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详解元宇宙的七层产业链
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-25 热度：166
详解元宇宙的七层产业链： 1. 体验层映射现实世界的生活场景 元宇宙中的体验并不是打造简单的立体空间中的沉浸感，它可以把人类生活场景的方方面面映射进数字世界。当物理世界数字化之后，体验可以变得更加丰富。元宇宙可以帮助人类拓展边界，在虚拟世界中[详细]
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用 Spark SQL 实行结构化数据处理
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-25 热度：56
Spark SQL 是 Spark 生态系统中处理结构化格式数据的模块。它在内部使用 Spark Core API 进行处理，但对用户的使用进行了抽象。这篇文章深入浅出地告诉你 Spark SQL 3.x 的新内容。 有了 Spark SQL，用户可以编写 SQL 风格的查询。这对于精通结构化查询语[详细]
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数据驱动业务的18个有效战略
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-25 热度：192
你老想着数据驱动业务，但发现有力无处使，或者没人鸟你，我也有同样的经历，下面有18条策略锦囊，望你笑纳。 第一条 数据驱动业务中的数据广义来讲不仅仅是指存储在大数据平台的那堆数据(反映客观事实)，也包括战略、组织、机制、流程、人性、认知、客户[详细]
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实施合理的数据收集策略的关键性
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-25 热度：153
数据已经成为企业最宝贵的资产之一，而一些企业仍然否认它的重要性，但他们对接受它的犹豫正在消退。一项民意调查发现，36%的企业认为大数据对他们的成功至关重要。 然而，许多企业仍在努力制定持久的数据战略。最主要的一个问题是他们没有可靠的数据收集[详细]
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大数据能为建筑能源管理做些啥
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-25 热度：67
近年来，对降低碳排放水平和提高能源效率的兴趣导致智能建筑技术呈指数级增长。 最重要的是，物联网扩大了互连设备和建筑管理系统的可能性，以实现更好的能源管理。然而，真正实现其潜力需要组织和分析楼宇自动化系统生成的大型数据集。 实时管理和维护大[详细]
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为啥不能忽视建筑物中的数据解析
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-25 热度：94
想象一栋建筑，其中创新的管理系统不断提供有关内部情况的简单而有意义的信息。 这些数据可用于提高效率、开发更智能的设备维护协议、创建更健康的建筑环境，并最终让使用者更快乐。 现在，考虑一个没有用于监控其系统的分析的建筑物。设备出现故障，存在[详细]
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数据迁移 在平台之间移动数据的优秀践行
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-25 热度：191
随着越来越多的数据从内部系统转移到访问外部 API 的应用程序，迁移数据的需求变得越来越重要。 数据迁移在不同的上下文中可能意味着不同的东西，但在实践中，当我们谈论数据迁移时，我们通常是在谈论将数据从一个平台或系统移动到另一个平台或系统。 人们[详细]
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使用 FlatBuffers 提高反序列化功能
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-25 热度：150
最近一直在寻找一个性能和资源占用兼具的序列化和反序列化工具，大多组织都是采用的 JSON， JSON 可以做到数据的前后兼容，并且更容易让人理解和可视化，但 JSON 的性能相对更差，自身的元数据也会占用更多的存储空间。 根据官网介绍FlatBuffers是一个高效[详细]
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当大数据平台遇到K8s 智领云助力企业向数据驱动变型
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-25 热度：178
数据驱动是企业数字化转型的一个重要特点。随着企业对数据分析和使用的不断增长，数据来源多，数据工具复杂，参与数据工作的人多，数据开发的工作量越来越大，同时还要求周期短、质量高。对此，数据团队持续优化数据开发流程、应用，借鉴了DevOps、精益管[详细]
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区块链影响数据分析行业的五种方法
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-25 热度：134
新技术的出现比人们想象的还要快。像大数据和区块链这样的新兴技术正在成为传统。此类技术正在改变企业开展业务的方式。例如这两种技术是独立的，并且是独立使用的。然而，虽然数据科学处理的是从原始和非结构化数据中寻找见解，但区块链技术是一个共享的[详细]
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开发大数据应用程序企业的四个成功要点
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-25 热度：61
大数据技术正在以无数种方式改变我们的生活。由于数据提供的许多好处，越来越多的公司正在对其进行投资。到2026年，全球公司预计将花费超过2340亿美元。这对于为客户和企业等开发大数据应用程序的公司来说是一个绝佳的机会。 如果您有兴趣创建一个成功的大[详细]
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几时使用机器学习
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-10 热度：77
为什么要探讨这个话题 探讨这个话题的本质原因是来源于为客户提供数据战略咨询服务时的思考，很多客户的痛点与诉求看似可以用机器学习解决，但实际上却充满风险，所以究竟机器学习什么时候该用，什么时候不该用，便成为了思考的对象。 机器学习起源于学术[详细]
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如何让程序员更简单使用机器学习
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-10 热度：78
一直以来，人们试图手工编写算法来理解人工生成的内容，但是成功率极低。例如，计算机很难掌握图像的语义内容。对于这类问题，AI科学家已经尝试通过分析汽车、猫、外套等低级像素来解决，但结果并不理想。尽管颜色直方图和特征检测器在一定程度上发挥了作[详细]
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如何建造一支高效率的人工智能团队？
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-10 热度：176
本文将介绍把机器学习基础设施、员工和流程融合的方式，以实现适用于企业的MLOps(面向人工智能系统的运维管理)。本文希望对旨在以高效人工智能团队开发强大的人工智能/机器学习(AI/ML)项目的经理和主管提供启发。 本文的经验来自Provectus公司的人工智能团[详细]
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从开始懂互联网到懂用户，谷歌这次都押了哪些宝？
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-10 热度：133
谷歌 I/O 大会如约而至。谷歌 I/O 2022 大会开幕式上，谷歌 CEO Sundar Pichai 发表了长达 2 小时的以知识和计算为关键词的主题演讲。这次演讲在勾勒谷歌长期发展愿景的同时，也在某种程度上描绘后疫情时代的互联网技术的演进方向。 搜索再定义：Anyway、A[详细]
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线下零售要怎么构建AI自动结账服务？
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-10 热度：194
客户体验是线上零售的重要优势，无需排队、没有延迟、采购便捷。但根据Forrester研究报告，由于人们希望在购买前充分了解产品，或只是不喜欢等待商品运输的过程，美国72%的零售消费仍然依靠实体店面。 目前，无人售货的创意方案在亚马逊无人便利店(Amazon[详细]
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赋能元宇宙 启动智能交互新未来
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-10 热度：70
MetaCon元宇宙技术大会2022在线上成功举办，大会聚焦元宇宙产业政策、学术研究成果、技术创新和行业落地等多个层面。人机交互与高效能网络落地专场特邀了多名技术大咖，针对如何实现元宇宙世界人机交互，VR/AR/MR虚拟现实技术、全息影像技术、传感技术等常[详细]
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互联网 VS 传统行业，数据分析有啥异同
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-10 热度：84
很多同学好奇：总说互联网数据分析，到底啥是互联网数据分析?和传统企业有啥区别?今天系统讲解下。 典型的传统企业 典型的传统企业，以制造业为代表的，商业模式是： 进原料，生产成产品 通过经销商，卖到全国 承担产品的售后、服务工作 因此，其部门划分[详细]
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一文看懂渠道分析怎样做
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-10 热度：163
今天跟大家分享的是：推广渠道分析。推广渠道是推广产品、获取客户的途径，对企业而言，是影响收入的重要因素。今天就简单分享一下，该如何进行分析。 一、有哪些推广渠道 凡是能打广告，拉来用户的地方，都是推广渠道。 常见的线上推广渠道，如： 广告：[详细]
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五种比较常用格式的数据输出，手把手教你用Pandas实现
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-10 热度：109
五种比较常用格式的数据输出，手把手教你用Pandas实现 01 CSV DataFrame.to_csv方法可以将DataFrame导出为CSV格式的文件，需要传入一个CSV文件名。 复制 df.to_csv(done.csv) df.to_csv(data/done.csv) # 可以指定文件目录路径 df.to_csv(done.csv, index=[详细]
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大数据算法天花乱坠的时代，如何辨别数据陷阱？
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-10 热度：169
过去的一周，你心情咋样? 除了股票基金过山车般的涨跌之外，工作例会上，你使用的数据PPT模板让展示更加美观有趣，获得老板好评。 一把游戏结束，系统自动送上战力统计，你的队友明显拖了后腿，下次不要和ta组队了。 此时手机又提醒你视屏时间过长，建议休[详细]
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数据团队来管理数据的年代是时候结束了
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-10 热度：50
最初使用的是数据仓库，然后是数据湖。如果大肆宣传是可信的话，那么现在是数据网格的时代了。 所有这些都依次被视为开启金融数据真正价值的灵丹妙药。那么，为什么数据的真正价值之前没有实现呢? 中心化的数据团队常常会在公司结构中造成瓶颈，阻碍整个企[详细]
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成功进行数据转移的策略
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-10 热度：154
数据迁移是一个复杂且通常成本高昂的过程。企业将需要正确的方法来准确无误地迁移数据，其中包括深思熟虑的策略和适当的工具。 为什么需要数据迁移? 企业选择升级其存储系统并随之迁移数据有几个原因，最终帮助他们获得竞争优势。数据库迁移可帮助企业克服[详细]
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实施合理的数据收集战略的重要性
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-10 热度：118
数据已经成为企业最宝贵的资产之一，而一些企业仍然否认它的重要性，但他们对接受它的犹豫正在消退。一项民意调查发现，36%的企业认为大数据对他们的成功至关重要。 然而，许多企业仍在努力制定持久的数据战略。最主要的一个问题是他们没有可靠的数据收集[详细]
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怎样避免淹没在云原生可观测性数据中
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-10 热度：131
传统的应用程序性能监视(APM)在新的云原生堆栈中并不总是能发挥作用，两者在规模和数据量方面存在根本差异。此外，当一切都在容器中运行时，必须围绕数据的临时性设计和优化监视。 了解云原生性能可以更好地为站点可靠性工程师(SRE)和平台工程师提供实时洞[详细]
