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AI制造的假照片，你能不能认出来？
所属栏目：[大数据] 日期：2022-09-08 热度：83
眼见为实的时代过去了，AI已经学会制造真实。 8月21日，重庆北碚缙云山山火，大火一度蔓延至山脚下的村镇。山路坡陡沙多，而摩托车足够灵巧。一点点把物资运上山的摩托骑手们成了这场山火救援中的主角，也成了社交媒体上人们关注的焦点。 同时，社交媒体上关[详细]
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机器学习中的集成方法简述
所属栏目：[大数据] 日期：2022-09-08 热度：86
想象一下，你正在网上购物，你发现有两家店铺销售同一种商品，它们的评分相同。然而，第一家只有一个人的评分，第二家有 100 人评分。您会更信任哪个评分呢？最终您会选择购买哪家的商品呢？大多数人的答案很简单。100 个人的意见肯定比只有一个人的意见更值[详细]
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机器学习区块链最关键的进步和你需要知道的
所属栏目：[大数据] 日期：2022-09-08 热度：84
在过去的几年里，区块链技术已经成为主流。 个人可以在该技术实现的分散且高度安全的系统中安全地相互交易。 此外，机器学习有可能克服基于区块链的系统面临的许多限制。 机器学习和区块链技术结合起来可以产生非常有效和有益的结果，即使对于 加密投注 平台[详细]
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DataOps 是现代数据堆栈的将来吗
所属栏目：[大数据] 日期：2022-09-04 热度：124
在DevOps掀起软件工程风暴之前，一旦他们的应用程序开始运行，开发人员就被蒙在鼓里。工程师们不是在第一时间知道故障发生，而是在客户或利益相关者抱怨 网站滞后 或503页面太多时才会发现。 不幸的是，这会导致了同样的错误反复发生，因为开发人员缺乏对应[详细]
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数据管理的几个奥秘
所属栏目：[大数据] 日期：2022-09-04 热度：101
有人称数据为新石油，也有人称其为新黄金。抛去这些比喻的合理性不论，毫无疑问，对于任何希望兑现数据驱动决策承诺的企业来说，组织和分析数据都是一项至关重要的工作。 1、非结构化数据难以分析 企业中有80%-90%的数据为非结构化数据，随着数字化转型逐渐[详细]
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为何大数据为NFT创造了一个巨大的市场
所属栏目：[大数据] 日期：2022-09-04 热度：78
大数据技术带来了其他一些重大的技术突破。我们已经详细讨论了大数据在营销、财务管理甚至刑事司法系统中的应用。然而，大数据还有其他一些不太受关注的好处，尽管它们也很显着。 大数据的较新应用之一是NFT。NFT的整个概念实际上是基于大数据的。 大数据如[详细]
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架构迭代无法一蹴而就 做开源亦是这样
所属栏目：[大数据] 日期：2022-09-04 热度：123
Apache DolphinScheduler是基于Apache开源社区理念打造的知名DataOps 领域开源项目。作为一个分布式去中心化，易扩展的可视化工作流任务调度平台，Apache DolphinScheduler目前已累计在1000多家公司生产环境中作为企业的核心调度系统。在近日的【TTalk】系列[详细]
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10亿+ 秒 看阿里如何达成实时数仓高吞吐实时写入与更新
所属栏目：[大数据] 日期：2022-09-04 热度：190
数据实时入仓所面临的挑战：高性能、可更新、大规模 大数据场景下，实时数据如何写入实时数仓永远是一个比较大的话题，根据业务场景需求，常见的写入类型有： Append only：传统日志类数据（日志、埋点等）中，记录（Record）和记录之间没有关联性，因此新来[详细]
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善用企业数据策略 无惧混合云和多云环境挑战
所属栏目：[大数据] 日期：2022-09-04 热度：126
混合云和多云架构具有高度的可控性、易扩展性和成本效益，因此企业可以自由选择独立的云产品，以满足几乎任何业务需求。员工可以通过混合云轻松分享和访问数据，推动发展以数据驱动的文化并帮助企业更快地获得洞察。通过混合数据平台，企业能够访问和分析位[详细]
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Python 取得旅游景点信息及评论并作词云 数据可视化
所属栏目：[大数据] 日期：2022-09-04 热度：78
今天将手把手教你使用线程池爬取同程旅行的景点信息及评论数据并做词云、数据可视化！！！带你了解各个城市的游玩景点信息。 首先新建一个线程并开启线程后线程进入就绪状态，就绪状态的线程不会马上运行，要获得CPU资源才会进入运行状态，在进入运行状态后[详细]
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万字详解大数据平台异地多机房架构践行
所属栏目：[大数据] 日期：2022-09-04 热度：106
随着B站业务的高速发展，业务数据的生产速度变得越来越快，离线集群规模快速膨胀，既有机房内的机位急剧消耗，在可预见的不久的将来会达到机房容量上限，阻塞业务的发展。因此，如何解决单机房容量瓶颈成为了我们亟待解决的问题。 目前，针对机房容量问题的[详细]
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抽丝剥茧 深入的数据分析咋整
所属栏目：[大数据] 日期：2022-09-04 热度：56
很多同学总觉数据分析做得不深入，到底该怎么做？今天结合一个具体的例子，分享下如何做一个深入的数据分析项目。 深入级别：0级 某天，你收到一个需求：看下我司APP新增的A功能，过去5天内累计使用1+次的人有多少（去重）。这问题太简单了，直接跑个数丢过[详细]
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如何使用大数据驱动业务增长
所属栏目：[大数据] 日期：2022-09-04 热度：103
大数据在商业中的作用日趋凸显，数据驱动已经成为企业发展的核心竞争力。 在领导的推动下，很快成立了跨部门的融合增长团队，下面和大家分享这段融合团队的工作经历，一同洞察数据在业务增长方面的实践。 一.切入点 当时融合团队的切入点选得很不错，增加贷[详细]
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几个好使常见的大数据分析模型
所属栏目：[大数据] 日期：2022-08-27 热度：188
互联网打工人来说，数据分析是一项必备技能！花了这么多钱，营销效果到底达到没有？什么样的功能才能真正戳中用户的痛点？ 1. 事件分析 干啥的：研究某行为事件的发生对企业组织价值的影响以及影响程度。 怎么用：追踪或记录的用户行为或业务过程，如用户注[详细]
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大数据项目可能出错的几种方案
所属栏目：[大数据] 日期：2022-08-27 热度：103
大数据项目的低成功率是过去10年中一个持续存在的问题，与之类似的是：人工智能项目中也出现了相同类型的问题。虽然100%的成功率不是一个可以实现的目标，但用户可以进行一些调整以从数据投资中获得更多收益。 一个重要原因是缺乏数据集中化，这抑制了公司从[详细]
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MPP与Hadoop 两种主流大数据系统架构有什么差别
所属栏目：[大数据] 日期：2022-08-27 热度：192
同样都可以处理大规模数据的MPP数据库架构与Hadoop体系架构属于不同的技术体系，二者没有直接的相关性，却常常被放在一起进行比较。 1. 设计思路对比 两类系统运行的硬件架构是相同的，都是普通服务器组成的集群，但从资源管理角度来说，它们并行化软件实现[详细]
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为什么大热的数据可视化行业 我不提议轻易入行
所属栏目：[大数据] 日期：2022-08-27 热度：127
这两年互联网行业在 C 端市场上的增长已经不足以吸引大众和投资者的视线，B 端作为一个新的热点开始被追捧。 各种让人眼花缭乱的图例和技术应用解说，很容易让我们产生未来已经加速向我们走来的 幻觉，此时不抓紧时代的机遇投身数字化界面的设计，更待何时？[详细]
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数据指标 VS 标签体系 到底有啥区别 总算讲清楚了
所属栏目：[大数据] 日期：2022-08-27 热度：78
实际上，标签和指标一样，是数据分析的左膀右臂，两者同样重要。实际上，很多人分析不深入，就是因为缺少对标签的应用。今天系统的讲解下。 那如果做得好的话，标签能发挥啥作用呢？ 一：查询信息。这是最普遍的场景了。大量的一线工作人员会有需求，比如客[详细]
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为什么完善数据供应链是一种责任
所属栏目：[大数据] 日期：2022-08-27 热度：121
如今，企业拥有比以往任何时候都要多的数据，数据架构师、分析师和数据科学家在所有业务职能部门中变得越来越普遍。然而，随着企业招募经验丰富的分析师以利用数据做出更好的决策，他们往往无法改善数据供应链和由此产生的数据质量。如果没有可靠的数据供应[详细]
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2022大数据十大关键词 重磅公布
所属栏目：[大数据] 日期：2022-08-27 热度：50
大数据几大关键词是基于我们长期对于产业的研究观察，以及与一线专家的研讨交流完成。如图所示，本年度十大关键词涉及数据从计算机语言到成为生产要素的全生命周期，包括 【数据资源化】，即数据从计算机语言到成为可被人类识别的信息 【数据治理】，即将散[详细]
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数据解析如何赋能销售
所属栏目：[大数据] 日期：2022-08-27 热度：116
数据助力业务大号口喊了很多年，可一提到数据分析，人们习惯性的依然讲的是：excel，python，sql，依然是数据清洗、数据计算、可视化。到底业务部门需要啥样的数据分析，很少有人认真讨论。今天我们就拿销售举个例子，具体看看到底啥样的数据分析有用。 1.让[详细]
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总做描述性统计 深入的数据分析到底咋办
所属栏目：[大数据] 日期：2022-08-27 热度：87
经常有同学抱怨：感觉平时做的都是描述性统计，同比、环比，深入的数据分析到底怎么做？今天系统地讲解一下。 举个简单的例子，让分析：为啥业绩下降了。很多同学的做法，就是拿本月和上月做对比，然后分产品、地区、分公司等维度做交叉。最后发现：A产品业[详细]
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怎样改善数据供应链的成果
所属栏目：[大数据] 日期：2022-08-27 热度：65
如今，企业拥有比以往任何时候都要多的数据，数据架构师、分析师和数据科学家在所有业务职能部门中变得越来越普遍。然而，随着企业招募经验丰富的分析师以利用数据做出更好的决策，他们往往无法改善数据供应链和由此产生的数据质量。如果没有可靠的数据供应[详细]
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终于有人把Hadoop大数据系统架构讲清楚了
所属栏目：[大数据] 日期：2022-08-24 热度：145
传统的系统已无法处理结构多变的大数据，而高性能硬件和专用服务器价格昂贵且不灵活，Hadoop因此应运而生。Hadoop使用互连的廉价商业硬件，通过数百甚至数千个低成本服务器协同工作，可有效存储和处理大量数据。 1.Hadoop生态体系 Google通过三篇重量级论文[详细]
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交通领域的物联网如何使大数据之于企业产生价值
所属栏目：[大数据] 日期：2022-08-24 热度：197
全球物流市场不断增长，科技正成为发展的主要触发器。 企业正在寻找用于运输的物联网解决方案，以帮助他们提高供应链的可见性、改善物流各个阶段的运营并节省资源。 这可以通过使用物联网设备收集有关物流过程的数据并将其转换为有价值的业务信息来实现。 让[详细]
