大数据是什么？为什么要使用大数据？大数据有哪些流行的工具？本文将为您解答。 现在，大数据是一个被滥用的流行词，但是它真正的价值甚至是一个小企业都可以实现。 通过整合不同来源的数据，比如：网站分析、社交数据、用户、本地数据，大数据可以帮助你了解的全面的情况。大数据分析正在变的越来越容易，成本越来越低，而且相比以前能更容易的加速对业务的理解。 大数据通常与企业商业智能（BI）和数据仓库有共同的特点：高成本、高难度、高风险。 以前的商业
大数据是什么？为什么要使用大数据？大数据有哪些流行的工具？本文将为您解答。 现在，大数据是一个被滥用的流行词，但是它真正的价值甚至是一个小企业都可以实现。 通过整合不同来源的数据，比如：网站分析、社交数据、用户、本地数据，大数据可以帮助你了解的全面的情况。大数据分析正在变的越来越容易，成本越来越低，而且相比以前能更容易的加速对业务的理解。 大数据通常与企业商业智能（BI）和数据仓库有共同的特点：高成本、高难度、高风险。 以前的商业智能和数据仓库的举措是失败的，因为他们需要花费数月甚至是数年的时间才能让股东得
现在，大数据是一个被滥用的流行词，但是它真正的价值甚至是一个小企业都可以实现。通过整合不同来源的数据，比如：网站分析、社交数据、用户、本地数据，大数据可以帮助你了解的全面的情况。大数据分析正在变的越来越容易，成本越来越低，而且相比以前能更容易的加速对业务的理解。 大数据通常与企业商业智能（BI）和数据仓库有共同的特点：高成本、高难度、高风险。以前的商业智能和数据仓库的举措是失败的，因为他们需要花费数月甚至是数年的时间才能让股东得到可以量化的收益。然而事实并非如此，实际上你可以在当天就获得真实的意图，至少是
谷歌公布了一项重要研究成果–电影票房预测模型。该模型能够提前一个月预测电影上映首周的票房收入，准确度高达94%。这在业内引起了强烈讨论，不少内人士认为该模型非常适合好莱坞电影公司通过预测票房来及时调整电影营销战略，但同时也有吐槽者暗示谷歌的票房预测模型别有用心，旨在鼓动电影公司购买其搜索引擎广告。那么，孰是孰非，谷歌票房预测模型以及大数据在电影行业的应用是嘘头，还是大有来头，让我们来一探究竟。 谷歌票房预测模型的基础：电影相关的搜索量与票房收入的关联 谷歌的票房预测模型是大数据分析技术在电影行业的一个重要
时至今日互联网每天新增的数据量达2.5*10^18字节，而全球90%的数据都是在过去的两年间创造出来的。举个直观的例子来说明一下互联网的数据量：假设大西洋里每一升海水代表一个字节的数据，那么整个大西洋
selenium是一个浏览器自动测试工具，通过驱动程序来自动化操作对应的浏览器，包括了打开浏览器窗口，定位元素，点击按钮，上传文件等操作，支持以下多款主流浏览器
我们都知道谷歌爸爸收购了Cask Data一家公司。长期以来，谷歌致力于推动围绕 GoogleCloud 的企业业务，但在这方面一直被亚马逊和微软吊打，这次的收购正是为了弥补自身的短板。 被收购的 Cask Data 是一家专门提供基于Hadoop的大型数据分析服务解决方案的初创公司。基于此，谷歌进一步加强他的大数据分析能力。 除了谷歌、微软、亚马逊、IBM等国际大佬全力布局大数据外，国内企业也积极投入大数据的怀抱，无论是BAT这样的大厂还是雨后春笋般涌现的创业企业，都纷纷入局。 国内IT、通讯、行业招
<数据猿导读> 上周，先是Salesforce上半年接连并购超过9家科技公司，被传或是向微软隔空叫板；紧接着谷歌收购云服务公司Orbitera，在后紧追不舍；然而，几天之后谷歌&亚马逊“联手”出奇招，
HRM新思维——谷歌用数据分析重新定义HR的十种新模式 当人们解读谷歌公司的成就归功于领先的技术及商业模式的时候，然而谷歌公司却坚定地认为，他们的成功来源于成功地运用了“人事分析”的优秀人员管理实践。这是一个令HRM兴奋的最佳实践! 一种新型的人员管理 谷歌等优秀公司的高管认识到持续创新是不可能会出现，直至企业采取战略转移，成为一个注重优秀人员管理的组织。注重人员管理的企业战略是必要的，因为创新来自于人。于此同时，除非你有能力聘请并留住创新的人，否则你无法使创新最大化。甚至，你必须为这些创新者提供卓越的管理
时至今日互联网每天新增的数据量达2.5*10^18字节，而全球90%的数据都是在过去的两年间创造出来的。举个直观的例子来说明一下互联网的数据量：假设大西洋里每一升海水代表一个字节的数据，那么整个大西洋存储的数据也只能到2010年就满了。 从外行的角度看来大数据是个挺了不起的东西，它也确实了不起，不过有一个前提就是我们能够有效地处理数据。怎样从海量数据中找出有用的信息才是最重要的。 本文中我们会讲一些大数据的用例比如分析促销行为、诊断交通状况等。我们还会谈一谈大数据的收集方法以及处理的过程。 1、
假设你想开发一个能够自动检测图片内容的程序。给出图1，你希望程序识别这是一只狗。
在当今数字化时代，数据的价值变得前所未有地重要。随着越来越多的业务流程和交互活动发生在在线和数字环境中，大数据分析已经成为实现业务增长和创新的关键因素之一。本文将探讨大数据分析在驱动业务增长方面的作用，以及如何利用数据洞察力来开拓新的机会。
大话新零售 每周乱更新 上回书咱们说到，商超型新零售亦实亦虚的特点，没有影响的可以翻翻上周的文章，这回咱们说一说数据。 要知道，想要做好新零售，数据是基础，从各大App的模块，到纯新零售的项目，哪一项都需要数据的支持。 “商务部流通产业促进中心”在今年9月发布的《走进零售新时代——深度解读新零售》一文提到我国目前很多零售企业进入通过场景服务运营商提供整套“互联网+”的解决方案，实现Wi-Fi 覆盖和 i-Beacon 应用进行场景定位，并通过近场感应终端、传感器等技术，实现对消费者购物轨迹的全流程追踪的
时至今日互联网每天新增的数据量达2.5*10^18字节，而全球90%的数据都是在过去的两年间创造出来的。举个直观的例子来说明一下互联网的数据量：假设大西洋里每一升海水代表一个字节的数据，那么整个大西洋存储的数据也只能到2010年就满了。
原文：Unusual Big Data Use Cases (guest post)
主编前言： 这篇文章我们请朱玉雪女士帮我们翻译自Avinash Kaushik先生的文章。了解Avinash Kaushik先生的朋友不对他的行文风格不会陌生——内容极为全面详实，具有严密的方法论，而且语言很生动。不过，这却为翻译带来了很大的难度。 过去，我也翻译过Avinash的文章，我深知朋友们很喜欢他的文章，因此，这样的一个工作，我们还是希望继续下去。在此，也向Avinash Kaushik先生和朱玉雪女士表达谢意！ 这篇文章被分为四个连载。这是第一部分（引言部分）。 原文见：http://www.k
在看完本文后，你将对数据分析有更好的理解，而且将了解到作为数据分析师，你需要做些什么，以及该如何进入这个领域。
表面看起来，大数据似乎只有大企业能够用得上。当人们首次听说海量的信息被用于反恐、治愈癌症或预测埃博拉疫情时，我们的第一印象是这些大数据很昂贵，且耗时费力。但实际上并非如此。 从人口统计到气象预报再到消费者的购物习惯等大量数据，现在都可以在网上免费找到，前提是你需要知道去哪里寻找。此外，随着利用这些数据的基本工具逐渐实现免费，且变得日益简单，任何人都将可以使用它们。 在最基本情况下，任何人都可以使用谷歌的Adwords追踪他们的用户正在网上搜索什么，这实际上就是一种大数据分析，只是有时候他们甚至连都
转载请保留 大数据文摘翻译:孙强,陈洁 校对:Jerry 摘自：Science 2014年3月14日 作者： David Lazer 等 原文标题：谷歌流感（Google Flu）启示录：大数据分析的陷阱 阅读原文请点击文末左下角链接 关键词：谷歌 谷歌流感 公共卫生 大数据分析 2013年2月，谷歌流感趋势（GFT）上了头条新闻－－由于一个谷歌高管或流感跟踪系统原创者所不希望看到的原因。 据 《自然》杂志(Nature)报道，GFT预测的流感样疾病数量是美国疾病控制和预防中心（CDC）的估算数量的两倍多
如今不论是外贸企业还是专业的海外推广公司都会组建自己的Google SEO推广团队，可以更有效的做好网站SEO，但是要发挥谷歌SEO推广团队的最大效能，我们并不能随意的让团队成员听之任之，随波逐流，我们需要有一套标准化的管理制度，来管理谷歌SEO推广团队。
我入行互联网的契机是做了一个“网站分析”的微博账号，做自媒体跟真正的实践者还是有很大距离的，所以推荐一个list的，如果你对网站分析有兴趣，可以专注这些大牛！
一个流程会很容易让人养成一个习惯，而若无意识或干预的话，习惯可能就不会再被改变了。
你以为数据能够告诉你一切？其实如果你不能用正确的姿势运用数据，很可能会被它蒙蔽，做出非常危险的错误决定。
如今，只要能谈论点儿大数据就显得很高大上。然而，大数据挖掘、大数据分析、大数据营销等事情仅仅只是个开始。当然，也有很多人直接批判大数据或大数据营销给我们造成隐私威胁。大数据到底是什么？它又有着哪些价值呢？
何谓数据科学？在wikipedia中你还找不到Data Science的词条，但它将成就你的未来。 谷歌首席经济学家Hal Varian在2009年说，下一个十年最有吸引力的工作就是统计学家。能获取并处理数据，从中得到有用信息并能图形化，并使人们得以理解，这将是非常重 要的技能。在此处他所称的“统计学家”，实际上是能够提取大数据集的信息，然后展现给非数据专家的那些人，我们也可称之为数据极客（Data Geek）或是数据科学家(Data Scientists)。 一、数据科学的构成 数据科学的
对数据的盲目崇拜往往是失败的一个诱因，许多事情表面理性，其实却缺乏最基本逻辑。从海量数据分析曾经的辉煌与如今的阴霾中，我们是否还能学到些什么呢？ 两年前，纽约时报刊登了这样一个精彩绝伦的故事：在明尼
中国唐宋时期的思维方法毫不过时，如今中国在“大数据时代”寻求一种全新的“大数据思维”时不妨回溯历史，重新发现自己独有的处理复杂社会问题的方法。
大约两年半以前，一位当时就已经从事互联网数据工作多年的前辈在笔者边上如是说：“最没有不可替代性的就是数据分析师，就是个锦上添花的。像什么策划啊、产品啊、美工啊、前端啊、IT啊，这些那都是必需品，没有了他们活根本就干不了了；没有他们，数据分析师分析什么啊！”笔者虽然在入行前就觉得，数据分析是个“放马后炮”、当“事后诸葛”的事，但由于喜爱所以比较纠结。这段话让原本纠结的我，毅然决然把自己定位成了可以拿到数据的数据分析师。毕竟，数据分析的前提是：已经有数据了。数据你都搞不来，还分析个毛线啊！ 当时，在耍谷歌分析（
谷歌站长工具是谷歌提供的一款免费的网站管理工具，它可以帮助网站管理员了解网站的搜索引擎优化情况，包括网站的索引情况、搜索词排名、外部链接等。通过对谷歌站长工具的数据分析，可以更好地了解网站的优化情况，从而制定更有效的优化策略。
根据“谷歌趋势”，在2011年的时候，“大数据”还很少被用作搜索词，但是从2012年开始到现在，你几乎能听到各行各业的人都在谈论“大数据”。 这是一个增长非常迅速的领域，而且催生出了很多的工作机会。麦肯锡公司的一份报告预计，到2018年仅美国在“具备深入分析能力”的大数据专业人才方面的缺口就在14万人到18万人之间。据New Vantage Partners公司对《财富》美国500强公司的调查显示，85%的500强企业要么已经推出了大数据项目，要么正打算推出。未来几年他们花在数据分析上的投资将平均上涨36
“大数据”时代到来了吗？ 潮流是一股可笑又可敬的力量：今天，如果打开任何媒体，要是不提“大数据”，恐怕都不好意思出版。这股潮流，铺天盖地，连国家领导人都不例外。问题在于：为什么人人言必称大数据？ 数据的价值，随着数据量的几何级数增长，已经不再能够通过传统的图表得以显现，这正是为什么商业智能还没来得及流行，便已被“数据分析”挤下舞台。因为，价值隐藏在数据中，需要数据分析方可释放这些价值。数据分析能力的高低，决定了价值发现过程的好坏与成败。可以说，没有数据分析，“大数据”只是一堆IT库存，成本
最近，谷歌爸爸又收购了一家公司。长期以来，谷歌致力于推动围绕 GoogleCloud 的企业业务，但在这方面一直被亚马逊和微软吊打，这次的收购正是为了弥补自身的短板。
根据“谷歌趋势”，在2011年的时候，“大数据”还很少被用作搜索词，但是从2012年开始到现在，你几乎能听到各行各业的人都在谈论“大数据”。这是一个增长非常迅速的领域，而且催生出了很多的工作机会。麦肯锡公司的一份报告预计，到2018年仅美国在“具备深入分析能力”的大数据专业人才方面的缺口就在14万人到18万人之间。据New Vantage Partners公司对《财富》美国500强公司的调查显示，85%的500强企业要么已经推出了大数据项目，要么正打算推出。未来几年他们花在数据分析上的投资将平均上涨36
本文适合一些想学数据相关的知识，来提升自己产品、运营能力的人。不太适合数据分析师。 一、如何入门互联网数据分析 网站分析是一种能力 对于大部分人互联网从业者而言，网站分析是一种能力，因为基于网站
我本科毕业于一个三流的二本院校，专业是三流中的三流—市场营销。大学前三年在各种游戏中度过，连兼职和实习的经历都没有。到大四的时候突然开始恐慌，觉得这样下去连工作都找不到了，于是立马开启了考研的节奏。可是突然发现已经三年没有学习的我再也难以重新捡起书本了，再加当时EX因为准备出国要和自己分手，我简直觉得自己到了穷途末路。 你以为这就是故事的全部吗？ 如果一个故事里面没有一点狗血的剧情，那还怎么能称之为故事呢？ 是的，我的故事也很狗血，我当时死了命的要出国去追我的EX，于是和父母百般商量，他们最终同意我出国（我
用于机器学习、人工智能、数据分析的基于云计算的工具日前增多。其中的一些应用是在基于云计算的文档编辑和电子邮件，技术人员可以通过各种设备登录中央存储库，并在远程位置，甚至在路上或海滩上进行工作。云计算可以处理文件备份和同步，简化工作流程。
我本科毕业于一个三流的二本院校，专业是三流中的三流—市场营销。大学前三年在各种游戏中度过，连兼职和实习的经历都没有。到大四的时候突然开始恐慌，觉得这样下去连工作都找不到了，于是立马开启了考研的节奏。可是突然发现已经三年没有学习的我再也难以重新捡起书本了，再加当时EX因为准备出国要和自己分手，我简直觉得自己到了穷途末路。
(一)大数据对传统数据处理技术体系提出挑战 大数据来源于互联网、企业系统和物联网等信息系统，经过大数据处理系统的分析挖掘，产生新的知识用以支撑决策或业务的自动智能化运转。从数据在信息系统中的生命周期看，大数据从数据源经过分析挖掘到最终获得价值一般需要经过5个主要环节，包括数据准备、数据存储与管理、计算处理、数据分析和知识展现，技术体系如图1所示。每个环节都面临不同程度的技术上的挑战。 数据准备环节：在进行存储和处理之前，需要对数据进行清洗、整理，传统数据处理体系中称为ETL（Extractin
“您好，我想从事数据分析师这一块，想请教下您，我该从何学起呢？谷歌或百度答案各式各样，一时摸不着头脑。”
前言 为什么要分享一下数据分析方面的知识呢？ 一是扩展下知识面 二是期望讨论下数据分析在测试领域的应用场景的可能性 从分享的情况来看，测试人员的思维依旧非常局限，同时大多的测试从业者的知识面是相当的狭窄。 数据分析的关键要点 准备 主要是读写各种各样的文件格式、数据库，获取原始数据集。 处理 主要对原始数据集进行清理、休整、整合、规划化、重塑、切片切换、变形等处理，生成可数据分析的数据集。 转换 对可分析数据集做数据做一些数学和统计运算生成新的数据集。例如分组分类、数据聚合等等。 建模和计算 将新的数据集跟
目前，大数据分析是一个非常热门的行业，一夜间，似乎企业的数据已经价值连城。企业都在开始尝试利用大数据来增强自己的企业业务竞争力，但是对于大数据分析行业来说，仍然处于快速发展的初期，这是一个快速发展的领域，每时每刻的都在产生新的变化。我们来看下大数据行业的未来的五个趋势。 1.基于云的大数据分析 Hadoop是用于处理大型数据集的一个框架和一组工具，这个最初被设计工作在物理机的集群上，但是目前这种现象已经改变，越来越多的基于云中的数据处理器技术出现，例如亚马逊利用云的数据BI的托管长款，谷歌B
如果你想学Python，或者你刚开始学习Python，那么你可能会问：“我能用Python做什么？”
沈艳 北京大学国家发展研究院教授 “谷歌流感趋势”（Google Flu Trends，GFT）未卜先知的故事，常被看做大数据分析优势的明证。2008年11月谷歌公司启动的GFT项目，目标是预测美国疾控中心（CDC）报告的流感发病率。甫一登场，GFT就亮出十分惊艳的成绩单。2009年，GFT团队在《自然》发文报告，只需分析数十亿搜索中45个与流感相关的关键词，GFT就能比CDC提前两周预报2007-2008季流感的发病率。 也就是说，人们不需要等CDC公布根据就诊人数计算出的发病率，就可以提
导语 随着全国各省高考分数线的公布，考生和家长也投入到了报考志愿的战争中。高薪、市场需求居高不下的数据科学家正在成为众多年轻人的理想职业。那么想要进入大数据领域并成为佼佼者，如何从高考选专业开始科学规划？ 大数据文摘联合数据派（datapi）策划了本期专题，针对“数据科学家”的专业成长路径，采访了清华大学徐葳教授、阿里数据专家刘智勇、哥伦比亚大学数据科学在读硕士王昱森，希望他们从各自不同的角度，给想要走上大数据这条路的年轻人选择专业提供一些参考。 ◆ ◆ ◆ 数据分析师：市场需求增长,五成年薪在50万以
【数据猿导读】 在数字经济时代，谁能基于商业需求利用技术提炼数据“新石油”中的有效成分并将其转化为商业价值，最终获得数据投资回报，谁就是最后的赢家。但如何利用数据实现商业目的依然是很多企业需要探索的方
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