、户分析以及风险合规等方面。 国内银行的大(一)技术及方面工行在2013年引进了业界最流行的Hadoop技术,在Hadoop基础上搭建了大。 这两大领域的成功也使银行有意愿将大范围进一步拓宽,然而,在实际工作中,大技术的还是具有较高的业务门槛的,尤其是在建模方面。

    75010

    “卡”哪儿了?

    总觉得大未尽人意,特别是传统行业户,相比生来即原生的互联网企业来说,传统行业企业备受冲击和挤压,其中的原因之一,就是基于。互联网可根注册户的访问行为,改善和调整他们的服务。 但对于传统行业户来说,他们不具备云原生的互联网能力,在这种情况下,传统行业该如何加速追赶呢?这是一个问题。都说传统行业拥有大量。的确如此。 银行拥有储户,民航拥有户的飞行记录、电信拥有手机户的……,这些是这些行业企业的财富,但同时也是户的隐私,说到大,暂时还没有看到更多的商业模式创新。 其中,ARGO模型从Acquisition 获客转化、Retention 活客粘客再到 Growth 创造价值,梳理了以OpenTech大开放技术为基础的智能化运营。 传统行业户大“卡”就卡在这里了!?真让人着急!

    14121

    --实时路况

    现在手机上装个导航软件,如高德地图,百度地图等等都有实时路况显示,导航和道路规划可以根实时路况来实施,从而动态躲避拥堵,为出行节省时间,为了显示实时路况就必须有路况,今天来说下实时的获取方法。 4、UGC模式(User Generated Content):通过户自行上报或是收集户位置信息方式获取所需,‍如路况、导航软件等在运动过程中定时将自己的位置、速度、方向等信息发送到处理中心 ,这样每个终端就是一个浮动车,当户量的达到一定程度时,就能计算出一个区域或道路的路况,量比出租车要大很多。 由于采集实时路况投入巨大,因此进入门槛也较高,目前能够提供此的供商主要有高德、世纪高通、掌城科技以及九州联宇,根官方发布,高德的实时路况可覆盖63个城市,世纪高通34家,另外两家也均在30 介绍,此次报告高德将3亿高德地图导航户作为蓝本,以浮动车为佐证,形成动态躲避拥堵城市出行方案。

    84570

    滴滴背后的大

    前言:这是一篇大文章,不涉及高深技术,适合大入门的同学了解大能干什么,所有消息全部来源公开网络。先聊个最近的消息,近年来发展最快的公司滴滴传言裁员,消息真假难辨。 此计算,这可能意味着滴滴有可能要裁掉3000人?”。有没有知道详情的同学告知一下真实情况?今天核心要聊的不是这个,聊一聊滴滴的大。1、滴滴的确是一家大公司? 3、滴滴的大大家一起来看看滴滴的做了什么。1)通过大精准分析和预测,实现预估费和实际费一致。?2)使热力图提前预测需求,蜂窝动态调价,提升整体成交率。? 目前看在这个能力目前该是还没有实现,规划中。)例如智能信号灯控制,“通过模型算出整个区域的车流量情况,理想情况下,比如让车在主干道上通行效率更高,可以靠区域的红绿灯协调实现。”? 以上简单聊下滴滴的大,知道更多详情的同学留言一起讨论吧。

    1.6K90

    1、Python大——部署Had

    Python大简介简介:目前业界主流存储与分析平台以Hadoop为主的开源生态圈,MapReduce作为Hadoop的集的并行运算模型,除了提供Java编写MapReduce任务外,还兼容了 Streaming方式,可以使任意脚本语言来编写MapReduce任务,优点是开发简单且灵活。

    21710

    指南:从哪里来?

    如何?值得思考、探索和实践!----一切可记录的东西,就是从哪里来?找到了源头,才好进行获取、整合、分析和从哪里来? 每一种形态都映射出合适的结构方式,比方说一个CRM(户关系管理)的,一般都是结构化,采的关系型库,就可以把这些进行很好地记录与存储。? 动态,对一些发生变化的,比方说一个人在平台上面的行为和交易等。在做采集的时候,静态和动态,都需要关注和获取的。 扩大的覆盖度,拉伸的维度,从而实现更加全面和多维地分析与挖掘,为“更加有效性、精准性、实时性”添砖加瓦。?总结从哪里来,不同的角度,有不同的出处。 针对自身的业务方向,定位到适合自己的源,并且不断地丰富着源。起航于来自各种源,源的争夺战,势必会成为时代的“重头戏”。

    55960

    导论 Chapter1 | 大技术与概述

    1、大的概念1、什么是Big Data?下面是一些机构的定义: 维基百科: 传统处理软件不足以处理的大型而复杂的集; 包含的大小超过了传统软件在可接受时间内处理的能力。 4、云计算的关键技术①、虚拟化: 将一台计算机虚拟为多台逻辑计算机,每个逻辑计算机可运行不同的操作系统,且程序互相独立,显著提高计算机工作效率。 3、大核心技术1、的采集与存储大的流程: ? 2、Oracle(大型库):甲骨文公司库管理系统,高效率、可靠性高、适高吞吐量。 4、大行业行业的比较广泛主要到互联网、金融、健康医疗、交通、教育、环境保护等方面。

    24920

    工业大场景分析

    工业大也是一个全新的概念,从字面上理解,工业大是指在工业领域信息化中所产生的大。 因此,工业大所面临的问题和挑战并不比互联网行业的大少,某些情况下甚至更为复杂。 工业大将带来工业企业创新和变革的新时代。 工业大的典型包括产品创新、产品故障诊断与预测、工业生产线物联网分析、工业企业供链优化和产品精准营销等诸多方面。本文我们讲就工业大在制造企业的场景进行逐一梳理。 这种以客户为中心的大场景具有多方面的好处,因为大实现了宝贵的新型产品创新和协作方式。 很多工业企业的分布于企业中的各个孤岛中,特别是在大型跨国公司内,要想在整个企业内提取这些相当困难。因此,工业大一个重要议题是集成

    77690

    于P2P风控领域

    (三)大风控有效性的表现 在国外,大金融领域的相对成熟。比如,美国的ZestFinance。 二、大风控存在的劣势 当前,大家对于的广泛前景已经毋庸置疑,利技术来做互联网金融机构的风险评级和风险控制,在理论上几乎无争议,但在实际行动中却困难重重。 一方面,当前的收集和使在很多时候都没有征得本人的同意,这导致了的滥和隐私的泄露。以至于提出下一个公民有且必需的权力是“权”的观点。 而在P2P网贷行业,一些平台则以做风控审核这样虚无缥缈的定义来吸引投资者,但实际上其模式为收账款质押融资或货物抵押融资,并未真正。 考虑到信息时代大的时效性因素,大资产的使寿命确定不宜过长,摊销方法当能够反映与其有关的经济利益的预期实现方式,并一致地运于不同会计期间。

    57150

    走进大!!——电商实战

    但大部分人仅了解大的基本概念,却并不清楚其是如何的。本文以国内外企业为例,着重介绍大在电商领域的,希望为其更广阔的提供一些思路。   二、大如何于电商市场  大在我国已广泛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。 作为国内最早的的大服务公司之一,百分点集团成立于2009年7 月,其目前主要将其发展定位于跨行业的积累与。 相对于“诊断环节”的分析引擎,推荐引擎就是能真正帮助电商平台提高销售额的“灵丹妙药”,也是大技术的一大重要。 这样的例子还有很多,甚至很多行业大产生的价值已开始负增长,可见大在欧美的领域已很广泛,并已经发展得较为成熟。反观国内市场,依然存在很大发展空间,等待新兴大企业去探索。

    69260

    选择SQL还是NoSQL?

    NoSQL更适合大程序? Couchbase公司首席执行官Bob Wiederhold NoSQL越来越多地被认为是关系型库的可行替代品,特别是对于大程序。 当户需要对集运行查询时,所需信息需要从多个表中收集(通常涉及百个企业程序),并结合这些信息,再提供给程序。同样地,当写入时,需要在多个表协调和执行写入。 当相对较少,并且,以较慢速度流入库时,关系型库通常能够捕捉和存储信息。然而,现在的程序通常需要快速写入(和读取)海量。 NoSQL库采非常不同的模式。 NoSQL是大程序的关键 通过第三方(包括社交媒体网站),正变得越来越容易捕捉和访问。这些包括:个人户信息、地理位置户生产的内容、机器记录和传感器产生的。 企业还可以依赖于大来推动其关键任务型程序。同时,企业正在转向到NoSQL库,因为这种库非常适合现在新型的类型。

    80840

    构建基于LBS的大

    客户根业务需求,在地图上设置电子围栏区域和目标户属性,通过冷画像(结合大分析,筛选目标户)以及热投放(当目标户进入电子围栏实时触发),做到在合适的时间、合适的地点、合适的场景、把合适的内容 构建基于LBS的大,一般的实现流程为:通过信息收集后进行基础的整理,挖掘机器学习,服务搭建以及可视化等。?挖掘的基本流程 基础的处理主要包括:集成和一些部分处理。 挖掘时只根库中的合适的挖掘算法进行分析,得出有的信息。其中,模型算法质量的评价是很重要的一步。且挖掘是一个循环往复的过程。 基于LBS的大需要解决很多问题:基础问题比如海量流(>20W 条s)、处理性能复杂计算(定位和统计)、准确率、秒级实时性要求、以及的实时性等。 最后,基于大的LBS,可以使分布式流式计算框架,构建闭环,从而实现持续优化基础。?目前的成功案例有:1.杭州白马湖动漫节的安全保障。

    1.1K70

    导论 Chapter05 | 可视化

    现代其算计出现后,可视化发展迅速,展示方式已超过30种并各有独特地处。 3、Tableau:一个强大的可视化工具,可实时进行可视化分析和探索 4、Echarts:由百度前端技术部开发的,基于Javascript的可视化图表库,提供直观、生动、可交互、可个性化定制的可视化图表二 其中一组常的颜色是“hls”,有多种颜色可供选择 ?连续渐变颜色可值型值越大,颜色越深 ?还有于区别不同类别的颜色 ? 上图可知,随着总账单的增加,消费也随之增加2、countplot对于离散型的,Seaborn提供了多种视图方法:countplot:计算每种类别的个violinplot:查看每种类别对的连续分布下面以吸烟者和非吸烟者人的情况对比图进行演示 晚餐时间男女性给的小费范围相对午餐时间大午餐时间小费金额集中在2左右晚餐时间小费金额集中在3左右男性比女性给出的小费金额范围较大女性比男性给出的小费金额较为集中4、pairplotSeaborn的pairplot可以快捷展示不同类型对值性情况

    25020

    导论 Chapter04 | 大分析

    一、分析介绍什么是分析? 分析就是利机器学习等算法分析、挖掘信息的一个过程。 ? 机器学习是大分析的核心方法 机器学习就是让计算机从大量的中学习相关的规律,然后利学习来的规律对未知进行预测的方法。 ?1、机器学习发展历程?2、机器学习的分类? 2.1、有监督学习(supervised learning)集中的样本带有标签,有明确目标实例:信风险评估 根户的历史还款记录和信账户账龄等信息,预测户未来是否违约。 ? 2.2、无监督学习(unsupervised learning)集中的样本没有标签,没有明确目标实例:电信户聚类 根户的通信行为集,将电信户划分为不同的群体 ? 然而,它是来解决分类问题的模型,通常解决的是二分类问题逻辑回归是最为广泛的模型之一①金融领域的风险评估②互联网广澳点击预测从线性回归到逻辑回归在线性回归中,预测目标y是连续型,模型如下 ?

    32941

    商场大仍是“水中花”

    精准推送、猜你喜欢……这些在电商平台屡试不爽的“大却还未真正进入传统零售的世界。近日,记者调查发现,Wi-Fi铺设作为商场搜集的基础工作,却难以顺畅使。 尽管“大”已被宣传得沸沸扬扬,但到目前为止,京城商场“大仍然只是看上去很美。   “大在路上  银泰百货、朝阳大悦城等商场成为了“大的弄潮儿。银泰集团将在所有实体门店铺设Wi-Fi于今后的精准营销、个性化推送等服务,这也被视为银泰百货尝试字化管理的重要一环。 记者了解到,今年朝阳大悦城也将推出一系列基于“大的服务。   朝阳大悦城推广部副总监文娟表示,尽管大监测搜集的各项在进行客流分布等分析时有非常重要的作,但“大”的信息价值并不能完全体现在日常工作中。

    71890

    相关产品

    • 大数据处理套件

      大数据处理套件

      腾讯大数据处理套件(TBDS)是基于腾讯多年海量数据处理经验,对外提供的可靠、安全、易用的大数据处理平台。你可以根据不同数据处理需求选择合适的大数据分析引擎和相应的实时数据开发、离线数据开发以及算法开发服务,来构建您的大数据应用服务……

    相关资讯

    热门标签

    扫码关注云+社区

    领取腾讯云代金券