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大数据分析会遇到哪些难题？
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-12 热度：113
如今的数据具有多种多样的形式，而且来自许多不同的数据源。更为重要的是，除非有需要的那些人易于获得大数据，除非能迅速获得洞察力，否则大数据分析工具的用处并不是很大。那么大数据分析会遇到怎样的难题? 1.很难获得用户操作行为完整日志。现阶段数据分[详细]
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云计算和大数据成为了一个行业的标配
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-12 热度：84
从每年高校、研究机构单方面开发一个项目开始,到开放资源发布源代码,这是中国一步步构建的科学发展架构。从国内发展初期的专利库建设,到智能化数据传输架构,到openlayers的leader和应用开发,再到更多基础架构的发展,中国在AI与传统行业的结合中起到了关键性[详细]
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企业在使用大数据时需要避免的错误
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-12 热度：101
目前，每个业务都是一个数据业务。无论您是庞大的全球企业集团还是本地经营的家族企业，数据都是当今至关重要的重要资源。如果您没有成功的数据策略，或者没有成功的数据策略，那么您的组织将无法提供巨大的潜在业务价值数据。 在最新技术的帮助下，各种规[详细]
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数据科学的10种优秀工具和技术
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-12 热度：78
数据科学的普及迅速增长，导致创建了各种各样的工具和技术，为数据科学爱好者带来了整体收益和利益。 世界上有一个新的流行术语，称为数据。而且大多数技术巨头，例如Google，Facebook，Microsoft，IBM以及许多其他大型和小型公司，都将大量宝贵的时间和宝[详细]
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你可能早就中招了，大数据杀熟防不胜防该如何治
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-12 热度：155
大数据杀熟已经泛滥到了不得不治理的时候。一方面大数据杀熟几乎无处不在，另一方面大平台具有强大的不对称优势，消费者防不胜防，作为消费者不可能做到时刻对各大平台的信息进行广泛的横向、纵向对比、分析。 多年前曾经火了一段时间的多平台比价软件为什[详细]
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云计算、大数据、人工智能是相互作用的
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-12 热度：114
2018年是中国云计算产业的拐点，政策+产业+资本全方位共振，云计算产业需求进入加速增长期，云计算行业相关上市公司业绩增长得到进一步上升，对于后市，各大机构也纷纷表示看好。 对此有网友表示称，云计算、大数据、人工智能是相辅相成的，三者缺少了谁都[详细]
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在数据科学领域中，你需要哪些数学知识？
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-12 热度：52
I. 引言 如果你有心学习数据科学，那么你一定会在脑海中想过下面的问题： 没有或者只有很少的数学知识，我能做一个数据科学家吗? 数据科学必需的数学工具有哪些? 有很多优秀的包可用于建立预测模型或者数据可视化。其中最常用的用于描述和预测分析的一些包[详细]
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学习大数据前应该了解哪些？
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-12 热度：183
学习大数据前应该了解什么?大数据学习不能停留在理论的层面上，大数据方向切入应是全方位的，基础语言的学习只是很小的一个方面，编程落实到最后到编程思想。学习前一定要对大数据有一个整体的认识。 大数据是数据量多吗?其实并不是，通过Hadoop其中的各个[详细]
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敏捷+智能，以技术为核心的BI发展之路
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-12 热度：108
数字化时代，众多企业以数据驱动业务为目标，从数据中发现价值，从而对业务决策带来辅助支持，以数据为中心的企业管理正在成为常态。而BI（商业智能）作为企业发展过程中的数据工具，一直是受到众多企业的青睐。 随着技术的不断演进，BI工具也在不断变化，[详细]
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怎样破题五大数据挑战？
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-12 热度：171
1. （静态和动态数据）分层安全的重要性日益提高。 超大规模软件生态系统不断发展，使得企业和站点在不具备基础设施所需联网能力的情况下，也能够在较小的原子单元上开发和部署应用。越来越多的云原生应用在全球各地的联网点或托管设施上运行。企业必须在流[详细]
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三方面推动构建大数据产业发展格局
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-12 热度：61
倪光南指出，当今世界，以5G、人工智能等为代表的新一代信息技术创新日新月异，数据上升为国家基础性战略资源，成为社会核心生产要素，大数据已经成为全球重要发展领域，对经济发展、社会治理、人民生活等方方面面产生影响深远。 党的十八以来，以习近平同[详细]
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大数据可视化实践于哪些现实场景
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-12 热度：164
大数据可视化应用于哪些现实场景 1、大数据可视化提高效率 数据统计分析大数据可视化普遍用以政府部门、公司经济活动分析，包含公司的财务报表分析、供应链管理剖析、市场销售生产制造剖析、客户关系管理剖析等，将企业运营所造成的全部有使用价值数据信息[详细]
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让税收大数据发挥更大作用
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-12 热度：193
疫情防控期间，税收大数据发挥了积极作用，未来应加大对大数据的深度挖掘，让税收大数据发挥出更大价值，将应时之需转化为常态之举。 受疫情影响，不少外贸企业选择转向国内市场销售，但打通内销渠道却往往没那么容易。近日湖南某服装企业出口转内销时就遭[详细]
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通过数据分析进行舆情挖掘概要介绍
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-12 热度：191
随着因特网的逐渐普及，互联网已经成为人们表达情感和获取信息的重要途径，互联网舆论也成为了社会舆论的重要组成部分。在这种大趋势下，如何利用数据分析技术做好舆情挖掘工作，是一个值得我们思考的问题。 随着互联网技术的发展，人们越来越倾向于通过社[详细]
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怎样脱颖而出？优秀数据科学家的五大品质
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-12 热度：94
数据科学是一个绝佳的研究领域，想要在这一领域获得成功，你有一些必需的特质。我们都曾无数次听说，数据科学是现在和未来的就业市场，在很大程度上，这确实是正确的。对于受过良好教育的数据科学和机器学习的从业者们而言，有无数的机遇和无限的空间。 专[详细]
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收藏！大数据，是一种新的思维方式
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-12 热度：80
随着互联网、开源、云计算等技术的发展，企业在技术上会越来越接近。 不久的将来，超级摩尔定律下芯片计算力会有更大突破，人工智能作为一种技术能力将越来越普及，长期来看，技术能力上的差异会越来越[详细]
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数据湖不单单是大数据
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-12 热度：58
数据湖不仅用于大数据，而且组织比以往拥有更多的机会将它们纳入数据堆栈。 行业专家最近写了一篇文章，揭露了关于数据湖架构、数据湖定义和数据湖分析的常见误区。其文章名为什么是数据湖?需要来避免最大的迷思。在那篇文章中，构建了有关数据湖及其在企业[详细]
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大数据给零售供应链管理带来的作用
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-12 热度：110
研究表明，大数据分析正在重新定义人们在21世纪的零售供应链管理方法。 零售商正努力跟上不断增长的在线购物需求。他们发现，随着客户转向在线商务，冠状病毒疫情彻底颠覆了他们的商业模式。这促使许多零售商寻求更多依靠大数据的创新电子商务营销模式。 因[详细]
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常用的5种数据分析方法有什么？
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-12 热度：153
1.对比分析法 对比分析法指通过指标的对比来反映事物数量上的变化，属于统计分析中常用的方法。常见的对比有横向对比和纵向对比。 横向对比指的是不同事物在固定时间上的对比，例如，不同等级的用户在同一时间购买商品的价格对比，不同商品在同一时间的销量[详细]
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大数据对企业业务及未来的作用
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-12 热度：142
随着网络世界成为企业目前最大的市场，大数据成为他们拥有和使用的最强大的工具集。几乎所有的网站和应用程序都会跟踪用户的浏览动态，以记录并随后分析用户的需求和选择。大数据技术不仅包括数据的采集，还包括对数据的理解和分析，以创建用户行为模式。只[详细]
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入行大数据必须了解的事！
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-12 热度：82
如果要问最近几年，IT行业哪个技术方向最火？一定属于ABC，即AI + Big Data + Cloud，也就是人工智能、大数据和云计算。 我们处在一个大数据时代，不管是社交网络、物联网还是移动互联网和智慧城市，都要与大数据搭上联系。 大数据就是数据量多吗？其实并不[详细]
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四大融合，推动高校优教育人的新基建建设
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-12 热度：133
近年来，教育信息化随着互联网浪潮，以及云计算、大数据、物联网、人工智能、区块链等新技术的成熟和发展，也进入了蓬勃发展阶段。从传统教学硬件设备投入、数字资源数字教材、对外服务网站门户、内部管理信息系统等信息化基础能力建设，逐步向深融合、大资[详细]
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MLOps到底是什么？
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-12 热度：195
数字化将DataOps这一概念引入人们生活的同时，大数据正引入一种新的范式MLOps。鉴于DevOps和DataOps在实践中越来越多的运用，该项业务需要机器学习模型使用过程中的所有参与者一直保持合作与互动，包括业务人员、工程师、大数据开发人员(数据科学家和机器学[详细]
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SQL是必学的吗？数据科学家的技能树该如何点？
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-12 热度：136
SQL 是否需要了解SQL具体取决于个人所属公司和数据科学团队。有些团队有数位数据工程师和数据分析师以及机器学习工程师，而有些团队则只有一位数据科学家。所以数据科学家是否需要了解SQL，你心中自有答案。 但是，讨论一下是否需要了解SOL的原因，以及不需[详细]
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怎么为数据科学家提供无需复杂ETL的数据分析
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-12 热度：178
尽管有必要，但ETL需要大量的编码，专门知识和维护。除了这项工作对于数据科学家来说是耗时的之外，并不是所有的数据科学家都具有开发ETL的经验。很多时候，这项工作将落在数据工程团队上，这些团队忙于更大的图片项目以引入基础数据层。 这并不总是与数据[详细]
