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数据剖析的几个误区
所属栏目：[资源] 日期：2022-05-21 热度：74
在IT领域，炒作越大，误解越多，数据分析也不例外。分析是当今信息技术最热门的方面之一，可以带来巨大的商业收益，但错误的观念可能会阻碍分析能力顺利和及时的流转，从而使商业用户和最终客户受益。当企业创建或扩大他们的分析战略时，以下是他们可能要[详细]
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终于有人把元数据说明白了
所属栏目：[资源] 日期：2022-05-21 热度：148
元数据管理工具是企业数据治理的重要抓手，它可以帮助企业解决数据查找难、理解难等问题，促进数据的集成和共享。 一、系统架构 从应用角度看，元数据管理平台可分为数据源层、元数据采集层、元数据管理层、元数据应用层四层架构，如图1所示。 1. 数据源层[详细]
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谈谈大数据技术现状和分类
所属栏目：[资源] 日期：2022-05-21 热度：93
随着社交媒体、物联网和多媒体应用等各种来源产生的海量数据的诞生，大数据已经成为一个重要的研究领域。大数据在许多决策和预测领域发挥了关键作用，如推荐系统、商业分析、医疗保[详细]
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大数据在智慧城市建设中有什么应用
所属栏目：[资源] 日期：2022-05-21 热度：150
智慧城市是以为民服务全程全时、城市治理高效有序、数据开放共融共享、经济发展绿色开源、网络空间安全清朗为主要目标，通过体系规划、信息主导、改革创新，推进新一代信息技术与城市现代化深度融合、迭代演进，实现国家与城市协调发展的新生态。 智慧能源[详细]
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数据分析和数据科学的几大不一样之处
所属栏目：[资源] 日期：2022-05-21 热度：94
在大数据的世界里，您可能会经常听到两个词语：数据科学(Data Science)和数据分析(Data Analytics)。它们虽然从字面上有些相似，但是在大数据的背景下它们强调的是不同的能力和技能方面。下面，我将从职业决策与规划的角度，和您讨论两者之间的差异。 一、[详细]
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2022年企业必须关注的几个大数据应用战略
所属栏目：[资源] 日期：2022-05-20 热度：89
大数据是一个通用术语，指的是结构化和非结构化数据集合，它们对于典型的数据处理工具和系统来说过于庞大和复杂，因此难以处理。预测分析、用户行为分析以及其他从大数据中提取价值的高级数据分析方法，通常由大数据解决方案提供支持，并且很少局限于特定[详细]
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您是不是在楼宇安全中使用大数据？
所属栏目：[资源] 日期：2022-05-20 热度：180
谈到大数据，物理安全有点姗姗来迟。企业已将各种数据源用于多种目的，例如向消费者进行营销(如谷歌、亚马逊和 Facebook)、提高运输效率(如包裹跟踪、航班调度和自动驾驶汽车)，以及改善医疗保健服务(如、病历管理、人工智能辅助药物开发和患者健康风险评[详细]
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2022年企业需要关注的12项数据和分析趋向
所属栏目：[资源] 日期：2022-05-20 热度：140
数据和分析领导者需要在自适应人工智能(AI)系统、数据共享和数据编织等趋势的基础上推动新增长、韧性和创新。 趋势一：自适应AI系统(Adaptive AI systems) 同时，构建和管理自适应AI系统需要采用AI工程实践。AI工程能够通过编排和优化应用来适应、抵御或吸[详细]
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Gartner公布2022年数据分析十二大趋势
所属栏目：[资源] 日期：2022-05-20 热度：152
关于数据的几项事实是：如今国内数据利用率仍然很低，企业数据孤岛问题显著，但数据分享成为更加主流的趋势，数据外泄的风险性愈发低于分享赢得的价值...... 对于企业来说，四种趋势和数据息息相关，发挥数据的潜在价值将带来新机会。 AI工程化是Gartner在[详细]
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终于有人将数据 信息 知识讲明白了
所属栏目：[资源] 日期：2022-05-20 热度：91
数据无处不在，只是它们没有实体。 过去，人们习惯把数字的组合称为数据。但在今天，这样的理解显然不够全面。那么是否可以把数字、字符、字母的集合称为数据？也不准确。 在今天大数据的语境中，数据是可以被记录和识别的一组有意义的符号，一般可通过原[详细]
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数据映射优秀实践 类型 办法和工具的简要指南
所属栏目：[资源] 日期：2022-05-20 热度：161
在任何应用程序集成、数据迁移以及一般的数据管理计划中，数据映射都是最关键的步骤之一。甚至可以这么认为：集成项目的成功在很大程度上取决于源数据到目标数据的正确映射。 本文将探讨有关数据映射的优秀实践，包括类型、常用方法以及一些有用的数据映射[详细]
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数据即服务 供给即时数据的顶级供应商
所属栏目：[资源] 日期：2022-05-20 热度：139
并非所有可能使企业受益的数据都可以通过内部方式轻松生成、清理和分析。数据即服务提供商则是可以为企业提供数据即用型数据使用的实体。 云计算提供商 所有主要的云计算公司都为其客户维护大量开放数据集。在许多情况下，数据是免费的，并作为使用本地计[详细]
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调整数组元素顺序 你明白几分？
所属栏目：[资源] 日期：2022-05-20 热度：159
有一个整数数组，我们想按照特定规则对数组中的元素进行排序，比如：数组中的所有奇数位于数组的前半部分。 实现思路 我们通过一个实例来分析下：假设有这样一个数组：[2, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 11]，将奇数移动到最前面后，就是：[11, 9, 5, 7, 6, 8, 4, 2][详细]
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Spark SQL 字段血缘在 vivo 互联网的践行
所属栏目：[资源] 日期：2022-05-20 热度：61
字段血缘是在表处理的过程中将字段的处理过程保留下来。为什么会需要字段血缘呢? 有了字段间的血缘关系，便可以知道数据的来源去处，以及字段之间的转换关系，这样对数据的质量，治理有很大的帮助。 Spark SQL 相对于 Hive 来说通常情况下效率会比较高，对[详细]
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帮你看明白Zookeeper如何实现服务注册发现
所属栏目：[资源] 日期：2022-05-20 热度：185
对微服务稍有了解的小伙伴应该都听说过 Zookeeper，我们来看看在官网上是如何介绍的： Zookeeper 是一个分布式的、开源的分布式应用程序协调服务。 作为一个协调服务，常常用来配合其他中间件来用，比如：Dubbo + Zookeeper，Hadoop + Zookeeper等，Zookee[详细]
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大数据安全在云中的几个最优秀实践
所属栏目：[资源] 日期：2022-04-01 热度：159
在处理云中的大量数据时，企业需要主动采取安全措施。不要等待威胁发生，应该首先采用一些安全方面的最佳实践。 任何大数据项目都涉及存储和处理大量数据，其中可能包括敏感信息或个人身份识别内容。解决云计算中的大数据安全问题需要采用各种最佳实践。[详细]
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选择分析工具时要考虑的元素
所属栏目：[资源] 日期：2022-04-01 热度：69
管理咨询机构Aspirant公司在调查报告中指出，随着人工智能(AI)的发展，各行业领域产生了大量数据，而这些数据对于企业都非常有帮助，但许多人不知道如何评估或分析如此大量的信息。 企业将引入或采用大量的分析解决方案，这些解决方案大多具有相似的特性和[详细]
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为何预测分析对零售企业如此重要
所属栏目：[资源] 日期：2022-04-01 热度：136
预测分析是一种对企业越来越重要的策略。利用机器学习来分析企业收集的数据，现在可以用于对未来做出更准确的预测。虽然它在许多行业中的使用时间比许多人想象的还要长，但由于其复杂性和高昂的成本，该过程的采用率通常很低。然而，大数据和越来越多的可[详细]
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预测分析的几个胜利案例
所属栏目：[资源] 日期：2022-04-01 热度：160
多年来，企业一直在努力发展其分析能力，这不仅是为了了解过去的表现，而且是为了预测趋势和未来事件，以提高敏捷性。越来越多的公司正在部署预测分析工具，以提高自身的服务效率、开发产品、发现潜在威胁、优化维护工作，甚至挽救生命。 预测分析工具会将[详细]
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大数据解析如何影响供应链?
所属栏目：[资源] 日期：2022-04-01 热度：57
多年前，很多供应链的范围都在国内或本地，通常是比较简单的过程。全球化进程与技术进步相结合，为供应链增加了新的活力，但也使其变得更加复杂。最终，大数据作为一种用户友好的重要资产，并改变了供应链。但大数据给行业带来的最有价值的东西是什么?其答[详细]
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数据科学项目失败的原由
所属栏目：[资源] 日期：2022-04-01 热度：146
如今，数据科学几乎都会引起IT和业务主管们的兴趣。但数据科学确实会出问题。 事实上，利用科学方法、流程、算法和技术系统从结构化和非结构化数据中获取各种见解的数据科学项目可能会以多种方式失败，从而导致时间、金钱和其他资源的浪费。存在缺陷的项目[详细]
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从人工智能到团队协作 数据科学家的7项关键技能
所属栏目：[资源] 日期：2022-04-01 热度：162
如今的数据科学家具有的技能不仅需要精通人工智能和Python，还需要擅长与企业高管进行沟通。 美国劳工统计局将数据科学家列为未来增长最快的15个职业之一，预计在未来10年的工作岗位增长率将达到31%。随着数据日益成为所有企业的命脉，数据科学家不仅需要[详细]
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将让业务繁荣发展的十大数据分析趋向
所属栏目：[资源] 日期：2022-04-01 热度：176
企业需要发现数据分析技术的一些发展趋势，以轻松预测客户需求、个性化内容并实现业务目标。 行业专家Geoffrey Moore在一本著作中指出，如果没有大数据分析，企业的发展可能会很盲目，就像在高速公路上游荡的鹿一样。 根据调研机构Gartner公司的调查，企业[详细]
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Google BigQuery是大数据分析的将来吗?
所属栏目：[资源] 日期：2022-04-01 热度：128
考虑到Google BigQuery提高效率以及轻松存储大量信息的能力，它可能是大数据分析的未来方向。 如果企业未能实施正确的业务管理工具，那么在经营业务方面可能会很棘手。如果企业与数以千计的客户打交道，那么获得最佳生产力、充足预算和提高客户满意度应该[详细]
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大数据为企业带来的益处
所属栏目：[资源] 日期：2022-04-01 热度：97
大数据是推动企业可持续变革的重要技术之一，企业需要了解大数据将如何改善业务。 当企业高管听到大数据这个术语时，他们自然而然地想到的是数量惊人的可用数据。这些数据来自电子商务和全渠道营销领域，或来自物联网上的连接设备，或来自生成有关交易活动[详细]
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