在大数据领域里，经常会看到例如数据挖掘、OLAP、数据统计等等的专业词汇。如果仅仅从字面上，我们很难说清楚每个词汇的意义和区别。今天，我们就来通过一些大数据在高校应用的例子，来为大家说明白—数据挖掘、
这样理解，就简单多啦！ 导读：在大数据领域里，经常会看到例如数据挖掘、OLAP、数据统计等等的专业词汇。如果仅仅从字面上，我们很难说清楚每个词汇的意义和区别。今天，我们就来通过一些大数据在高校应用的例
特别适合topN问题，如求海量日志中最大的100个数。既然是海量数据，那么内存中一下子无法加载所有的数据集，此时可以先读取海量数据中的100个数，建立数据集为100的小顶堆(小顶堆的对顶比所有元素都小)，然后依次往堆结构中读取数字，调整堆，使其保持小顶堆，最后得到top100的最大数。
钛媒体注：大数据太火了，被广泛应用到各行各业，而近阶段又有着明显的过热迹象。大数据到底是一个营销词汇，还是一个方法论？本文作者老李正是一家大数据服务提供商的资深员工，他所做的项目就是针对不同行业进行大数据分析。他认为，关于大数据你首先必须有一个基本认识，那就是“大量的数据并非一定具有价值”。另外，数据统计并不等同于大数据，数据统计和大数据的区别就在于人工智能。长文慎入： 近两年来，“大数据”被广泛应用到各行各业，而近阶段又有着明显的过热迹象。从央视的春运迁徙图到姚晨看到微博数据的惊呼；从两会期间的两会大数据
近两年来，“大数据”被广泛应用到各行各业，而近阶段又有着明显的过热迹象。从央视的春运迁徙图到姚晨看到微博数据的惊呼；从两会期间的两会大数据，到《星星》都叫兽的高低领毛衣，“大数据”被人们推到了一个前所未有的高度，同时也从一个高精尖的科研方向变成了一个世人皆知的营销词汇。
什么是大数据？ 尽管“大数据”这个词直到最近才受到人们的高度关注，但早在1980年，著名未来学家托夫勒在其所著的《第三次浪潮》中就热情地将“大数据”称颂为 “第三次浪潮的华彩乐章”。《自然》杂志在2008年9月推出了名为“大数据”的封面专栏。从2009年开始“大数据”才成为互联网技术行业中的热门词汇。 百度百科对大数据的定义是这样的：大数据（big data）或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。
互联网的大佬马云在一次演讲中有提及到“人类正从T时代走向DT时代”，DT的核心是数据驱动的创新，即基于海量数据的巨大价值挖掘的创新体系和创新模式。有别于IT时代的信息流，DT时代以数据流为中心；如果it时代以拥有、掌握、传递和控制为特征，DT时代越来越注重开放、透明、体验和共享。
应对大数据时代的挑战，国内学术界最近动静不小。中科院院士马志明说，上月他每周都在见证一家全新的、和大数据相关的研究机构或研究平台诞生。从中科院系统内部培育的重点实验室到国家基金委的“双清论坛”，再到日前上海财经大学携手国家统计局成立“大数据统计科学中心”—一个信号已经非常清晰：对大数据的深挖和系统研究，已是板上钉钉的国家战略。 “在大数据时代，数据科学家和数据工程师非常紧缺。”根据一些机构的测算，未来5年，国内各行各业需要的大数据专业人才，缺口将高达1000万左右。 对海量数据信息的处理手段还远不
Han Hsiao 观点： 简单说：数据挖掘就是从海量数据中找到隐藏的规则，数据分析一般要分析的目标比较明确，数据统计则是单纯的使用样本来推断总体。 主要区别： “数据分析”的重点是观察数据，“数据挖掘”的重点是从数据中发现“知识规则”KDD（Knowledge Discover in Database），数据统计的重点是参数估计和假设检验。 1. “数据分析、数据统计”得出的结论是人的智力活动结果，“数据挖掘”得出的结论是机器从学习集（或训练集、样本集）发现的知识规则。 2. “数据分析”需要人工
随着大数据时代的来临，如何帮助用户从大量信息中迅速获得对自己有用的信息成为众多商家的重要任务，个性化推荐系统应运而生。个性化推荐系统以海量数据挖掘为基础，引导用户发现自己的信息需求，现已广泛应用于很多领域。传统的个性化推荐系统，采用定期对数据进行分析的做法来更新模型。由于是定期更新，推荐模型无法保持实时性，对用户当前的行为推荐结果可能不会非常精准。实时个性化推荐实时分析用户产生的数据，可以更准确地为用户进行推荐，同时根据实时的推荐结果进行反馈，更好地改进推荐模型。 腾讯大数据平台部和北京大学网络所崔斌教授研
随着移动互联网市场快速发展，以往“跑马圈地”式的粗犷运营时代已成为过去时。大环境的改变，也导致移动端的数据统计分析在产品的研发、决策、运营等方面起着越来越重要的作用，“精细化运营”一时间成为热点词——从大厂到创业团队，无论是自建数据统计系统还是借助于第三方，市场对于简单易用、稳定可靠数据统计方案的需求从未衰减过。
最近有不少质疑大数据的声音，这些质疑有一定的道理，但结论有些以偏概全，应该具体问题具体分析。对大数据的疑问和抗拒往往是因为对其不了解，需要真正了解之后才能得出比较客观的结论。 大数据是一个比较宽泛的概念，它包含大数据存储和大数据计算，其中大数据计算可大致分为计算逻辑相对简单的大数据统计，以及计算逻辑相对复杂的大数据预测。下面分别就以上三个领域简要分析一下：第一，大数据存储解决了大数据技术中的首要问题，即海量数据首先要能保存下来，才能有后续的处理。因此大数据存储的重要性是毫无疑问的。第二，大数据统计是对海量
数据是决定企业业务未来走向的关键之一。全面且精准的数据洞察可以有效帮助企业把握用户体验质量的变化和趋势，快速发现问题及根因，并有效做出对应决策。同时，线上付费咨询（心理咨询、法律咨询等）、医疗问诊、1V1社交等场景也需要依赖可靠、及时的通话数据回调来实现自身计费等关键业务逻辑。
<数据猿导读> 在数据猿、星河互联、球秘APP共同举办的《体育大数据·巅峰思享会》上，我奥篮球的创始人林晓勇表示，三到五年之后，中国篮球赛事大数据准备工作、基础工作、数据采集工作都是会实现的，信息化一
今天和大家聊聊分库分表技术，大家面试的时候肯定都有这样的经历，面试官动不动就问分库分表、高并发、虚拟机、分布式事务等等这些高大上的技术。所以我们还是有必要要了解一下的。
学习⼀个技术，通常只接触了零散的技术点，没有在脑海⾥建⽴⼀个完整的知识框架和架构体系，没有系统观。这样会很吃⼒，⽽且会出现⼀看好像⾃⼰会，过后就忘记，⼀脸懵逼。
4、应用、方式和收益 4.1数据统计是大数据的最直接应用 数据统计是大数据应用的最直观的形式，数据统计在企业中常被称为商业智能（BI, Business Intelligence）系统，使用者们通过观
今天，小编就据目前互联网行业的发展，以及大数据Hadoop分布式集群等等来讲解一下，政企如何搭建大数据计算服务平台。
最近和几个同事聊了下关于数据的一些问题，有一个问题引起了我的好奇。那就是数仓体系和大数据体系的数据质量差异。
传统的企业级应用，其实很少会有海量应用，因为企业的规模本身就摆在那里，能有多少数据？高并发？海量数据？不存在的！
现在“大数据”非常的火。我们看到有各种相关的技术文章和软件推出，但是，当我们面对真正日常的业务时，却往往觉得无法利用上“大数据”。初步想来，好像原因有两个：第一个原因是，我们的数据往往看起来不够“大”，导致我们似乎分析不出什么来。第二个原因是，大数据往往其作用在于“预测”，比如给用户推荐商品，就是通过预测用户的消费倾向；给用户推送广告，局势通过预测用户的浏览习惯。然而很多时候我们要的并不是预测，而是弄明白用户本身的情况。 对于业务中产生的数据，一般我们期望有几种用途：一是通过统计，用来做成分析报告，帮助人
传统的企业级应用，其实很少会有海量应用，因为企业的规模本身就摆在那里，能有多少数据？高并发？海量数据？不存在的！ 不过在互联网公司中，因为应用大多是面向广大人民群众，数据量动辄上千万上亿，那么这些海量数据要怎么存储？光靠数据库吗？肯定不是。 今天和大家简单的聊一聊这个话题。 海量数据，光用数据库肯定是没法搞定的，即使不读这篇文章，相信大家也能凝聚这样的共识，海量数据，不是说一种方案、两种方案就能搞定，它是一揽子方案。那么这一揽子方案都包含哪些东西呢？从以下八个方面来和大家聊聊。
有时候会听到有人说：「我终于学会用R了」，「我终于学会用SAS了」...... 高兴之余，我不免要说，这可能有点伪命题的意思。R、SAS、Excel等等都只是工具，使用工具是为了解决某种问题，而问题本身有往往有不同的场景（不可穷举），有可能你会用工具解决这个问题，却不会用工具解决另一个问题，所有前面说的「学会」，往往有伪命题的意味在里面。 更大的伪命题是——以为学会了数据工具的基本操作，就等于搞定了数据问题，可以高枕无忧了。其实，有可能有的人仅仅是个「数据工具使用者」。比如，很多企业里可能有这样的场景：不同
大数据时代，数据在企业的日常经营中无处不在，各类数据的汇总、整合、分析、研究对企业的决策和发展有着至关重要的作用。企业要进行数字化转型，本质是强化对数据的使用，包含数据的开采、提炼和利用。
自从我国提出“新基建”以来，充电基础设施产业也成为行业的话题与关注焦点。据数据统计，2021年，中国新能源汽车保有量达到784万辆，预计2025年，中国新能源汽车保有量达到2672万辆，2025年充电桩数量将达到654.3万台，充电桩的市场潜力和增长空间巨大。
Flink是一款非常优秀的流式计算框架，而ClickHouse是一款非常优秀的OLAP类引擎，它们是各自所处领域的佼佼者，这一点是毋庸置疑的。Flink除了各种流式计算场景外也必然可以用于流式统计，ClickHouse同样也可以用于流式统计，但我不认为它们是优秀的流式统计工具。XL-Lighthouse在流式统计这个细分场景内足以完胜Flink和ClickHouse。在企业数据化运营领域，面对繁杂的流式数据统计需求，以Flink和ClickHouse以及很多同类技术方案为核心的架构设计不能算是一种较为优秀的解决方案。
本文隶属于专栏《100个问题搞定大数据理论体系》，该专栏为笔者原创，引用请注明来源，不足和错误之处请在评论区帮忙指出，谢谢！
2017/12/18 MONDAY 📷 实时处理：Flume+Kafka+Storm+Mongo 数据实时处理是指通过Flume进行数据的的采集，将数据推送给Kafka，kafka作为数据的缓存层。Storm作为kafka的消费者，对采集上来的数据进行实时处理，并通过Web在前端进行展示。与此同时，我们能够实时统计和分析车辆的在线总数，轨迹点总数，对此做一些相关应用。 📷 数据来源 主要是通过Nginx 服务器获取GPS数据和MSp数据，数据格式为json 数据采集 通过Flume的拦截器对日志进行预处理，
1. 快速查询 全量查询 2. 数据存储 量大 文件大 3. 快速计算 对边传统方式 【属于离线计算】 4. 实时计算 最新数据 5. 数据挖掘 新价值
如果你使用的是centOS系统，或者支持yum的系统，那么可以通过如下方式进行安装：
BR-MLP是基于大数据BR-ODP的分布式数据挖掘平台,基于Hadoop和Spark技术，支持海量数据挖掘。提供数据源、数据预处理、特征工程、统计分析、机器学习……组件。
导读：听说最近《长安十二时辰》比较火，于是趁着一个周末赶紧补一补剧。相信很多人都对其中的"大案牍术"比较感兴趣。
产品数据报告是产品和运营人必不可少的工作，无论是周报、月报，还是新版本表现的分析报告，都需要在围绕报告目标的基础上，对数据进行整理、分析并提炼要点，最后形成一份有指导意义、易读且美观的数据报告。
听说最近《长安十二时辰》比较火，于是趁着一个周末赶紧补一补剧。相信很多人都对其中的"大案牍术"比较感兴趣，靖安司说"大案牍术"选中了张小敬。
本文将介绍10种处理海量数据问题的常见方法，也可以说是对海量数据的处理方法进行一个简单的总结，希望对你有帮助。
ClickHouse是由俄罗斯Yandex公司开发的一款开源列存数据库系统，旨在处理大规模数据分析场景下的实时查询。以下是ClickHouse的发展历程，包括最初的设计目标、技术架构的演进等方面。
导语：人类的生产生活每天都在产生大量的数据，并且产生的速度越来越快。新的攻击手段层出不穷，需要检测的数据越来越多，现有的分析技术不堪重负。 安全数据的数量、速度、种类的迅速膨胀，导致的不仅仅是海量异构
熟悉App开发和推广流程的小伙伴都知道，开发一款App只是第一步，App想要上架应用市场进行下载推广，还要面临繁琐的渠道打包工作，给每一个应用市场打一个对应的渠道包，是统计渠道数据的关键。
“ Gartner 报告显示，2020 年全球数据库市场规模为 648 亿美元。预计到 2024 年，全球数据库市场规模将达到 1000 亿美元。”
大数据时代，学好Excel的重要性不言而喻！ 筛选、汇总、分类、透视图表等数据处理， vlookup、sumifs、index这些函数公式应用， 数据分析、可视化图表 都能提高工作效率，获得领导赏识！ 今天隆重为大家介绍Excel数据实战训练营，几乎涵盖所有岗位工作情境，以实际问题为出发点。 1天直播+3关AI闯关互动课堂+超实用Excel技巧+综合应用场景实战+110份常用Excel干货，培养你科学规范的制表习惯及系统运用知识和技法的能力。 原价199元的课程，今天仅需1分钱。 闯关解锁系列大礼包， 助
ClickHouse 是基于 MPP 架构的分布式 ROLAP分析引擎，真正的列式数据库管理系统。让查询变得更快，最简单且有效的方法是减少数据扫描范围和数据传输时的大小， 而clickhouse的数据始终是按列存储的，同时使用了数据压缩，和日志合并树，稀疏索引和 CPU 功能
近几年,"大数据"这个词以烈火燎原之势，在互联网领域迅速的扎根生长。尤其是"大数据"时代的到来，刺激了各大行业发展，也增加了很多相关岗位。许多人了解情况之后，毅然决定学习大数据技术，进入相关行业，而有的人还在观望，不知道未来大数据前景怎么样？今日博主有幸在1024"程序员节"上,为大家(更多是有一定编程能力的大数据学者)科普一下与大数据相关的知识!
从事数据分析要学那些语言呢？其实小编跟跟学员还有已经从事数据分析行业的人接触下来，给我的感觉是对于这个初级的数据分析师来，一般前二年做差不多都是老大让你做的是处理临时需求为主，如果小明给我做个报表，给市场部那边拉一些流量情况，所以主要前两年可能如果精通SQL与EXCEL再会点SPSS就差不多了，2年以后，老大会把一些:经营性分析需求与竞品分析给你，这里你可能你要需求统计软件，3年以后会让你做一些会员营销及其它的数据挖掘，这里一般说来如果是互联网行业可能R语言是最为流行。因为R语言是开源的，所以互联网企业很多
（致各位挚爱的数粉，因近期小编忙于处理其他急事，未能及时回复给大家资料链接，且微信公众号目前已经限制必须在48小时内回复，否则公众号后台消息发不出去，导致现在仍有很多朋友为收到资料下载链接，小编表示诚挚道歉——已按要求转发或点赞的朋友如果超过48小时以上未收到资料下载链接的，需要再次回复截图给小编，给大家带来不便敬请谅解，谢谢~） 互联网行业可能R语言是最为流行。因为R语言是开源的，所以互联网企业很多在手还有一些通迅行业的咨询公司，不过上手还是需要长期的学习； SPSS界面友好型，不过企业用正版也要很大一些
随着互联网的快速发展，数据量呈爆炸性增长，安全分析领域面临着前所未有的挑战。传统的安全分析方法在处理海量数据时显得力不从心，无法满足实时、高效的需求。为了解决这一问题，Flink作为一种实时数据处理框架，逐渐在安全分析领域崭露头角。本文将基于涂鸦SOC平台建设经验浅谈Flink在安全分析领域的应用。
来源：数据猿 编译：jinyunan 如今，大数据早已是科技行业的热门话题，大数据也从以往被热炒到了被重视，包括政府在内的各行业机构与企业都已大力发展大数据产业，都希望能在“得数据者得天下”的未来提前布局并占有一席之地。 数据猿注：继政府推动各省市成立大数据管理局、大数据交易所等机构之后，在10月份，国务院又出台了运用大数据各部委行动时间表，大数据已提升到国家战略层面并“强制限期”各地方政府促进大数据的发展运用，大数据企业也如雨后春笋般涌现。小猿想说，发家致富的机会真的来啦，大家撸起袖子干吧！ 有统计报
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