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一哥闲聊:畅想数据

数据数据湖是一个集中式存储库,允许您以任意规模存储所有结构化和非结构化数据。 看了很多数据湖的介绍文章,笔者认为数据湖和我们常说的ODS数据很类似,也就是原始数据的保存区域,存储来自各业务系统(消息队列)的原始数据数据湖为什么火了 做数据仓库已经有ODS数据了,那么怎么突然大家都在提数据湖了? 数据湖是开放、自助式的:开放数据给所有人使用,数据团队更多是提供工具、环境供各业务团队使用,业务团队进行开发、分析。 和数据仓库不同的是,以前数据仓库都是先设计schema,然后灌入数据数据湖对于数据分析师来说对数据的操控性更强,但是要求也更高,不光懂业务,懂sql,懂数据,还要懂大数据处理技术,每个人都在处理自己需要的数据,会造成很多冗余数据存储和计算资源浪费,无法形成共性的可复用的数据

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新一代云原生数据畅想

云与分布式是数据库发展的两大趋势,那云时代下新一代数据库会是什么样的呢?腾讯云数据库专家工程师窦贤明讲师给大家分享了自己的畅想,基于冷热分级存储与ServerlessDB结合的新一代数据库。 云时代,对数据库产生了一个非常的一个冲击,或者说变化。就Gartner近期数据,云上数据库的份额也已经赶上并即将超过on promise(传统方式)的产值。 那云时代的数据库是一个什么样子呢? 第一,成本更低,当前主要是云本身的特质带来的;第二点就是扩容能力更好,比如说它扩容能力好的是在于说存储这里可以动态扩容,计算这里可以更为轻量的扩缩容;第三点,是体验上也有非常的提升。 此处仅针对数据的存储成本。数据大致可以分为几层:热数据、温数据、冷数据。热数据放在内存缓存里,价格最贵、性能最好。然后,大量的数据放在分布式存储上,那冷数据该如何处理? 对于很多业务来讲,尤其是有高峰低谷的业务,有非常的成本降低的效果。并且,也解决了云数据库架构上没有解决的问题,从而实现更高可用性、更好的用户体验。

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    数据会说话 | 2016年学生人群移动生活洞察报告

    设备规模:大学生设备规模4400万 移动互联网设备规模达到13.1亿台,移动互联网发展越来越快;而随着95后成为大学生的主力,人手一部手机成为大学生生活常态,大学生设备规模也在增长,达到4400万台。 Part3 大学生行为分析 活跃时段:大学生在早上八点之后开始活跃 大学生人群活跃时段从早上八点开始,全天都处于一个较为平衡的活跃中,可见手机已经成为大学生生活中必不可少的东西,机不离手成为大学生的新兴生活方式 线下消费:女生关注箱包、男生关注生活服务 大学生人群线下消费偏好中,男女生关注点存在差异,女生关注运动健康、箱包、化妆品等品类;男生关注生活服务、餐饮等。 ?

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    数据与私生活

    我对自己的隐私倒并不太关心,尽管随身设备收集私人信息的邪恶触手在前两天又向私处探出一截——Apple下一代iOS9似乎可以记录性生活了。 有朝一日,少数派报告或成现实,机器能根据个人的生活行踪来断定此人是否即将要犯罪,我先买了丝袜又买了枪,回家可能就会被警察堵在家门口。但到那天来临之前,我不想为自己泄露给大数据的隐私过于担心。    我更担心的,首先一点,是大数据会让人在自己的生活里变得更愚蠢,更不讲道理。如果仔细想想大数据的使用方法,或者“机器学习”的机制,它其实不过就是休谟式的归纳法。 严格说来,没人会确定地知道,在今夜会不会有什么降维攻击级的意外会让太阳突然消失,可是大家依然按着“太阳明天照样升起”的假设安排生活。大数据的运用机制就是这样一个没有严格因果关系的归纳法。 数据关联本来就容易让人在两件事之间建立错误的因果关系,并产生自己的猜测一定很科学的幻觉;而大数据之“”似乎可以为这样的幻觉保驾护航。

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    畅想‘互联网’、‘大数据’会带我们到怎样的世界

    就算我们短期内没有办法空间跳跃,但至少我们会生活的越来越舒服。 我们或多或少也都能想到,我们现在生活中每一种微小的行为都可以被做为有意义的数据进行采集,存储,分析。 然后这个结果会成为一种反馈投射回我们的现实生活中。 举几个小例子 你走路的时候对地面的压力有多大,步速有多快? 咖啡拿到手里你第几分钟开始喝,那时候咖啡的温度是什么样子的? 现在我们生活中看似无用的数据,在未来都可以可能通过: 传感器->无线传输->数据流处理->数据挖掘->需求生成->生产 于是上边提到的数据对你的影响可能是,你鞋底的软硬程度跟你脚掌发力大小直接相关,耐磨损程度跟舒适度都达到最佳 这个平台在未来可以让生活在这个星球上的所有生物可以传输存储分享自己的行为数据。 所以你可能还是每天睡眼惺忪的起床,洗脸刷牙喝杯咖啡吃点早餐开车上班。 但世界已然不同。 你有机会感知到原本你无法感知到的现实世界 人类的双腿被固定在地面上固定在一小片生活区域,那你想体会成为飞鸟或是成为游鱼吗?或者只是想体验地球另一端某个陌生人的日常? 这在理论上都可以实现。

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    2028畅想:隐私纳入系统管理,数据定义个性化

    人们在虚拟生活中拥有多重人格,趋同虽然已开始,但这是2013年,大部分人仍不愿放弃网络匿名带来的种种好处。最终,对更高质量生活的追求盛行开来,到今天,没人会再谈论在线角色。 那时,企业、政府和民众正努力理解“大数据”分析的力量,而大规模数据采集已开始占领生活的各个方面,从人们如何花钱到看什么电影,再到去哪里工作。 朝向单一人格的趋同让大量个性化公司(Persona Companies,简称PCs)应运而生,这些公司的主要任务是收集、保护和处理个人数据。 今天,它们已经成为个人数据的守护天使,它们收集和储存个人银行交易、医疗记录等一切信息。人们鼓励这些公司收集关于自己如何生活数据——越多数据被收集,生活质量就越高。 不幸的是,在一个数据已成为新货币的世界,最优化结果带来了系统性边缘化---这就是人们享受更高生活水平所付出的代价。

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    数据时代下的生活

    这虽然不是什么大数据,购物历史应该说是简单的历史数据了。但是这也算是泄露了用户的隐私吧。    大数据流程   其次呢,我们目前的这种生活环境,每天会产生大量的数据,这些数据利用好了,可以为我们进行一定的数据可视化,分析或者预测出生活中一些即将发生,我们有意去关注的事情。    因此好坏参半,大数据的使用还要看具体来做什么。   总的来说,其中的商机以及潜在的机会都是非常的,如何有效的搜集数据,如何有效的利用分析数据才是目前最应该关注的事情。 大体上无非都是这些步骤: 1 数据一般都是某些应用的记录,或者消息   2 有了数据,需要对数据进行有效的采集,存储,查询。 4 数据的用途:既可以采取数据的可视化进行数据的直观展现,也可以利用数据进行一些趋势动向的分析预测,还可以进行某些特定预测的预警等等。

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    主宰我们生活的10算法,经久不衰

    Leiserson 《算法导论第3版》) 可以这样理解,算法是用来解决特定问题的一系列步骤(不仅计算机需要算法,我们在日常生活中也在使用算法)。 那么又是哪10个计算机算法造就了我们今天的生活呢?请看下面的表单,排名不分先后: 1归并排序(MERGE SORT)、快速排序(QUICK SORT)和堆积排序(HEAP SORT) ? 与早期的排序算法相比(如冒泡算法),这些算法将排序算法提上了一个台阶。也多亏了这些算法,才有今天的数据发掘,人工智能,链接分析,以及大部分网页计算工具。 9数据压缩算法 数据压缩算法有很多种,哪种最好?这要取决于应用方向,压缩mp3,JPEG和MPEG-2文件都不一样。 哪里能见到它们?不仅仅是文件夹中的压缩文件。 你正在看的这个网页就是使用数据压缩算法将信息下载到你的电脑上。除文字外,游戏,视频,音乐,数据储存,云计算等等都是。它让各种系统更轻松,效率更高。

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    数据集 | Udemy 生活方式课程数据

    下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) Udemy 网站上提供的所有开发相关课程(39,000 门课程)的汇编。 在生活方式类别下,有来自工艺美术、美容与化妆、深奥实践、食品和饮料、游戏、家居装修、宠物护理和培训、旅行、其他生活方式课程等的课程,每个课程在其域下都有多个课程。 1. 字段描述 2. 数据预览 3. 字段诊断信息 4. 数据来源 来源于Kaggle。

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    生活在大数据下的我们

    为什么数据会是这样? “60前”组,最年轻的已界55岁,也就是说这一组别的大部分人处于已退休或半退休状态,空闲时间较多,刷朋友圈似乎已经成为他们的一种娱己娱人的方式。 Resource:易观智库 2015年4月 9接近50%的营销人员认为,公司最没有得到充分利用的资产是数据。只有18%的销售人员拥有单独的客户集成视图。 少于10%的市场营销人员能够系统运用他们的数据资源。 讲到数据,已经不再只是简单的拥有,而是要避免让big data 变成pig data?意味着要从数据中获得洞察力,也就是说数据必须能够讲故事。

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    数据挖掘与生活:算法分类和应用

    但是,如果了解一点点数据挖掘(Data Mining)的知识,你,或许会有柳暗花明的感觉。 的确,数据挖掘无处不在。它和生活密不可分,就像空气一样,弥漫在你的周围。但是,很多时候,你并不能意识到它。 下面,想针对不同的算法类型,具体的介绍下数据挖掘在日常生活中真实的存在。下面是能想到的、几个比较有趣的、和生活紧密关联的例子。 ? 6、回复“答案”查看hadoop面试题题目及答案 7、回复“爱情”查看大数据与爱情的故事 8、回复“笑话”查看大数据系列笑话 9、回复“大数据1、大数据2、大数据3、大数据4”查看大数据历史机遇连载 PPV课大数据ID: ppvke123 (长按可复制) 大数据人才的摇篮! 专注大数据行业人才的培养。每日一课,大数据(EXCEL、SAS、SPSS、Hadoop、CDA)视频课程。大数据资讯,每日分享!数据咖—PPV课数据爱好者俱乐部!

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    数据挖掘】数据挖掘与生活:算法分类和应用

    但是,如果了解一点点数据挖掘(Data Mining)的知识,你,或许会有柳暗花明的感觉。 的确,数据挖掘无处不在。它和生活密不可分,就像空气一样,弥漫在你的周围。但是,很多时候,你并不能意识到它。 本文,主要想简单介绍下数据挖掘中的算法,以及它包含的类型。然后,通过现实中触手可及的、活生生的案例,去诠释它的真实存在。 一、数据挖掘的算法类型 ? 下面,想针对不同的算法类型,具体的介绍下数据挖掘在日常生活中真实的存在。下面是能想到的、几个比较有趣的、和生活紧密关联的例子。 ? 一般通过支付数据、卖家数据、结算数据,构建模型进行分类问题的判断。 ? (六)基于协同过滤的案例:电商猜你喜欢和推荐引擎 电商中的猜你喜欢,应该是大家最为熟悉的。 ---- 转自:爱数据网;

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    数据挖掘与生活:算法分类和应用

    但是,如果了解一点点数据挖掘(Data Mining)的知识,你,或许会有柳暗花明的感觉。 的确,数据挖掘无处不在。它和生活密不可分,就像空气一样,弥漫在你的周围。但是,很多时候,你并不能意识到它。 本文,主要想简单介绍下数据挖掘中的算法,以及它包含的类型。然后,通过现实中触手可及的、活生生的案例,去诠释它的真实存在。 一、数据挖掘的算法类型 ? (二)无监督学习 无监督学习,即不存在目标变量,基于数据本身,去识别变量之间内在的模式和特征。例如关联分析,通过数据发现项目A和项目B之间的关联性。 下面,想针对不同的算法类型,具体的介绍下数据挖掘在日常生活中真实的存在。下面是能想到的、几个比较有趣的、和生活紧密关联的例子。 ? 一般通过支付数据、卖家数据、结算数据,构建模型进行分类问题的判断。 ? (六)基于协同过滤的案例:电商猜你喜欢和推荐引擎 电商中的猜你喜欢,应该是大家最为熟悉的。

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    2018年,你的生活将被这7趋势改变

    又将给人们的生活带来哪些影响?一起来看看2018年影响生活的7趋势,为新一年的生活做好准备! 软件应用引发智能手机革新 在2017年,智能手机硬件取得了飞跃式发展。 国家信息中心提供的数据显示,预计到2018年,我国共享经济的规模将高达2300亿美元,占全国GDP的1.67%、全球共享经济总量的44%。 电动汽车更加普及 全电动汽车雪佛兰Bolt已经在2017年年底发布,而据官方公告,备受期待的特斯拉Model 3也将在2018年量投放市场。 这期间将有大量的数据生成,并由此开始出现利用数据做出更好决策的解决方案。回顾2017年,结合人工智能及语音识别等基础技术的应用,物联网在“智能服装与设备”以及“智能家居”产品中的发展已经足够惊艳。 比如区块链防伪标签,它融入了国密级算法、混沌原理、镭射光学、手机APP智能动态图像扫描、云端数据比对等技术,难以仿制、复印和回收,保证了商品从源头到终端的唯一性。

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    机器学习在生活中的九有趣应用

    【磐创AI导读】:人工智能现在已经变得无处不在了,生活中有很多关于它的应用,可能你正在以某种方式使用它,但你却不知道它。 机器学习是这些私人助理的重要组成部分,首先他们在收集和完善信息上发挥了重要作用,然后将使用这组数据来呈现根据您的首选项定制的结果。怎么样,机器学习是不是很强大呢? No2:交通预测 交通预测:生活中,我们经常在使用GPS导航服务,当我们在使用GPS时,我们当前的位置和速度被保存在一个中央服务器上,用于管理流量,然后使用这些数据构建当前流量的地图。 【写在最后】除了上面分享的应用外,生活中还有很多例子可以证明机器学习的价值。欢迎大家在下边的留言区和我们一起讨论机器学习是如何改变你的日常生活,与我们分享你的经历。

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    E生活数据:开放API,连接千亿充值市场

    E生活便民是国内最早开始做API数据便民服务平台的提供商之一,经过多年不断的创新发展,目前已发展成为国内领先的API数据便民服务平台提供商。 ? E生活API数据接口包含本地生活、充值业务和出行业务三类目,涵盖了话费充值、手机流量充值、游戏充值、水电煤充值、火车票预定、金融、交通罚单、加油卡充值及互联网产品等在内的几乎全部便民领域API接口。 针对行业问题,E生活便民数据服务平台通过强大的技术研发及后台支持力量为使用者解决了一下4难题: 类目不全,服务少? 针对这些问题E生活便民数据服务平台24小时不间断进行数据优化、维护,为开发者降低成本,使其能够带来稳定的收益。 E生活便民数据服务平台,将会以卓越的技术、优质的服务,打造国内最好的便民数据银行,让开发者省心省力。

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    数据挖掘在生活上的应用

    这些信息透过数据挖掘的技术组合在一起,就可快速地勾勒出每个人对生活的品味、特征,并进一步影响我们的生活。 未来数据化世界的一个场景 下面显示未来数据化世界的一个场景。 客服:「xx披萨店您好! 以下将从卖场的手推车开始告诉你,利用数据挖掘的数据化营销方式,将如何颠覆许多传统的营销模式。 神奇的卖场手推车 传统我们到卖场(如大润发、家乐福等)购物时,因为要买的东西很多,免不了要推一辆手推车。目前手推车的运作方式是你必需先投10元硬币,才能取出一辆手推车。 利用无线射频识别技术,当你从货架上取得产品并放入手推车后,你购物的信息便已储存在卖场的数据库中。卖场的管理人员,也可随时并轻松地掌握整个卖场货物的销售量及库存量,并适时订购即将缺货的商品。 它正悄悄的形塑我们的生活、工作及购物的方式。

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    Python之数据科学,创造改变生活的学科!

    大灰狼来简单分析一下,从字面意思来讲,它是一种对已经存在在互联网络和我们生活中的诸多数据的科学性分析,并将其为我们所用的一个过程。 作为近年来一门新兴的学科,数据科学主要依赖于两个因素:一是数据的广泛性和多样性;二是数据研究的共性。 现代社会的各行各业都充满了数据,这些数据的类型多种多样,不仅包括传统的结构化数据,如金额、数量等;也包括网页、文本、图像、视频、语音等非结构化数据。 而对于数据科学,主要包括两个方面的内容:简单来说就是用数据的方法研究科学和用科学的方法研究数据。 前者包括生物信息学、天体信息学、数字地球等领域;后者包括统计学、机器学习、数据挖掘、数据库等领域。 适合较快的对数据科学和数据分析了解和学习。

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    从GDP数据开始理解生活中的统计数据

    这几天看到GDP最新的数据出炉了,我的手机瞬间就收到了好多条信息提示。 ? 从这些信息,我们是看不到整体的数据,包括数据的关联关系,只是得到了一些局部的数据。于是我上网找了下2019年的数据,有倒是有,但是比较零散。 242573.8)/242573.8*100% 约等于 3.1% 发布比例:二季度环比增长11.5% (250109.7-206504.3)/206504.3*100% 约等于21.1% 可以看到这些数据和公布的数据都有一定的差异 ,尤其是环比数据,会根据季节调整模型自动修正结果。 此外,可以补充一些相关的统计数据。 国内2019~2020年GDP的一些统计图。 ? 三经济体公布的失业率数据 ?

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