<数据猿导读> 汉德资本拟斥资1.5亿元收购意大利公司Gimatic，加速发展工业大数据，美国数据分析公司Amplitude宣布完成1500万美元B轮融资，同道伟业推出球迷数据平台“同道DATA”，实现足球资讯数字化……一下为您奉上更多大数据热点事件 📷 汉德资本拟斥资1.5亿元收购意大利公司Gimatic，加速发展工业大数据 工业大数据是互联网、大数据和工业产业结合的产物，我国近几年一直提倡由“中国制造”向“中国智造”发展，实际也是在阐述“工业大数据”对于我国工业发展的重要性。近日，中国
作者： 科赛网 汪梦梦 邓以勒 今天主要是以一个数据分析者的角度来与大家分享如何使用spark进行大数据分析。 我将分以下4部分为大家进行介绍。首先介绍spark的相关背景，包括基本概念以及spa
据国外媒体CNBC报道，大数据给德国足球国家队带来了竞争优势。SAP和德国足协联手开发了两款大数据分析应用，助德国队征战2016欧洲杯。 2006年世界杯四分之一决赛，德国与阿根廷点球决胜负，当时的门将延斯·莱恩（Jens Lehmann）随身带了一张起皱的纸。那是他的守门教练写给他的备忘单，包含如何阻挡阿根廷潜在的点球手的小贴士。德国最终以4比2的比分赢得点球战。 10年后，德国现任门将曼努埃尔·诺伊尔（Manuel Neuer）则拥有更为先进的“武器”。该武器也帮助他在欧洲杯半决赛与意大利令人窒息的点球
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。
让我们先把思绪追忆回4年前的南非世界杯，当年给人们留下最深印象的恐怕就是那摧毁人类听觉的助威利器——“Vuvuzela”。这个可以轻松制造出超过140分贝的利器，在容纳五六万人的体育场内同时被吹响，这种“声音”对于全世界的球迷和球员的听觉恐怕都是一种摧残... 四年过去了，时间送走了南非人的“Vuvuzela”，迎来了巴西人的热情桑巴。而在这四年的时间里，技术也在飞速发展，人们已经将各类“声音”成功转移到虚拟世界中，无论你是否身在比赛现场，都可以通过社交网络完全融入到世界杯氛围当中。 据相关数据显示，有
<数据猿导读> 刚刚卖身成功又迎来噩耗，雅虎被曝2亿条账号在暗网被公开销售；体育大数据公司魔方元B轮融资尘埃落定，融资金额超亿元；被互联网巨头们看上的大数据公司“快联网”宣布获得千万美元融资……以下为
<数据猿导读> 上周大数据领域共发生16起投融资事件，涉及领域包括人工智能、地理大数据、云计算、大数据营销、汽车等多个领域，其中LogMeIn拟18亿美元收购Citrix旗下GoTo业务，资成为上周投
什么是大数据？ 举个例子，都说骑士队依赖詹姆斯，当詹姆斯在场上时，骑士队每100回合净胜对手6.9分；詹姆斯不在场，骑士队净负对手2.9分，两者之间差值为9.8分。而勇士队的库里在场上和在场下时，勇士队每100回合净胜分的差值为17分，可以说勇士队对库里的依赖甚至要更强。这样的数据才可以叫大数据，相比而言，像得分、篮板、助攻这样的技术统计简直弱爆了。 大数据在NBA的主要应用层面： 一：主教练的智囊团 在骑士与勇士队总决赛中，勇士队主帅科尔布置队员对詹姆斯的防守显然就受到了大数据的影响。通过大数据可以发现，詹姆斯在篮筐的左侧运球时，多选择投篮，而当他位于篮筐右侧时，进攻方式则主要为突破上篮。这样的数据统计就告诉防守队员，当詹姆斯位于篮筐左侧时，可以选择紧身贴防他，封住他投篮即可，因为他很少从左侧突破；而当詹姆斯来到篮筐右侧时，则不能贴身紧逼，这样容易被他一步过掉甩在身后，这时不妨远离詹姆斯两步，因为他轻易不会选择跳投，无需留有封盖的选择，空出足够的距离，反而能防备他突破。
创冰是一家成立不过两年的体育大数据公司，近日却完成了3200万的A轮融资，目前公司估值2亿。在足球领域，创冰已经为国字号球队、半数以上的中超俱乐部以及很多地方体育台提供了数据方面的技术支持。 创冰的本次A轮融资由苏宁文化投资管理有限公司领投，上海沃体跟投，此前苏宁已经全方位在体育产业布局，涉足俱乐部经营、赛事运营、版权经销、媒体平台、经纪、场馆运营等多个领域[1]。 自主产权技术 上海创冰是国内唯一拥有独立自主产权，集数据采集、数据发掘及数据产品化于一体的体育互联网公司，通过图像可视化加人工辅助统计的方式
<数据猿导读> 教育与信息安全科技集团立思辰拟2.85亿元收购大数据内容平台“百年英才”；IBM发布最新一站式分析服务Project DataWorks；制造业+互联网解决方案供应商“斯欧信息”新三板
世界杯是各种“预言帝”的秀场，但风头盖过“章鱼保罗”的却不多。但在昨日，谷歌宣布其云计算平台通过大数据分析准确地预测了巴西世界杯8强，并将继续“豪赌”4强名单。 谷歌产品营销经理本杰明·贝托谢姆表示，到目前为止，谷歌的云计算平台已成功预测了世界杯16强每场比赛的胜利者（即8强名单）。 谷歌云计算平台使用了英国体育数据提供商Opta Sports的数据，评估了全球每个职业足球联盟过去多个赛季的情况，以及巴西世界杯小组赛期间的统计数据。根据对世界杯参赛球员此前比赛中表现的分析，谷歌预测了这些球员在随后比赛中将会
人类一思考，上帝就发笑；世界杯一来到，上帝笑得血压也升高。倒不是足球踢得多欢乐，而是世界杯预测太恶搞。 我略微总结了下，剔除掉贝利和大校这种声名卓著的反向指标，煞有介事的世界杯预测大致可以分为五类：一是实力决定论，以高盛和德银等投行为代 表，将FIFA排名、过往战绩、近期表现、球员身价、赌球赔率、国家经济等一系列数据综合反映出的球队实力作为预测依据，用计量模型计算出看上去精确至极 的概率，只不过，计算结果有较大差异，比如，高盛预测巴西夺冠，德银则更看好英格兰。 二是条件决定论，
大数据时代，大数据分析行业水涨船高，很多身边的朋友都想学习一下如何进行大数据分析。经常有人问我该怎么选择大数据分析工具。也对，面对市面上那么多大数据分析工具，大家在选择的时候都会懵一下。
软件和服务的大数据分析市场收入预计将从2018年的 42B增长到2027年的 103B，复合年增长率(CAGR)为10.48%。这就是为什么，大数据分析认证是业内最全神贯注的技能之一。 在这个“大数据分析应用领域”文章中，我将带您进入各个行业领域，在这里我将解释大数据分析如何使它们发生革命性变化。
在当今信息时代，大数据已成为了无处不在的存在。从社交媒体上的点赞和分享，到在线购物的记录，再到传感器生成的海量数据，我们的世界充斥着各种各样的数据。这些数据的数量之大，以至于我们开始用“数据大爆炸”来形容这一现象。但这些数据不仅仅是数字的堆积，它们是有价值的资源，因为通过适当的大数据分析，我们可以从中提取出有意义的信息，这不仅改变了商业，也改变了我们的生活方式、医疗保健、科学研究等方方面面。
本文探讨了大数据分析所面临的10个最重要的隐私风险。这些风险包括隐私泄露、无法匿名化、屏蔽数据可能泄露个人信息、基于解释的不道德行为、大数据分析并非100%准确、歧视、涉及到的个人几乎没有法律保护、大数据可能永远存在、对电子证据发现的影响以及使专利和版权变得无关紧要。在使用大数据分析时，组织应在实际使用分析之前确定相关的隐私和信息安全影响。
西班牙、英格兰连续两场失利，小组赛即遭淘汰，不仅让一些球迷伤心欲绝，让彩民损失不小，还顺便连累了众多预测世界杯的高人欲哭无泪。这届世界杯在大数据火爆之后，不管是民间还是官方，都把大数据的概念运用到了世界杯预测上，但这些预测真的准吗？下面选取国内外主要的八种世界杯预测，对他们的预测方法进行简要的分析，看看谁的更准一些。 （1）百度分析最传统 据验证，今年全国高考作文题目18卷中12卷的作文方向被百度大数据预测命中，被戏称“神预测”。因此，这次百度收集网上的综合数据，然后进行整理、分析，最终通过大规模机器
在中国，从2013年大数据元年始，上至国家总理，下至普通平民，大数据的词汇已经深入人心，大家都觉得大数据是个好事，但基本上都是叫好不叫坐，尤其是在传统企业中。现今的中国，大数据在互联网、电商、金融等行业都得到了很好的发展应用，而在传统企业举步维艰，究其原因，一般都有如下几点问题： 一是数据量太少的困扰。一般传统的大中型企业都已经进行了信息化的过程，也有了企业的完整的ERP系统，数据都已经采集到结构化数据库中，但这些结构化数据的量级和大数据PB级的量级相比，差之甚远。面对这种小量的数据，企业的DBA的解决方案
数据分析的概念对于大家来说早已司空见惯，数据分析技能目前也已成为求职者和工作场所人员的一个亮点。对于面对自身累积的庞大财务数据，业务数据和运营数据，流量数据及其他数据资产的公司，公司如何利用大数据并进行大数据分析？我们从以下几个方面来了解一下。
<数据猿导读> 东软集团事业部总监樊建勋在2016年中国通信大数据会上分享了以“大数据视角下的舆情监测与引导”为主题的演讲。他讲到，舆情这两个字在各行各业都倍加关注，特别是企业和政府。而且，传统时代就
9月4日下午，中国（南京）软件谷杯I.D.Spark互联网应用产品创新设计大赛总决赛在南京金陵会议中心隆重举行，镁客网作为媒体评审有幸参与了这一盛会。 八大参赛项目，覆盖多个互联网“风口” 此次决赛共
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被大数据分析算法刷屏的各种推荐，刷个抖音，被频繁的推荐可能认识的人，其中就包括分手一年多的前女友；淘宝闲逛，推送的都是你妈妈搜索过的中老年大码女装；微博浑水，你多看了两秒钟“十二星座理想中的另一半”，往下刷的微博几乎都是关于星座的....
Crowds®系列研究中的一部分。这个系列报告将大数据分析定义为最终用户能够访问、分析和管理Hadoop生态体系
程序员作为曾经备受羡慕的高薪群体，如今也面临着“保饭碗”的巨大压力，许多想要入坑的新人也处于观望态势。
如果大数据是一块蛋糕，那么大数据分析工具就是切蛋糕的刀叉。人们都期待着能用“刀叉”从大数据中挖出自己想要的“价值”，因此大数据分析工具被人们寄予厚望。而云计算技术的兴起似乎又给大数据注入了新的推进剂，那么大数据和云计算的结合又会发生怎样的化学反应？对大数据分析工具的发展又有怎样的影响？
我们先谈谈大数据是什么样的数据。 IBM有一个著名的5V大数据理论：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样性）、Value(价值)以及Veracity（真实性）。简而言之，达到大规模的数据，极快的流通速度，数据类型和来源的多样性，低值密度以及可以反映事物真实性的数据就是大数据。那么大数据分析和传统数据分析之间有什么区别？亿信华辰小编给大家介绍一下。
随着信息时代的到来，海量的数据不断涌现，这就引发了一个新的挑战：如何从这些海量数据中提取有用的信息和洞察，以便做出更明智的决策。大数据分析作为应对这一挑战的重要手段，正日益受到关注。而在大数据分析领域，云计算技术发挥着不可替代的作用。本文将探讨云计算在大数据分析中的应用、优势以及对未来发展的影响，同时通过代码示例来帮助读者更好地理解这一重要主题。
当下，“大数据”几乎是每个IT人都在谈论的一个词汇，不单单是时代发展的趋势，也是革命技术的创新。大数据对于行业的用户也越来越重要。掌握了核心数据，不单单可以进行智能化的决策，还可以在竞争激烈的行业当中脱颖而出，所以对于大数据的战略布局让越来越多的企业引起了重视，并重新定义了自己的在行业的核心竞争。当然，越来越接地气越来越实为要。 在当前的互联网领域，大数据的应用已十分广泛，尤其以企业为主，企业成为大数据应用的主体。大数据真能改变企业的运作方式吗？答案毋庸置疑是肯定的。随着企业开始利用大数据，我们每天都会
随着科学，技术和经济的进步，人类已经进入了信息化和大数据时代。人类生活的世界每天都在爆炸性地生成大量数据，并且面临着诸如宇宙繁星般的大量数据。如何收集，清理，整合，存储，计算，建模，训练，显示和分析数据，如挖掘黄金一样的找到有价值的数据并使用它，一直是许多公司困扰的问题。因此，为了解决这个问题并更好地分析和开发数据，大数据分析工具应运而生。
虽然大数据分析工具提供的功能并非全新，但有三大关键因素已经降低大数据分析的门槛，可以让更多的企业考虑采用大数据技术。 成本 早期的产品通常标价很高，并提供昂贵的集成与部署售后服务。现在的工具套件可选择性多，价格模式也更容易令人接受。 简易 越来越多的工具是面向非专家级别的用户设计的。早期的产品使用者是统计师和数据家，他们不但建立模型，而且还理解这些模型具体如何工作。现在的产品不要求用户要有高级科学学历才能够理解模型结果中的业务优势。 性能 可扩展平台可以满足大数据分析对数据量和计算的需求。现在有很多开源平台
很多人想知道究竟是什么大数据分析。然而网络中对大数据分析的定义却让人看了以后更加糊涂，例如下面是百度百科的解释：
近几年的大数据，确实在行业当中得到越来越多的重视，越来越多的企业开始成立数据业务部门，针对企业不断累积起来的数据资产，进行价值挖掘和应用。对于企业而言，大数据相关人才的引进，有大数据开发，也有数据分析，今天我们就来讲讲大数据开发岗和分析岗两者的区别。
大数据搭着信息时代的快车来到了我们的面前，数据的价值逐渐为人们所重视，同时也让数据分析师的身价倍增。而随着大数据分析工具等大数据应用技术的出现，未来的数据分析师又将遇到怎样的挑战和机遇呢? 工具抢了人
根据IDC 监测，人类产生的数据量正在呈指数级增长，大约每两年翻一番，这个速度在2020 年之前会继续保持下去。这意味着人类在最近两年产生的数据量相当于之前产生的全部数据量。 一、大数据应用现状 1、数据量在不断增加，且数据结构不断复杂。 根据IDC 监测，人类产生的数据量正在呈指数级增长，大约每两年翻一番，这个速度在2020 年之前会继续保持下去。这意味着人类在最近两年产生的数据量相当于之前产生的全部数据量。于此同时，大量新数据源的出现则导致了非结构化、半结构化数据爆发式的增长。 这些由我们创造的信息背后
因为大数据爆发，因此出现了大数据开发、大数据分析这两大主流的工作方向，目前这两个方向是很热门，不少人已经在开始转型往这两个方向发展，相较而言，转向大数据分析的人才更多一点，而同时也有不少人在观望中，这边科多大数据收集了十个为什么要学习大数据分析的十个理由。
对于海量数据价值的挖掘，需要通过大数据分析来实现，而这些数据由于具有不同于传统数据的新特征，传统的数据分析技术和工具都不能高效的进行处理，因而才有了基于大数据技术平台进行大数据分析的需求。今天，我们以Hadoop框架为例，来看几个大数据分析项目实例。
原作者 Maruti Techlabs 编译 CDA 编译团队 本文为 CDA 数据分析师原创作品，转载需授权 大数据每天都在发展，并成为科技界的热门词汇。我们周围的许多人都在谈论它，但他们知道它的真正含义吗？ 大数据只不过是非结构化数据的集合。这些数据不是以特定的格式，因为数据集通常是巨大的，有时是数十兆字节，有时甚至超过了PB级别。大数据这个术语出现之前用的是大型数据库（VLDB），由数据库管理系统（DBMS）进行管理。 大量与商业有关的数据能够有效增加公司的销售与利润。为了做到这一点，我们需要利用大
由全球视觉计算行业领袖NVIDIA® （英伟达™）和中科院联合举办的首届“大数据分析论坛（BDA 2015）”于10月26日成功举办，从“大数据分析领域前沿”、“大数据分析的商业应用”以及“大数据分析的科学应用”等三个主题进行了深入讨论，并吸引各方技术专家参与讨论。会中并由NVIDIA全球副总裁、PSG&云计算业务总经理Ashok Pandey与中科院计算机网络信息中心副主任兼超级计算中心主任迟学斌，共同为双方联合建立的GPU研究中心进行揭牌仪式。本次活动为国内结合GPU高性能计算的大加速数据应用市
《福布斯观察》分析大数据六大看点 从理念正确到行动正确路还很长 日前，在美国软件服务提供商天睿公司（Teradata）赞助下，《福布斯观察》联合麦肯锡咨询公司发布有关大数据分析状态的调查报告。调查对象是316位来自全球大型企业的高管。 该调查报告的六大看点 一是对大数据的炒作趋弱，大数据开始为企业争取竞争优势。调查显示，约90%的企业对大数据分析投资处于中等或较高水平。约三分之一的企业高管认为该项投资“非常重要”。最重要的是，约三分之二的受访者认为大数据分析举措已经对企业收入产生了可衡量的重大影响。59%
调查对象被问到，与传统系统相比，他们看到的大数据中的最大机遇是什么？62% 的人同意实时分析隐藏着当下最大的机遇。
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。
随着大数据时代的到来，很多人对大数据产生了浓厚的兴趣，然而，大数据只是一个新概念，很多认识都是不正确的。 大数据产生的背景是整个社会走向数字化，特别是社交网络和各种传感设备的发展。大数据分析拥有自身的特点，与计量经济学既有区别又有联系。当前对大数据的分析存在许多流行观点，但其中很多核心观点都值得商榷。 大数据产生的背景是整个社会走向数字化，特别是社交网络和各种传感设备的发展。云计算和搜索引擎的发展，使得对大数据的高效分析成为可能，核心问题是如何在种类繁多、数量庞大的数据中快速获取有价
小微导读 从SGI的首席科学家John R. Masey在1998年提出大数据概念，到大数据分析技术广泛应用于社会的各个领域，已经走过了17年的时间。现在再也没有企业怀疑大数据分析的力量，并且都在竞
2013/14赛季英超联赛戏剧性地画上句号，如果说还有什么比最后一轮才决出冠军归属更让人跌破眼镜的，一定是卫冕冠军“红魔”曼联的快速衰落和名不见经传的埃弗顿异军突起。埃弗顿不仅力压曼联，排名甚至高于转
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
从SGI的首席科学家John R. Masey在1998年提出大数据概念，到大数据分析技术广泛应用于社会的各个领域，已经走过了17年的时间。现在再也没有企业怀疑大数据分析的力量，并且都在竞相利用大数据来增强自己企业的业务竞争力。但是，即使17年过去，大数据分析行业仍然处于快速发展的初期，每时每刻都在产生新的变化。 从概念到实用、从结构化数据分析到非结构化数据分析，大数据分析技术在不断地进化。虽然国内仍然在关注舆情分析，但是记者注意到，在美国，大数据分析的研究已经进入到了一个全新的阶段，“预测分析”技术成为最
在当今数字化时代，大数据已经成为了各个行业的核心资产。然而，面对海量的数据，如何从中提取有价值的信息和洞察力却是一项巨大的挑战。这时，机器学习（Machine Learning）技术的应用变得尤为重要。本文将深入探讨机器学习在大数据分析中的应用，解释其原理、展示示例代码，以及探讨未来的前景和挑战。
在当今的大数据时代，不仅IT行业的人们需要了解与大数据相关的知识，而且传统行业的从业者和普通大学生也应了解某些大数据知识。新的基础架构计划未来，大数据技术将开始得到全面应用，大数据还将重塑整个产业结构。
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