时间序列简单来讲是指一系列在时间轴上有序的数据,而时序预测是根据过去时间点的数值来预测将来时间点上的数值。现实中,时间序列预测除了在电信运营商中的网络质量分析、面向数据中心运营的日志分析、面向高价值设备的预测性维护等多有应用之外,还可用作异常检测的第一步,以帮助在实际值偏离预测值过多时触发警报。
通过在Tungsten Fabric外部虚拟IP地址的端口8082上访问的REST API,可以获得Tungsten Fabric群集的所有配置。 用户可以使用HTTP GET调用来检索资源列表或其属性的详细信息。 数据作为JSON对象返回。
作者:NSS 翻译:杨金鸿 术语校对:韩海畴 全文校对:林亦霖 本文约3000字,建议阅读7分钟。 本文为带大家了解R语言以及分段式的步骤教程! 人们学习R语言时普遍存在缺乏系统学习方法的问题。学习者不知道从哪开始,如何进行,选择什么学习资源。虽然网络上有许多不错的免费学习资源,然而它们多过了头,反而会让人挑花了眼。 为了构建R语言学习方法,我们在Vidhya和DataCamp中选一组综合资源,帮您从头学习R语言。这套学习方法对于数据科学或R语言的初学者会很有用;如果读者是R语言的老用户,则会由本文了解
与大多数高级分析解决方案不同,时间序列建模是一种低成本解决方案,可提供强大的洞察力。
现在很多厂商都说自己的产品是大数据分析软件。如果只是根据功能去区分这些产品,的确是件难事,因为很多工具具有相似的特征和功能。此外,有些工具的差异是非常细微的。所以,关键区分因素可能还是要根据企业的能力以及在数据分析方面的成熟度,重点考虑如何在易用性、算法复杂性和价格之间寻找平衡。 我们将在本文对九个主流大数据分析软件厂商的产品进行对比,即Alteryx、 IBM、KNIME.com、 Microsoft、 Oracle、 RapidMiner、SAP、 SAS 和 Teradata,其中有的厂商提供的工具不
Tungsten Fabric是一个由计算节点、控制节点、配置节点、数据库节点、Web UI节点和分析节点组成的分布式系统。
与前面许多已经讨论过的概念一样,人们如何定义统计以及统计与一般数学(mathematics)有何不同,存在着很大的差异。
时序数据库全称为时间序列数据库。时间序列数据库主要用于指处理带时间标签(按照时间的顺序变化,即时间序列化)的数据,带时间标签的数据也称为时间序列数据。时序数据的兴起还是榜上了物联网的大风。物联网(Internet of Things,简称IOT)是指通过各种信息传感器实时采集任何需要管理设备的信息,并进行管理。物联网的基础数据具有数据量大、结构单一、时间属性强、查询简单等特点,传统的关系型数据库在面对物联网数据时,显得应对发力,基本上属于功能过剩但性能不足。 目前最新的DB-Engine上时序数据库排名如下:
讲完了geotiff格式数据的读取和保存,本文讲下怎么用python处理一系列的栅格数据(本文以时间序列为例)。
时间序列预测与建模在数据分析中起着重要的作用。时间序列分析是统计学的一个分支,广泛应用于计量经济学和运筹学等领域。这篇技能测试文章是为了测试你对时间序列概念的了解程度。
最近一段时间群里经常有人开始问MOGNODB 的问题,我觉得后面会开始在大量写一些MONGODB 的东西,原来从mongodb 3.2开始弄想起来也有6-7年时间了,相比传统的DBA 对于MONGODB 应该是非常了解和熟悉的,但是我错了,截止到现在,传统的DBA 对于MONGODB 一部分人还是一头雾水,时代不同了,不会MOGNODB 的DBA,如同你吃饭,只有刀叉,没有筷子,筷子更简单,更多变,适应的场景和变化更多,所以这是一个必备的技能,REDIS + MONGODB + MYSQL OR REDIS + POSTGRESQL + MONGODB 这属于DBA铁三角,不信你可以看看招聘信息。
OPAP系统构建了一个实时查询的系统可以使用者立马能够查询到实时数据。举个简单的例子,当用户参加一项活动时,产品经理或者是运营人员希望能够马上获得用户的参与效果,并且快速的探索用户的行为特征,从而立马改进活动以获得更好的效果。正所谓:越来接近实时的数据,越有价值。OPAP系统的意义便在于此。
预测一个家庭未来三个月的用电量,估计特定时期道路上的交通流量,预测一只股票在纽约证券交易所交易的价格……这些问题都有什么共同点?
原文中介绍到,过去的7年时间的发展中,InfluxDB 在 metrics 数据的处理上已经成为了非常出色的数据库,并且在 analytics 方面也很不错。但对于现有的架构来讲有一个限制就是不能处理非常大的基数 (significant cardinality),也就是说tags里不能设置太多的值。比如说:不能处理分布式追踪数据 (distributed tracing data) 的这种场景。
Hive是一个建立在Hadoop上的开源数据仓库基础设施,通过Hive可以很容易的进行数据的ETL,对数据进行结构化处理,并对Hadoop上大数据文件进行查询和处理等。 Hive提供了一种简单的类似SQL的查询语言—HiveQL,这为熟悉SQL语言的用户查询数据提供了方便。
作者 | Wesley Du, Junwei Deng, Kai Huang, Shan Yu and Shane Huang 作者是英特尔人工智能和分析团队的解决方案架构师,该团队一直致力于 BigDL 的开发。数据科学家和数据工程师可以使用 BigDL 轻松构建端到端的分布式 AI 应用。 1 介绍 Ray 是一个能够非常快速和简单地去构建分布式应用的框架。BigDL 是一个在分布式大数据上构建可扩展端到端 AI 的开源框架,它能利用 Ray 及其本地库(Native Libraries)来支
本文共3400字,建议阅读10+分钟。 本文介绍了ARIMA的概念,并带你用Python和R训练一个数据集实现它。
这两年互联网行业掀着一股新风,总是听着各种高大上的新名词。大数据、人工智能、物联网、机器学习、商业智能、智能预警啊等等。
作者 | Steef-Jan Wiggers 译者 | 明知山 策划 | 丁晓昀 最近,谷歌宣布 Bigtable 联邦查询普遍可用,用户通过 BigQuery 可以更快地查询 Bigtable 中的数据。此外,查询无需移动或复制所有谷歌云区域中的数据,增加了联邦查询并发性限制,从而缩小了运营数据和分析数据之间长期存在的差距。 BigQuery 是谷歌云的无服务器、多云数据仓库,通过将不同来源的数据汇集在一起来简化数据分析。Cloud Bigtable 是谷歌云的全托管 NoSQL 数据库,主要用
Apache Hadoop:分布式处理架构,结合了 MapReduce(并行处理)、YARN(作业调度)和HDFS(分布式文件系统);
Tableau 直观且易于使用的可视化操作界面,帮助数据分析师乃至是其他领域的人们都可以看到并理解他们的数据。当然,同样包括像数据科学家或统计学家这样老练的数据分析用户。
最近,我参加了在芝加哥举办的IEEE 2015可视化大会,并草草记录了一些有关机器学习的内容。对于那些不了解该会议的人来说,你有必要了解下,这是从业者、学者和研究人员最大的一次年度聚会,它们的研究方向是如何将数据进行可视化并且对我们可用。会议论文主要来自IEEE VIS的三个核心子会议:可视分析科学与技术(Visual Analytics Science and Technology,VAST)、信息可视化(Information Visualization,InfoVis) 、科学可视化(Scientif
编辑手记:也许Oracle 12.2在内核上的智能改进只能让你眼前一亮,那今天基于Big Data和数据仓库的性能优化增强则会让你伸手触Oracle的强大灵魂。细腻中霸气侧漏,这就是Oracle 12
本文主要讲述数据挖掘分析领域中,最常用的四种数据分析方法:描述型分析、诊断型分析、预测型分析和指令型分析。
最容易上手的就是数据可视化, 以下3个数据集可以用于创建一些有意思的的可视化效果并加到你的简历中。
Azure Monitor 包括 Log Analytics 和 Application Insights,其提供的高级工具适用于收集和分析遥测数据,以便最大程度地提高云和本地的资源和应用程序的性能和可用性。它可以帮助我们了解应用程序的性能,并主动识别影响应用程序及其所依赖资源的问题。
Citus 提供对大型数据集的实时查询。我们在 Citus 常见的一项工作负载涉及为事件数据的实时仪表板提供支持。
(图源:https://www.europeanwomeninmaths.org/etfd/)
“维度”是指数据的属性。举例来说,“城市”维度表示的是发起会话的城市,例如“巴黎”或“纽约”。“网页”维度表示的是用户浏览过的网页的网址。
提取数据,特别是从网络中提取数据是数据科学家的重要任务之一。Wget 是一个免费的工具,用于以非交互式方式从 Web 上下载文件。它支持 HTTP、HTTPS 和 FTP 协议,通过 HTTP 代理进行检索。由于它是非交互式的,即使用户没有登录,它也可以在后台工作。所以,如果你想下载一个网站或一个页面上的所有图片,wget 会帮助你。
对于那些对数据,数据分析或数据科学感兴趣的人,提供一份可以利用业余时间完成的数据科学项目清单,一共14个!
首先,我想向所有的护士,医生,超市员工,公共管理人员以及其他冒着生命危险为我们服务的人致敬。
论坛君:你很可能已经听说过 R,或许你知道 R 是一种编程语言,而且知道它与统计学有关,但它是否适合您呢?本文作者将试图向大家讲解他对R的看法,分享他认为试用开源数据分析平台的4个不错的理由。 R 是
在以数据库为代表的存储系统中,索引(index)是一种附加于原始数据之上的数据结构,能够通过减少磁盘访问来提升查询速度,与现实中的书籍目录异曲同工。索引通常包含两部分,即索引键(≈章节)与指向原始数据的指针(≈页码),如下图所示。
Druid 数据源通常等效于关系数据库中的表。Druid 的lookups行为与数仓型数据库的维表相似,但是正如您将在下面看到的那样,如果可以避免,通常建议使用非规范化。
数据是每项技术业务的支柱,作为一个健康医疗技术平台,Halodoc 更是如此,用户可以通过以下方式与 Halodoc 交互:
1.1 从 IT Operation Management (ITOM) 到 IT Operation Analytics (ITOA)
“ “对于某类任务T和性能度量P,如果一个计算机程序在T上以P衡量的性能随着经验E而自我完善,那么我称这个计算机程序在从经验E中学习” ——Tom M. Mitchell ” 人工智能是计算机科学的一个分支,它的主要研究目标是用计算机程序来表示人类智能。这个词最早是在1956年的达特茅斯会议上正式提出的。在达特茅斯会议正式提出“人工智能”这个概念之前,图灵和早期的计算机科学家一般用“机器智能”这个词。如今人工智能的浪潮正席卷全球,诸多相关热点词汇时常萦绕在耳边
R 是一种灵活的编程语言,专为促进探索性数据分析、经典统计学测试和高级图形学而设计。R 拥有丰富的、仍在不断扩大的数据包库,处于统计学、数据分析和数据挖掘发展的前沿。R 已证明自己是不断成长的大数据领域的一个有用工具,并且已集成到多个商用包中,比如 IBM SPSS® 和 InfoSphere®,以及 Mathematica。
R 是一种灵活的编程语言,专为促进探索性数据分析、经典统计学测试和高级图形学而设计。R 拥有丰富的、仍在不断扩大的数据包库,处于统计学、数据分析和数据挖掘发展的前沿。R 已证明自己是不断成长的大数据领域的一个有用工具,并且已集成到多个商用包中,比如 IBM SPSS® 和 InfoSphere®,以及 Mathematica。 本文提供了一位统计学家Catherine Dalzell对 R 的价值的看法。 为什么选择 R? R 可以执行统计。您可以将它视为 SAS Analytics 等分析系统的竞争对手
图片来源:Daniel Lloyd Blunk-Fernández on Unsplash
Dune Analytics 是进行区块链研究的强大工具。它可用于查询,提取和可视化以太坊区块链上的大量数据。这篇文章介绍了一些基本示例,这些示例说明了如何搜索和编写基本查询以及如何使用图表将其可视化。探索的机会是无限的。
R 是一种灵活的编程语言,专为促进探索性数据分析、经典统计学测试和高级图形学而设计。R 拥有丰富的、仍在不断扩大的数据包库,处于统计学、数据分析和数据挖掘发展的前沿。R 已证明自己是不断成长的大数据领
人工智能(AI)的发展是一个从学术研究、行业验证、商业落地、行业平台到智能生态的一层层深入过程,这也是人工智能理想的发展阶段。人工智能的重要性无需赘述,对AI学习对我们来说同样重要,但是如何学习人工智能呢?
数据质量是指数据的准确性、完整性、可靠性和一致性。这些特征对于数据的有效性和可用性至关重要。如果数据质量不高,可能会导致决策失误、成本增加、浪费资源。因此,维护数据质量是非常重要的。
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