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数据价值,在DT时代不容忽视的话题

导语 随着大数据的日益普及,笔者一直在思考一个问题:什么是小数据?当人们在谈论小数据的时候,认为在大数据的话语体系里,应该有小数据的说法。 笔者对这个问题研究了很长的时间,也收集了当前国内外对于小数据的相关介绍,本文基于笔者的个人思考,从小数据的背景、属性、与其他数据的关系等几个方面详细阐述“小数据价值”这一主题,便于读者更加清晰、全面的认识小数据 基于上述认识,可以对小数据的属性做一个基本的界定:小数据应该与数据容量无关,小数据自身应该包含特定意义,小数据应该是一种结构化的数据,小数据应该是对于大数据数据之间关系的宏观描述,还有,小数据与大数据是紧密联系在一起的 在这个定义的基础上,可以将小数据分为三类:第一类,是关于特定类型的大数据数据属性的数据;第二类,是描述大数据中所包含主体客体的基本特征的管理数据;第三类,是描述大数据中的行为过程的数据。 三小数据与元数据、主数据的关系 上述内容中,把小数据划分为三类,其中有一类分为两小类,其实这些类型还可以再进行细分,可以分为元数据和主数据两种类型。

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DT时代,云计算的十趋势

DT(DataTechnology)时代,是马云热衷于步道的新概念。这是继IT(信息技术)之后的又一次技术变革,主旨是挖掘海量数据的价值,让数据成为新的经济增长引擎。 数据与金融、平台并列为阿里巴巴三战略,阿里的数据战略落地则是靠阿里云。近日阿里云分享日×云栖大会北京峰会召开,将峰会上的透露信息与平日观察结合,笔者总结了DT时代云计算的X大发展趋势。 1、大数据基础设施 快的等创业公司可以对所掌握的海量数据进行挖掘,一直掌握着海量大数据金矿的政府部门和大型企业业已开始重视和利用数据价值。 4、高性能计算 数据正在爆发式增长,某些领域对海量数据快速、实时处理有着更高的要求,这些数据包括对数据的运算,读写以及传输。 阿里云便已汇聚了50多个行业解决方案,覆盖游戏、多媒体、政府、医疗、物联网、金融等八领域,同时阿里云开放生态的做法,让第三方云计算服务可以满足某些个性化需求突出的客户。

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    数据创客:《IT-DT风口:大数据创业机会》

    10月31日数据创客:大数据创业研讨会上,大数据厂商联盟的李永先生,给大家分享的是《大数据创业机会》,主要通过几个典型的案例,讲述在大数据时代,传统企业如何转型,如何利用大数据实现精准营销,通过用户画像获得更多销售的案例 1、回复“数据分析师”查看数据分析师系列文章 2、回复“案例”查看大数据案例系列文章 3、回复“征信”查看相关征信的系列文章 4、回复“可视化”查看可视化专题系列文章 5、回复“SPPS”查看SPSS系列文章 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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    广东成云计算省领先DT时代,凭什么?

    背景是广东是中国移动互联网大省,第一部大哥大手机、第一个移动基站都出现在广东。 IT时代之后,人类进入DT时代(数据时代)。现在,广东再一次站在了DT时代前列。 12月23日,“广东省云计算大数据开发者大会暨2015云栖大会广东峰会”上,这一会由广东省政府和阿里巴巴联合举办。 总之,广东省政府对大数据、云计算的开放态度,是广东省云计算领先的第一原因。 广东省教育机构积极拥抱大数据的产学研合作。 数据正在成为DT时代的『石油』,掀起工业革命之后的又一次革命。 云计算和大数据作为DT时代的新型技术,需要大力的研发投入,需要专业人才参与进来,不论是研究还是实践。尽管互联网巨头有钱、有数据资源,不过没有教育机构的支持,云计算和大数据要发展壮大几乎没有可能。 这类产业启蒙式的比赛,如果各地政府多多支持,不仅可以吸纳更多人加入大数据产业,还能给数据拥有部门、技术公司带来启蒙,进而推动产业进步目标。 经济省拥有大量积极拥抱云计算大数据的企业。

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    中国将成第一数据资源国;银联家乐福合力开发大数据 | DT数读

    过去一周,国际、国内的大数据相关公司都有哪些值得关注的新闻?数据行业都有哪些新观点和新鲜事?DT君为你盘点解读。 根据协议约定,未来双方还将在综合支付平台、会员体系、大数据、智慧零售等方面开展深入合作。 DT君说:和苹果、三星、华为等各硬件厂商推出的Pay不同,Carrefour Pay的核心支付技术仍源自银联。 DT君说: DT君的一些小伙伴,经常需要爬取国内各地图网站的POI数据。但因为接口问题或是数据质量不佳等,常常颇费一番周折。希望百度此举能进一步提升POI数据质量,为更多的地图数据使用者提供便利。 3 中国联通 在三运营商中率先成立大数据子公司 据财新网报道,9月25日,联通大数据公司正式揭牌成立,公司将定位于中国联通大数据对外经营的统一窗口、集中运营主体与产业拓展的合资合作平台。 DT君说:在4G时代风头一直被移动、电信盖过的联通,能否在大数据领域扳回一城,值得继续观察。

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    DT时代如何挖掘商业数据的公共价值

    目前,各领域互联网平台把很多老百姓生活中吃穿住行的数据都存储下来,但如何挖掘商业数据的公共价值?又如何保证数据安全与隐私?是大数据时代不可回避的重要问题。 4月13日,“2016新媒体创新峰会·DT财经战略发布会”在上海举办。 漆远认可数据联通的价值,但也提出目前各方之间的合作至少面临三难点:一是合作双方怎样保护数据的产权;二是怎样的数据定价才能实现合作方的共赢;最为关键的第三个问题就是大数据的隐私问题,比如在美国每个医院都有病例数据 ,但数据受隐私机制的保护,医院并不会共享此类信息,这需要在保护数据隐私和实现数据价值之间做出平衡。 但数据源与数据需求的割裂和沟通不畅,个人或机构既离不开大数据,又高度警惕其可能侵犯隐私和安全,这些问题亟待学界、业界的探讨和解决,以真正实现数据价值的最大化。 内容来源:第一财经日报

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    DT时代,你需要知道的数据报告网站

    来源:知乎 作者:曹婷婷(授权 数据分析网 发布) 链接:https://www.zhihu.com/question/19766160/answer/92693568? 1 国内咨询机构网站数据报告列表 艾瑞研究-艾瑞网http://report.iresearch.cn/ 中国互联网络信息中心-CNNIC数据可以当做互联网人口普查基础表来看http://www.cnnic.net.cn DCCI互联网数据中心-仅参考http://www.dcci.com.cn/report/index.html 赛诺数据-智能机出货量的专业统计http://cn.sino-mr.com/index ://www.tencent.com/zh-cn/ir/reports.shtml 腾讯大数据–腾讯云数据分析出来的行业报告http://data.qq.com/ 百度开放服务平台–百度云数据分析出来的行业报告 转载大数据公众号文章请注明原文链接和作者,否则产生的任何版权纠纷与大数据无关。

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    深度|DT时代的核心竞争力---数据分析与挖掘

    作为一名大数据开发工程师,什么能力才是我们我们的核心竞争力,答案是肯定的,那就是数据分析与挖掘。只有让数据产生价值才是数据开发工程师的职责。 2.2 数据抽样 在明确了数据挖掘的目标后,接下来要做的工作就是抽取企业的数据挖掘库中的数据子集,随着现在大数据技术的发展,也有很多企业进行全量数据的抽取,不过为了数据挖掘的效率,可以选择抽样使用数据, 2.3 数据预处理 当采集的数据维度过大,如何进行降维处理、缺失值处理等都是数据预处理过程中要解决的问题。如何对数据进行预处理以改善数据质量,并最终达到完善数据挖掘结果。 目前数据预处理一般包括:数据筛选、数据质量转换、缺失值处理、坏数据处理、数据标准化、数据规约等。 2.4 挖掘建模 数据挖掘建模是数据挖掘的核心工作,选择哪种算法进行模型构建? 它集成了: (1) 数据获取工具 (2) 数据抽样工具 (3) 数据筛选工具 (4) 数据变量转换工具 (5) 数据挖据数据库 (6) 数据挖掘过程 (7) 多种形式的回归工具 (8) 为建立决策树的数据剖分工具

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    摩拜开放出行大数据平台;联通大数据牵手腾讯 | DT数读

    过去一周,国际、国内的大数据相关公司都有哪些值得关注的新闻?数据行业都有哪些新观点和新鲜事?DT君为你盘点解读。 DT君说:一家是传统电信运营商,一家是最大的互联网企业之一。双方的通信行为数据和社交行为数据一旦能有效聚合,在用户画像的分析等方面可能会产生巨大的效应。 DT君说:掌握公众数据的公司越来越多,在确保用户隐私和数据安全前提下,适当开放数据,能有效减少外界的疑虑。 DT君说:前段时间数据可视化平台「镝数」也完成了千万元天使轮融资,天机数据的融资也是一样,资本方对大数据可视化这一方向看起来是认同的。 在她看来,在打造创新的商业模式方面,智能制造还是有非常的空间的。

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    DT时代,如何用大数据分析创造商业价值

    作者简介 张梦溪先生(Simon Zhang):GrowingIO CEO, 中国大数据分析俱乐部理事长,硅谷大数据分析和数据科学的专家,于2015年在硅谷和北京建立了大数据分析公司GrowingIO。 张梦溪先生曾经任职于世界知名社交网络LinkedIn公司,亲自建立了LinkedIn将近90人的数据分析和数据科学团队支撑LinkedIn公司所有与营收相关业务。 另外他也是中国大数据分析俱乐部的理长。曾在2014年北美国数据科学中心评选为世界上Top10数据科学家。华尔街日报等媒体也曾经报道他以及团队对LinkedIn的业务以及数据科学上的卓越贡献。

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    【学习】DT时代:看IT运维高手如何“玩”数据分析

    正如马云所言,我们身处在一个数据为王的时代,世界正从IT走向DT。在移动互联、云计算和大数据的穹顶之下,未来的IT运维管理被赋予了更多的信息挖掘和数据分析的重任。 信息的碎片化加大了选择成本的空间,如何有效采集和分析数据、排除阅读噪音,成为了IT部门在大数据时代亟待解决的难题。 但成为“理财专家”并不简单,IT运维数据来源于日常工作积累,需要提取、分析和呈现。另外,只有找到这些数据之间的关联,才能找到有价值的数据,找到沙子里面的金子。 DT时代的来临,让更多的“技术大拿”,开始需要学习用数据来做决策,通过数据来对老板汇报事情的进展,然而每天接收那么多的数据,如何快速的从这些数据中挖掘和分析出哪些是自己想要的,哪些是适合企业现状策略实施的 如果你也属于这些“技术大拿”,如果你也碰到这种情况,不妨加入我们的数据咖俱乐部,参与PPV课的数据分析师认证培训课程,开始系统的学习数据发掘和分析以及各种应用,让你从此不管是IT还是DT届,都是咖!

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    从IT到DT时代,变革在悄然发生

    但是有一天,有人突然对你说:人类正在从IT时代步入到DT时代。这并不突然,这一切的一切都是那么有预见性! DT时代来临--变革在悄然发生 DT一词,翻译过来即数据科技。 或许,真如马云所言:人类正从IT时代走向DT时代! 在数据处理需求急剧上升的今天,是什么在支撑着数据的变现? 当然,在大数据遍地的今天,数据的收集也好、处理也好、挖掘也好,我们想必也要加一个“”字了。 那么,在DT时代来临的今天,能够支撑这一流程得以流通的正是数据平台,或者说是大数据处理平台。 DT时代的血液--数据从何处而来 是的,前面我们说了很多很多,但一个关键的问题不可忽视:数据从何处而来? 如果说大数据处理平台是支撑DT的骨骼,那么数据就是DT的血液。 在DT时代,感应终端也将是一个巨大的数据产生源,一个DT时代造血的源头。 在DT时代即将来临的今天,不止是数据处理以及数据获取这两个方面值得我们反思,还有其他的方方面面需要我们去思考。

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    联想和波音,双双开“卖”大数据服务 | DT数读

    ‍过去一周,国际、国内的大数据相关公司都有哪些值得关注的新闻,DT君为你盘点解读。 同时,联想表示未来要致力于成为业界排名前3的数据中心提供商。 DT君说:丢了PC市场宝座的联想,又迎来了瞬息万变的数据时代,过去只需安静地做个电脑公司就不愁吃穿的日子恐怕一去不复返了。 其中的AI应用服务包括人机对话、智能客服、智慧法院、天眼系统、客服质检、智能搜索、舆情服务、智能推荐、智慧会场、直播审核、人脸核身、OCR/MR(混合现实)等12类场景。 DT君说:腾讯说自己是大数据排序赛的老大,谁不服? DT君说:卖茶叶蛋的都贴上二维码了,造飞机的玩上大数据自然不是什么稀奇事。其实,大数据对航空工业来说越来越重要。

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    俞永福:未来十年将会是DT数据的时代

    会上,阿里巴巴移动事业群总裁俞永福表示,很多跟我们自身息息相关的行业都是传统行业,但是未来10年,这些行业定然会通过DT数据实现整个产业的增量和变量,这是产业发展的必然趋势。 俞永福以酒店、芝麻信用和交通为例子,生动的呈现了大数据对行业的重要性。比如阿里巴巴大数据的营销,目前依然存在问题,这些可能会成为未来的重要风口。 由此,俞永福认为,未来必然是DT数据的时代,各个行业都会通过大数据实现产业的转型升级,从而产生量变和质变。当然,与DT数据的融合不是一蹴而就的,是需要行业根据自身特色与大数据完美结合。 俞永福特别指出在行业在与DT数据融合过程中的关键问题:第一,融合的核心的连接。行业与DT数据的融合核心不是技术,而是数据,技术只是作用的一个基础;第二个,敬畏非互联网的产业。 最后,俞永福表示,最坏的时代之后就是最好的时代,相信DT数据将迎来一个新的时代。“我希望我能够在IT退休,在DT再出发,跟大家重新创业。”

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    项目列表dl、dt、dd使用

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    免费 小说 游戏
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    决策树(Decision Tree,DT

    学习:利用训练数据,根据损失函数最小化的原则建立决策树模型。 预测:对新的数据,利用决策树模型进行分类。 决策树学习通常包括3个步骤:特征选择、决策树生成、决策树修剪。 决策树学习本质:从训练数据集中归纳出一组分类规则。 需要一个与训练数据矛盾较小的决策树,同时具有很好的泛化能力。 决策树学习的损失函数:通常是正则化的极大似然函数。 DDD 的熵, H(Di)H(D_i)H(Di​) 是数据集 DiD_iDi​ 的熵, H(D∣A)H(D|A)H(D∣A) 是数据集 DDD 对特征 AAA 的条件熵。 选择信息增益 的 (2)样本集合 DDD 对特征 AAA 的 信息增益比(C4.5) gR(D,A)=g(D,A)HA(D)g_{R}(D, A)=\frac{g(D, A)}{H_A(D)}gR​( (dt.predict(['中年', '是', '否', '好'])) print(dt.predict(['老年', '否', '是', '一般'])) 4.

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    看得让人DT的GLSL

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    DT 浪潮下,大数据在交通管理中的应用实践

    一、交通管理现状及问题 现在的交通管理的现状,主要是分成两大体系: 第一体系:交警行业 包括做车辆和驾驶人的全生命周期管理、道路安全管理、交通秩序的整治、管理以及疏导,违法以及事故的处理、预防等。 第二体系:交通局 交通局管理的主体有道路建设、路政管理、水路管理。公路局作为交通局的一个单位,主要负责公路建设、公路养护、规费征收还有路政管理等。 山东省作为一个车辆和驾驶员省,在全国范围内排名第二位。 全国的机动车已经突破了3亿,山东省有2300万辆,整体增长率在7%左右。济南有193万,同比增长14.25%,远远高于全国的整体水平。 要做到这以上三方向,有三个关键点: 第一:做好信息融合 1)信息融合也就是融合内外部的信息:包括我们交警内部数据、公安的数据、保险的数据以及包括互联网现在滴滴、百度、高德所发布的一些公开数据; 2)数据融合还要有统一数据标准 信息融合过程,最左侧是数据源,中间有数据统一接入平台,然后是数据质量管理平台,这两块主要组成了我们的数据治理平台,然后把各行业数据做一个统一标准,对数据进行清洗转换,也就是ETL的流程,从而提升数据质量

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