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对大数据开发工程师的能力新要求
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-12 热度：112
阿里流传着这样一句话，一切业务数据化，一切数据业务化。 作为大数据从业者，你一定明白有数据是一回事，可要想让数据发挥价值、成为生产力是另一回事。手里得有两把刷子，才能成为大数据圈儿的大拿！ 如何实现智能路经检测，查询出符合条件的路径详情及符[详细]
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一文让你了解什么是管理大数据技术！
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-12 热度：179
为了能更好地适应每一个时代的机遇与挑战，企业的制度需不断更新迭代。那么时至今日，最具备划时代特点的企业管理制度是什么呢?看看这里，一文让你了解什么是管理大数据技术! 一、什么是管理大数据技术 管理大数据技术，是由诸葛管理*大学联合山东省科学院[详细]
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大数据创新任重道远
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-12 热度：197
数据融合需要标准规范先行，实现数据可见性、数据易理解性、数据可链接性、数据可信性、数据互操作性和数据安全性。中国工程院院士邬贺铨在近期举办的永不落幕的数博会2020系列活动大数据产业生态创新发展高峰会上表示。 那么，什么是数据可见性、数据易理[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：65
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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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：179
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：76
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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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：64
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：96
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：109
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：183
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：132
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：113
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：78
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：198
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：131
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：64
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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理解业务对数据分析重要性不言而喻
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-12 热度：70
数据分析，即通过分析数据，发现业务问题，洞察商业机会点，为业务增长提供合理建议及参考依据，并输出数据报告。而什么是业务呢?直白的来讲，业务泛指非技术类所有工作，是企业的销售、产品、营销、市[详细]
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大数据分析的技术有哪些？
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-12 热度：112
大数据剖析，能够从海量数据中提取出最有用的信息，在企业营销中发挥关键作用。能够说，谁能更好地利用大数据剖析，其在竞赛中便能处于更有利的位置。那么，大数据剖析都有哪些技能呢? 1、数据收集 对于任何的数据剖析来说，首要的就是数据收集，因而大数据[详细]
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数据分析一问：指标波动有多大，才算是大！
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-12 热度：160
分析下今天的波动是数据分析师最常听到的任务。也是最头疼，最纠结，最难搞清楚，还得天天搞的任务。 下降1%，算不算波动大 下降5%，算不算波动大 下降10%，算不算波动大 下降50%，算不算波动大 为啥有时候下降了50%，业务却没反应，可下降了1%业务急的吱哇[详细]
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如何看待当前的大数据互联网时代
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-12 热度：70
首先，大数据是互联网发展的必然结果，随着社会资源逐渐向互联网汇集，大数据本身的承载能力会越来越强，大数据已经不仅仅是一个技术概念了，大数据本身更是一种价值，这个价值也会随着互联网的发展而不断壮大，所以当前在大数据领域进行创新、创业是不错的[详细]
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数据挖掘与数据分析有什么区别
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-12 热度：103
什么是数据挖掘?大家知道吗?与数据分析有什么联系吗?又或者说数据挖掘与数据分析有什么区别呢?让我们带着这些问题，一起往下解惑吧。 什么是数据挖掘 01、数据的产生 很多时候，我们在浏览网站或者app时会给推荐一些相关的信息，这其实就是根据我们的互联网[详细]
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终于有人把智能语音处理讲明白了
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-12 热度：176
机器学习的快速发展，为智能语音处理奠定了坚实的理论和技术基[详细]
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数据分析师必须了解的编程语言TOP4
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-12 热度：84
想要入行数据分析领域，你是否对选择要学习的编程语言感到困惑? 当前流行和广泛接受的编码语言包括Python，R，Scala，Hadoop语言(Hive，Pig等)，Java和SAS。但是，Java语言正在迅速失去其光泽，只有12%的数据分析师当前从事大数据项目的工作，比其他任何语[详细]
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杀熟只是个开始，大数据违法成本过低
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-12 热度：133
爆炸性增长的数据带来了价值增长地带，合理利用数据诚然可以提升企业运行效率。但是大数据这把双刃剑向内的剑锋已经开始闪烁寒光。杀熟之类的数据隐私买卖频繁出现的首要原因是大数据犯罪成本过低。 贡献数据的没有使用权 某知名互联网公司CEO曾表示，中国[详细]
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作为数据科学家，你会怎样应对这五大挑战？
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-12 热度：180
作为数据科学家，我在很多公司工作过，也遇到了很多问题和挑战。事实上，很多人都会经历这些挑战，就不同情况而言，也会有多种可行的解决方案。我将谈谈我曾面临的一些最常见或最困难的挑战。 业务问题描述不当 只要有一个工作人员出错，你就会面临这个挑战[详细]
