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【推荐】IBM:从物联网与工业4.0看中国制造2025

IBM的智能物联平台拥有4核心能力:?1.强的物联网连接与整合能力IBM智能物联平台支持海量、多样的物联网的接入、集成与发,是物联网应用支撑平台的入口。 2.丰富的物联网能力物联网真正的价值来自对海量洞察,由驱动的物联网才是有价值的物联网。 IBM智能互联平台集成了IBM全频谱的能力,从而帮助制造业客户从多种源中获取洞察、支撑整个企业甚至价值链的相关业务决策。 1、回复“师”查看师系列文章2、回复“案例”查看案例系列文章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 专注行业人才的培养。每日一课,(EXCEL、SAS、SPSS、Hadoop、CDA)视频课程。资讯,每日享!咖—PPV课爱好者俱乐部!

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BDTC 2014|IBM李永辉:Watson平台

2014中国技术会首日全体会议上,IBM中华区系统与科技事业部杰出工程师李永辉发表了演讲“IBM Watson平台:技术评论”。Watson得名于IBM创始人Thomas J. IBM中华区系统与科技事业部杰出工程师 李永辉以下为演讲实录:各位嘉宾家早上好,今天很高兴参加2014中国技术会,今天很高兴介绍一下Watson的系统,平台技术概述。 IBM到现在编程方式处理,还有一个结构化的报表是过去几十年的发展,我们会发现这些发展遇到瓶颈,瓶颈来自于的产生,当你要处理时,要有新的方式处理挖掘关联等等,同时我们采用编程的方式写程序 这里简单讲讲硬件差异,领域有一个标准测试terasort,Power8做出来的结果超过英特尔公布出来最快的两倍,IBM为什么做Watson平台,有平台支撑我们高速率的。 ,这也是表达了家对IBM发展支持研发能力的体现,像最近跟腾讯网今年6、7月份世界杯期间做了IBM的语音,做了一些给世界杯的观众实时家网上的评论来看每一场球赛热点,哪一个球星是受到表扬等等这是非常成功合作项目

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    征信报告

    【前言】本文对于征信做了透彻的,启示了国内存在非常好的投资机会,本文有很好的借鉴意义。希望本文作者联系我们。 本文结合美国的金融环境,对ZestFinance进行简要介绍,征信产生的背景,剖征信技术,并全面客观地阐述了征信技术对于中国互联网金融和征信业未来发展的借鉴意义。 ZestFinance对技术的应用主要从采集和两个层面为缺乏信用记录的人挖掘出信用。 多维度的征信可以使得ZestFinance能够不完全依赖于传统的征信体系,对个人消费者从不同的角度进行描述和进一步深入地量化信用评估。模型? (3)ZestFinance的模型也给信用风险管理带来复杂性的挑战。

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    开发岗和岗对比

    对于企业而言,相关人才的引进,有开发,也有,今天我们就来讲讲开发岗和岗两者的区别。 7.jpg 处理的整个流程,可以划为几个阶段:储存、计算、挖掘、可视化等。 其中存储和计算的阶段,通常由开发岗位完成;挖掘、可视化阶段,则主要由来完成。 2.jpg,主要工作重点在建模与,更多注重的是指标的建立,的统计,之间的联系,的深度挖掘和机器学习,并利用探索性的方式得到更多的价值线索。 1.jpg关于开发岗和岗,以上为家做了一个简单的对比了。

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    :最难的不是,而是

    科学家和企业领导人都关注着这些新技术的巨潜力,然而,当我们将焦点放在工具身上时,我们也可能忽略了本身的重要性。毕竟如果没有正确的,视觉化和预测也没有任何用处。? 每一个企业需要将他们的基础进行和甄别,在此基础上,对进行不同层次和结构的类。 现在或许看起来很微小,可是对深入的挖掘和将会给企业带来巨的财富。 2016年美国总统选的预测,很好地证明了质量的重要性。在当时的预测中,是基于州级和国家级的电话投票进行的。 而机器依出来的预判,是否真的能符合事实情况,很程度上决定于是否拥有坚实的基础:一个将驱动纳入到组织文化的企业,采集到的简介、完整和正确的。”

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    方法 及 相关工具

    要知道,已不再是,最重要的现实就是对进行,只有通过才能获取很多智能的,深入的,有价值的信息。 越来越多的应用涉及到,这些的属性,包括量,速度,多样性等等都是呈现了不断增长的复杂性,所以,方法在领域就显得尤为重要,可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。 基于此,方法理论有哪些呢?? 的五个基本方面PredictiveAnalyticCapabilities (预测性能力)挖掘可以让员更好的理解,而预测性可以让员根可视化挖掘的结果做出一些预测性的判断 统计 统计与主要利用布式库,或者布式计算集群来对存储于其内的海量进行普通的类汇总等,以满足常见的需求,在这方面,一些实时性需求会用到 EMC 的 GreenPlum

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    】CRM的六关键

    越来越多的企业通过挖掘客户提升客户关系,了解客户需求。 今天的CRM能力已经不止局限于客户邮件、电话等,而是能够识别客户购买行为,了解客户情绪。 在某些情况下,能够揭示顾客的需求,以及接下来的购买计划。这正是CRM的卓越之处,通过把为外部,如社交媒体,购买历史,产品趋势和最新发布等,与内部结合起来以提升洞察力。 与外部集成。互联网包含量的。客户信息就在互联网上。 随着技术和技术的成熟,现在的系统可以根现有预测顾客未来的需求。通过预测模型,销售人员可以更好地了解客户需求。CRM的预测模型还能够更深入地了解充满足客户需求的产品。 和云计算为销售和市场人员带来了福音。更多的挖掘和技术会融合进来,为企业提供洞察力。随着越来越多的系统走向云端,开放其他线上服务和,CRM会获得更多信息,提供更有意义的成果。

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    之 “用户行为

    然而,在当今的商场上,还有另外一类企业不是通过简单粗暴的价格战,而是通过对的充使用和挖掘而在商战中获胜的。 亚马逊在利润并不丰厚的图书行业竞争中取胜的根本原因在于对的战略性认识和使用,在家还都不太明白什么是电子商务时,亚马逊已经通过传统门店无法比拟的互联网手段,空前地获取了极其丰富的用户行为信息,并且进行深度与挖掘 在电商领域中,用户行为信息量之令人难以想象,专注于电商行业用户行为的公司的不完全统计,一个用户在选择一个产品之前,平均要浏览 5 个网站、36 个页面,在社会化媒体和搜索引擎上的交互行为也多达十次 纵观国内外成功的电商企业,对用户行为信息的和使用,无不在这个兵家必争之地做量投入。他们对战略性的高度认识和使用,非常值得国内的电商学习和借鉴。 因此无论从什么角度来说,电子商务和团购都还有量的优化空间,我相信以为核心的个性化营销则是帮助电商在这场红海战中赢得战役的利剑。

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    传统 vs

    作者:堂来源:观-企业主要的IT公司对软件和应用系统供应商的购买已经成为一种日常现象。我们已经看到“”这个词汇被使用在许多企业的解决方案中。 与的概念非常接近,挖掘已经应用于企业以保持关键监测和海量信息的。最的挑战就是如何通过量的挖掘出所有的隐藏信息。 企业朝着在一段时间内在那种内容中的信息的有意义的洞察,是区别于传统仓库的原因所在。下表总结了一些它们之间的差别。? 用例:基于用例,企业可以理解的价值和在的帮助下如何解决传统的问题。以下是一些用法。客户满意度和保证:也许这是基于产品的企业所担心的最的一个领域。 总结:为企业和ZF非结构化的提供了新的途径,这些非结构化到目前为止在典型的企业仓库的情景中被清洗的惯例所拒绝。

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    平台的

    处理是产业的核心路径,然后再加上最后一公里的可视化,整个链条就算彻底走通了。处理的类如下图所示,我们可以从业务、技术与编程模型三个不同的视角对处理进行归类:? 例如,针对查询检索中的全文本搜索,ElasticSearch会是最佳的选择,而针对统计,则因为统计涉及到的运算,可能都是针对一列,例如针对销量进行求和运算,就是针对销量这一整列的,此时, 机器学习与常见的稍有不同,通常需要多个阶段经历多次迭代才能得到满意的结果。下图是深度的架构图:?针对存储的,需要采集样本并进行特征提取,然后对样本进行训练,并得到模型。 场景1:某厂商的舆情我们在为某厂商实施舆情时,根客户需求,与处理有关的部就包括:语义、全文本搜索与统计后的会同时写入到HDFS(Parquet格式的文本)和ElasticSearch。同时,为了避免因为去重去噪算法的误差而导致部有用被“误杀”,在MongoDB中还保存了一份全量

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    Python:3工具

    在这篇文章中,我们将讨论三个令人敬畏的Python工具,以使用生产提高您的编程技能。 正如它的网站所述,Pandas是一个开源的Python库。让我们启动IPython并对我们的示例进行一些操作。 单独使用Python非常适合修改并做好准备。现在有了Pandas,您也可以在Python中进行科学家通常将Python Pandas与IPython一起使用,以交互方式集,并从该中获取有意义的商业智能。查看上面的网站了解更多信息。 这是来自Apache Spark项目的库。PySpark为我们提供了许多用于在Python中的功能。它带有自己的shell,您可以从命令行运行它。

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    下的用户行为

    ;(4)用户主体:如用户群的年龄、受教育程度、兴趣爱好等;(5)外界环境:如移动互联网流量、手机上网用户增长、自费套餐等;特点:(1)量海量,big data;(2)实时准实时 (3)思路:利用Nosql库解决存储,通过水平扩展读写负载提高访问性能;模型算法复杂:(1)问题:需要运用预警预测、聚类、协同过滤等挖掘算法,算法的编程复杂度和计算复杂度都非常; 从最初到现在,Hadoop系统在7年中开发完成了一系列重要的子项目,已经形成了一个涵盖存储、管理和功能的较为完整的生态系统,成为存储与处理领域地位最重要、应用最广泛的开源框架。 挖掘算法的编程复杂度和计算复杂度都非常,往往称为制约项目按期完成的瓶颈,精细化运营平台利用支持Hadoop并行计算框架的开源挖掘模型库Mahout,实现了挖掘算法的快速实施和高效表现 用户行为平台建立了量的主题,结果的呈现能力对平台的应用效能影响重

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    :基于Hadoop的平台

    时代的带来,一个明显的变化就是全样本,面对TBPB级及以上的规模,Hadoop始终占优势。今天的学习享,我们来聊聊基于Hadoop的平台。 针对不同的具体需求,采用不同的架构来解决实际问题。按照的实时性,为实时和离线两种。 对于反馈时间要求不是那么严苛的应用,比如离线统计、机器学习、搜索引擎的反向索引计算、推荐引擎的计算等,应采用离线的方式,通过采集工具将日志导入专用的平台。 这里的内存级别指的是量不超过集群的内存最值,通常可以采用一些内存库,将热点常驻内存之中,从而取得非常快速的能力,非常适合实时业务。在这方面,MongoDB的应用很普遍。 BI级别指的是那些对于内存来说太量,主流的BI产品都有支持TB级以上的方案。种类繁多,就不具体列举了。海量级别指的是对于库和BI产品已经完全失效或者成本过高的量。

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    安全

    一、引言 单纯的防御措施无法阻止蓄意的攻击者,这已经是家都认同的事实,应对挑战业界有了诸多方面的探索和实践,而其中最有趣的就非安全莫属了,围绕着安全展开,我们可以看到、安全智能、情景感知 在整个过程中(收集、检测、)都需要以威胁为中心,如果丢掉这个中心点,单纯的追求而全,则必然达不到效果。以威胁为中心,用来驱动安全,是检测APT类型威胁的有效手段。 需要强调的是,以威胁为中心聚焦在收集,但并不强调,而是价值的高,认为它是一个动态的、周期性的过程,随着威胁的变化,以及能力的改变,收集的范围将会产生变化的。 庞的存储和维护固然是问题,还需要考虑到当盲目收集之后,也许这些的命运是永远躺在磁盘中,仿佛从不存在,更甚者还会给后续过程带来混乱、不确定性和低效率。 见互联网沙龙:CSDN

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    何为

    从所周知,已经不简简单单是的事实了,而最重要的现实是对进行,只有通过才能获取很多智能的,深入的,有价值的信息。 的使用者有专家,同时还有普通用户,但是他们二者对于最基本的要求就是可视化,因为可视化能够直观的呈现特点,同时能够非常容易被读者所接受,就如同看图说话一样简单明了 最终要的应用领域之一就是预测性,从中挖掘出特点,通过科学的建立模型,之后便可以通过模型带入新的,从而预测未来的。4. 语义引擎。 的基础就是以上五个方面,当然更加深入的话,还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的方法。 处理之三:统计统计与主要利用布式库,或者布式计算集群来对存储于其内的海量进行普通的类汇总等,以满足常见的需求,在这方面,一些实时性需求会用到EMC的GreenPlum

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    流程

    师是21世纪最性感的十职业之一……你激动了,你也要成为师,你利用空余时间补上了统计知识,学了工具,然后发现自己目前的工作跟没啥关系,觉得没有相关经验没公司要你…… 这些问题的根源是什么 ,而非单纯堆砌; 确定公开UGC内容,是为了保证你有可以,可以做成报告,你说你是个军迷,要一下美国在伊拉克的军事行动与基地组织恐怖活动之间的关系……找到了麻烦告诉我一声,我叫你一声神 这种方式受限制较少,但工作量实现难度相对较。 如果你是在职人员或是实习生,我建议你不要用任何现在公司的。保证的安全性,不对外泄露公司的任何非公开,是师的基本职业道德。 Step 5:描述描述是最基本的统计方法,在实际工作中也是应用最广的方法。描述统计为两描述和指标统计。 指标统计:用来作报告,实际情况的指标,可粗略为四类:变化、布、对比、预测; 变化:指标随时间的变动,表现为增幅(同比、环比等); 布:指标在不同层次上的表现,包括地域布(省、市、区县、

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    Python金融-PCA

    ,map()是Series类型的函。 apply()的操作对象DataFrame的一列或者一行, applymap()是element-wise的,作用于每个DataFrame的每个。 map()也是element-wise的,对Series中的每个调用一次函。 2.PCA解德国DAX30指 DAX30指有三十个股票,听起来不多的样子,其实还是挺多的,我们很有必要对其进行主成,然后找出最重要的几个股票。 想必PCA的原理家应该都是知道,说白了就是在一个回归中找到影响最的那几个,当然,学原理就涉及矩阵解,什么SVD呀。 先上点代码?这样,你就可以看到前十个股票对DAX30指的贡献量了。??

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    Python金融-PCA

    1.pandas的一个技巧    apply() 和applymap()是DataFrame类型的函,map()是Series类型的函。 apply()的操作对象DataFrame的一列或者一行, applymap()是element-wise的,作用于每个DataFrame的每个。 2.PCA解德国DAX30指    DAX30指有三十个股票,听起来不多的样子,其实还是挺多的,我们很有必要对其进行主成,然后找出最重要的几个股票。 想必PCA的原理家应该都是知道,说白了就是在一个回归中找到影响最的那几个,当然,学原理就涉及矩阵解,什么SVD呀。    )data = data.dropna()#丢弃缺失dax = pd.DataFrame(data.pop(^GDAXI))#将指单独拿出来,采用pop在获取的时候已经从原来的地方删除了这一列

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    应用导论 Chapter04 |

    一、介绍什么是就是利用机器学习等算法、挖掘信息的一个过程。 ? 机器学习是的核心方法 机器学习就是让计算机从量的中学习相关的规律,然后利用学习来的规律对未知进行预测的方法。 ?1、机器学习发展历程?2、机器学习的类? 6.3、特点优点:计算效率高便于理解低维缺点:构建的主成特征没有明确的含义三、的工具与介绍1、常用工具基于Python的Scikit-learn库基于Hadoop的Mahout基于 ,通过MapReduce模式实现封装了挖掘经典算法,包括聚类、类等5、基于Spark的Mllib模块5.1、Spark简介Spark是专用规模处理而设计的快速通用的计算引擎。 除了处理性能上的优化,Spark还提供了多种特殊环境下的工具 ?

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    实用方法

    在这里还是要推荐下我自己建的学习交流群:716581014,群里都是学开发的,如果你正在学习 ,小编欢迎你加入,家都是软件开发党,不定期享干货(只有软件开发相关的),包括我自己整理的一份 2018最新的进阶资料和高级开发教程,欢迎进阶中和进想深入的小伙伴加入。 13、基于用户生命周期的体系 image.png基于用户生命周期的体系与用户生命周期各阶段对应的关键指标: image.png14、ABCABC类法(Activity Based image.png image.png15、RFM美国库营销研究所Arthur Hughes的研究,客户库中有三个要素:R(Recency)、F(Frequency)、M(Monetary ……16、麦肯锡七步法麦肯锡七步法又称“七步法”是麦肯锡公司根他们做过的量案例,总结出的一套对商业机遇的方法。它是一种在实际运用中,对新创公司及成熟公司都很重要的思维、工作方法。

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