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面向小型企业的几大数据处理方案
所属栏目：[大数据] 日期：2023-10-21 热度：3709
当涉及信息分析时，我们通常会遇到一些庞大的难以处理的巨量信息，称之为大数据更加贴切些。大数据可以帮助企业解决关键问题，加强网络安全，并规划有意义的数据和分析战略。
如今，人们很难回避关于大数据的讨论[详细] -
数据分析，如何驱动科学分析
所属栏目：[大数据] 日期：2023-10-21 热度：3531
许多公司都期望数据分析员能够为管理人员提供科学、精准的决策依据并支持它们作出正确的决定。然而问题来了：到底咋个支持法？!为啥辛辛苦苦码了一大堆数据，还是被说：没啥用？
一、剥去决策的神秘面纱
很多同学[详细] -
ClickHouse在数据平台中的实例简介
所属栏目：[大数据] 日期：2023-10-21 热度：7140
自从出现了Hadoop 生态系统之后，人们对大数据的优势有了更深入的理解，随着Hadoop生态的不断发展，它的大数据处理能力已经被业界充分认可。用户可以根据自己的业务需要选择合适的Hadoop生态组件组成自己的大数据处理[详细]
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Spark入门基础：从基础概念到实践应用全解析
所属栏目：[大数据] 日期：2023-10-21 热度：5288
随着时间的推移，我们进入了数字化信息时代的阶段。在这里，数据的分析和解释被证明是极为重要的。而在众多的大数据处理框架中，「Apache Spark」以其独特的优势脱颖而出。
本篇文章，我们将一起走进Spark的世界，[详细] -
浅谈数据匿名化的方法、挑战与应用实践
所属栏目：[大数据] 日期：2023-10-21 热度：3154
利用大量数据的分析和处理来促进公司业务进步是大数据技术的核心应用，然而，企业在使用相关的用户数据时，也需要严格保护用户的隐私安全。而在保护数据隐私的各类方法中，数据匿名化是一种非常有效的数据保护措施。[详细]
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如何正确操作 Bean Validation 进行数据校验
所属栏目：[大数据] 日期：2023-10-21 热度：2907
在开发前后端时，数据的验证是必要并且普遍存在的，从展示层、业务逻辑层到持久层几乎每层都需要数据校验。如果在每一层中手工实现验证逻辑，既耗时又容易出错。
为了避免重复这些验证，通常的做法是将验证逻辑直[详细] -
数据分析：介绍战略重点举措的隐藏模式
所属栏目：[大数据] 日期：2023-10-21 热度：7743
在现今这个速度飞快的、以数据为导向的时代里，公司一直在致力于获取经济效益的途径。为满足这一需求而出现的一种强大工具是数据分析。通过利用数据的巨大力量，企业可以做出更明智的决策并推动战略举措，从而推动它[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：2022-09-01 热度：78
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[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：2022-09-01 热度：143
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[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：2022-09-01 热度：103
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[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：2022-09-01 热度：143
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[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：2022-09-01 热度：94
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[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：2022-09-01 热度：104
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[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：2022-09-01 热度：139
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[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：2022-09-01 热度：106
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[详细]
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数据管理的几个奥秘
所属栏目：[大数据] 日期：2022-09-01 热度：93
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[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：2022-09-01 热度：72
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[详细]
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如何策划数据可视化平台
所属栏目：[大数据] 日期：2022-08-24 热度：83
最近在项目上常常听到这样的话：我想要一个酷炫的数据大屏，设计一定要有科技感，这个可视化设计没有重点每当听到这些需求，作为设计师一般都是欲哭无泪的。到底什么叫酷炫有科技感？客户理解的数据大屏什么样？是数据还是可视化出了问题？？ 这篇文章将会[详细]
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未来已来 Cloudera拥抱混合数据年代
所属栏目：[大数据] 日期：2022-08-24 热度：54
我们生活在一个混合数据的世界中。在过去十年间，世界创建、捕获、复制和使用的结构化数据量已从2011年的不到 1ZB 增长到 2020 年的近 14ZB，这已经很惊人了，但还有另外更巨大的 50ZB数据非结构化数据、云数据和机器数据。 对于Cloudera来说，这是一个回[详细]
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浅析大数据的数据灾备建设
所属栏目：[大数据] 日期：2022-08-24 热度：200
大数据时代，数据呈爆炸趋势增长，很多企业都从大数据中获得了利益，推动各自的业务上升了一个台阶。通过大数据技术的完善尤其是大数据和云容器技术相结合，各个企业已经把自己的重要业务迁移到了大数据平台。与此同时企业对数据可靠性和业务连续性保证的[详细]
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怎样用好数据科学
所属栏目：[大数据] 日期：2022-08-24 热度：84
很长一段时间以来，数据科学一直被视为科技和商业领域的下一次重大革命。最近几年增加了不少使用数据科学应用的企业。根据Statista的数据，截至2021年，近60%的公司在其团队中拥有至少50名数据科学家。 然而，如果客观地看待，数据科学提供的结果与它的期[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：186
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。[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：135
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[详细]
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Python实行数据可视化 你会用什么库来做呢
所属栏目：[大数据] 日期：2022-08-24 热度：108
用Python进行数据可视化你会用什么库来做呢？ 今天就来和大家分享Python数据可视化库中的一员猛将Altair！ 借助Altair，我们可以将更多的精力和时间放在理解数据本身及数据意义上，从复杂的数据可视化过程中解脱出来。 简单来说，Altair是一种可视化语法，[详细]
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从0到1创建智能灰度数据体系 以vivo游戏中心为例
所属栏目：[大数据] 日期：2022-08-24 热度：152
本文介绍了vivo游戏中心在灰度数据分析体系上的实践经验，从实验思想-数学方法-数据模型-产品方案四个层面提供了一套较为完整的智能灰度数据解决方案，以保障版本评估的科学性、项目进度以及灰度验证环节的快速闭环。该方案的亮点在于，指标异动根因分析方[详细]
