自拍偷在线精品自拍偷,亚洲欧美中文日韩v在线观看不卡

AI.x社區(qū)

軟考社區(qū)

企業(yè)培訓

鴻蒙開發(fā)者社區(qū)

WOT技術大會

公眾號矩陣

移動端

視頻課免費課排行榜短視頻直播課軟考學堂

全部課程軟考華為認證廠商認證 IT技術 PMP項目管理免費題庫

文章資源問答課堂專欄直播

51CTO

鴻蒙開發(fā)者社區(qū)

51CTO技術棧

51CTO官微

51CTO學堂

51CTO博客

CTO訓練營

鴻蒙開發(fā)者社區(qū)訂閱號

51CTO軟考

51CTO學堂APP

51CTO學堂企業(yè)版APP

鴻蒙開發(fā)者社區(qū)視頻號

51CTO軟考題庫

賬號設置退出

大數(shù)據(jù)

9161內(nèi)容??

關注

大數(shù)據(jù)話題包括大數(shù)據(jù)相關的最新資訊、前沿技術、使用技巧、應用案例等內(nèi)容，涉及數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)可視化、商業(yè)智能、Hadoop、Spark、數(shù)據(jù)湖、數(shù)據(jù)倉庫、等領域。

文章博文帖子課程

共 9161 條

一文帶您讀懂DGI數(shù)據(jù)治理框架

DGI數(shù)據(jù)治理框架是一種邏輯結構，用于對涉及企業(yè)數(shù)據(jù)決策和采取行動的復雜活動進行分類、組織和傳達。

2025-04-30 10:36:17

大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)治理 DGI

字節(jié)面試：StarRocks 中如何優(yōu)化大表 JOIN？

本文介紹了StarRocks中優(yōu)化大表JOIN的核心策略，通過合理運用這些策略，可以在保證查詢準確性的同時，顯著提升StarRocks的JOIN查詢效率。?

2025-04-29 10:24:01

大數(shù)據(jù)StarRocks JOIN

從“人找服務”到“服務找人”：政務數(shù)字化轉(zhuǎn)型的智治新范式

國務院《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》明確提出“開發(fā)適于政府服務與決策的人工智能平臺”，而各地實踐表明，這場變革已不再停留于技術試驗，而是真正讓數(shù)據(jù)流動起來、讓治理“聰明”起來。

2025-04-29 09:43:28

數(shù)字化轉(zhuǎn)型大數(shù)據(jù)數(shù)字政府

Orange：一個免費的交互式數(shù)據(jù)挖掘與機器學習平臺

Orange 是一款開源的數(shù)據(jù)分析與可視化工具，專注于數(shù)據(jù)挖掘和機器學習領域。它提供了直觀的圖形化界面，用戶無需編程和數(shù)學知識即可完成數(shù)據(jù)科學工作流程，同時也支持通過 Python 腳本實現(xiàn)高級功能。

2025-04-29 09:26:34

Orange 交互式數(shù)據(jù)挖掘機器學習

AI三駕馬車：數(shù)據(jù)、算力和算法，誰更重要？

當??算法、算力、數(shù)據(jù)三大要素??協(xié)同進化，AI才能真正爆發(fā)革命性力量。未來，這三駕馬車將帶我們駛向何方？答案已經(jīng)在科技巨頭的實驗室里孕育，在創(chuàng)業(yè)者的代碼中閃爍，在每一個技術變革者的思想中發(fā)酵。而這，正是AI未來最令人期待的部分。

2025-04-29 09:09:32

AI 人工智能大數(shù)據(jù)

一文搞懂“預測模型”：建模思路，模型分類，應用場景

時間序列法就是模擬過去的走勢，然后按過去的走勢推演。這種做法和我們用肉眼觀察數(shù)據(jù)走勢，拍腦袋拍個數(shù)值沒有思路上的區(qū)別，僅僅是用公式替代了肉眼觀察，增加了精確度而已。

2025-04-29 01:55:00

預測模型建模思路模型分類

AI數(shù)據(jù)自動化：是革命還是泡沫？揭開“全流程替代”的真相

數(shù)據(jù)自動化的未來，不是機器取代人類，而是人類與機器共同進化。當 AI 負責 “從 0 到 1” 的探索，人工守護 “從 1 到 N” 的穩(wěn)健 —— 這才是智能時代最動人的協(xié)奏曲。

2025-04-28 09:58:57

大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)治理企業(yè)轉(zhuǎn)型

從困局到破局的AI+數(shù)據(jù)分析

未來，隨著大模型和專業(yè)AI工具的發(fā)展，"數(shù)據(jù)民主化"將成為現(xiàn)實。每個人都能像使用搜索引擎一樣使用數(shù)據(jù)分析工具，企業(yè)的數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值將得到最大化釋放。

2025-04-28 09:35:36

AI 人工智能大數(shù)據(jù)

AI、BI、大數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)科學的底層邏輯

理解AI、BI、大數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)科學的關系，就像理解一個完整的生態(tài)系統(tǒng)。數(shù)據(jù)是基礎，BI幫我們理解過去，分析讓我們預測未來，大數(shù)據(jù)處理海量信息，數(shù)據(jù)科學提供方法，而AI則是最終實現(xiàn)智能決策的途徑。

2025-04-27 09:52:49

AI BI 大數(shù)據(jù)

終于明白了！數(shù)字化轉(zhuǎn)型的本質(zhì)、價值與路徑

數(shù)字化轉(zhuǎn)型不只是技術問題，更是戰(zhàn)略問題和組織問題。成功的數(shù)字化轉(zhuǎn)型需要自上而下的推動，CEO必須親自參與。

2025-04-27 09:08:40

數(shù)字化轉(zhuǎn)型數(shù)字化大數(shù)據(jù)

Flink 中的 Savepoint 和 Checkpoint 有什么區(qū)別？

Savepoint 和Checkpoint 都是 Flink 中用于狀態(tài)持久化和恢復的機制，但它們在目的、觸發(fā)方式、生命周期管理和使用場景上有著明顯區(qū)別。

2025-04-27 08:15:00

Flink Savepoint Checkpoint

九張圖，看懂數(shù)據(jù)分析如何由淺入深

如果平地一聲雷，甩一套新模板出去，不但培訓需要時間，而且和現(xiàn)有的數(shù)據(jù)對不上，很有可能制造新的數(shù)據(jù)垃圾。因此更好的做法是，先基于現(xiàn)有分類，梳理出邏輯，再培訓，提升規(guī)范度。

2025-04-27 01:44:00

數(shù)據(jù)分析指標模板

DeepSeek在數(shù)據(jù)領域的30個應用場景

本文為您揭秘DeepSeek在數(shù)據(jù)領域的30個顛覆性應用場景，帶大家一窺AI如何重塑數(shù)據(jù)價值鏈。

2025-04-25 00:50:00

DeepSeek 大數(shù)據(jù)人工智能

FlinkSQL 中 Catalog 的使用場景及案例詳解

Catalog 在 Flink SQL 中是一個元數(shù)據(jù)管理組件，用于存儲和管理數(shù)據(jù)庫、表、視圖、函數(shù)等元數(shù)據(jù)對象的抽象接口。

2025-04-24 10:40:46

Catalog Flink SQL 元數(shù)據(jù)

五個案例快速熟悉 Pandas 常用操作

本文展示了Pandas在日常數(shù)據(jù)處理中最常用的一些功能，熟練掌握這些操作是進行任何數(shù)據(jù)分析項目的基礎。

2025-04-24 10:20:00

Pandas 數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)處理

你的數(shù)據(jù)有多好，你的模型就有多強

數(shù)據(jù)已從支撐要素蛻變?yōu)閼?zhàn)略資產(chǎn)。在參數(shù)規(guī)模趨于同質(zhì)化的AI賽道上，獨特數(shù)據(jù)正成為企業(yè)最堅固的護城河。那些能夠獲取、處理和持續(xù)更新高價值垂直領域數(shù)據(jù)的企業(yè)，將在AI時代建立起難以撼動的競爭壁壘。

2025-04-24 00:40:00

大數(shù)據(jù)數(shù)字化人工智能

“史上最快閃存技術”登Nature！復旦新成果突破閃存速度理論極限，每秒執(zhí)行操作2500000000次

研究人員提出，二維材料獨特的能帶結構和電學特性，有望徹底改變這一局面。

2025-04-23 09:41:27

閃存編程 AI

數(shù)智飛輪：AI時代企業(yè)增長的核心密碼

數(shù)智飛輪是AI時代企業(yè)增長的底層密碼，數(shù)據(jù)不再是只看不用的奢侈品，而是每一次業(yè)務決策的堅實支撐。??不必是華爾街交易員，每個人都能擁有自己的彭博終端??。

2025-04-23 04:00:00

大數(shù)據(jù)數(shù)智飛輪人工智能

數(shù)字化轉(zhuǎn)型四步走：企業(yè)的進化密碼

數(shù)字化轉(zhuǎn)型是一場沒有終點的馬拉松。從標準化的基礎夯實，到信息化的流程再造，再到數(shù)字化的模式創(chuàng)新，最終達到智能化的自主決策，每一步都需要持續(xù)投入和堅定執(zhí)行。

2025-04-23 02:00:00

數(shù)字化轉(zhuǎn)型大數(shù)據(jù)數(shù)字化

告別SQL！四大技術重構數(shù)據(jù)查詢：Text2SQL/RAG/TAG/MCP誰主沉浮？

面對Text2SQL、RAG、TAG、MCP四大技術流派，企業(yè)該如何抉擇？本文將深度拆解技術內(nèi)核，用真實商業(yè)案例揭示終極答案。

2025-04-21 04:10:00

數(shù)據(jù)查詢 Text2SQL TAG

知識圖譜與其它知識庫的關系

知識圖譜的出現(xiàn)，正在改變了我們組織和理解信息的方式。這種技術不僅僅是一種數(shù)據(jù)存儲方式，更是一種思維模式的轉(zhuǎn)變——從孤立的信息點，到相互關聯(lián)的知識網(wǎng)絡。

2025-04-18 12:49:58

知識圖譜大模型人工智能

數(shù)據(jù)治理要有"治"有"理"，才有寶藏

數(shù)據(jù)是企業(yè)的核心資產(chǎn)，而數(shù)據(jù)治理是激活這一資產(chǎn)的關鍵。有"??治??"有"??理??"，你的數(shù)據(jù)才能成為真正的寶藏。

2025-04-17 07:00:00

大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)治理數(shù)字化

Spark on K8s 在 vivo 大數(shù)據(jù)平臺的混部實戰(zhàn)

在離線混部可以提高整體的資源利用率，不過離線Spark任務部署到混部容器集群需要做一定的改造，本文將從在離線混部中的離線任務的角度，講述離線任務是如何進行容器化、平臺上的離線任務如何平滑地提交到混部集群、離線任務在混部集群中如何調(diào)度的完整實現(xiàn)以及過程中的問題解決。

2025-04-17 06:00:00

Spark K8s 大數(shù)據(jù)

數(shù)據(jù)分析不只是跑個SQL！

SQL只是數(shù)據(jù)分析的一小部分工具，真正的數(shù)據(jù)分析是一個完整的價值創(chuàng)造過程，從問題定義到價值實現(xiàn)的全流程閉環(huán)。

2025-04-17 02:00:00

數(shù)據(jù)分析 SQL 大數(shù)據(jù)

高效數(shù)據(jù)分析必備：Pandas 最常用的十個核心函數(shù)

本文介紹十個高頻函數(shù)，結合代碼示例，幫助您快速掌握核心功能。通過掌握這10個函數(shù)，您能高效完成80%的日常數(shù)據(jù)處理任務。

2025-04-16 08:10:00

Pandas Python 數(shù)據(jù)分析

數(shù)據(jù)和人工智能治理委員會是否應該分開？

決定將數(shù)據(jù)治理與 AI 治理分開還是合并，最終取決于您組織的獨特需求和成熟度。雖然兩種方法都有其合理的論據(jù)，但從統(tǒng)一的框架入手通常能夠提供靈活性和簡便性，以便隨著組織的發(fā)展進行擴展。

2025-04-16 01:30:00

人工智能數(shù)據(jù)治理大數(shù)據(jù)

朋友，要數(shù)倉實戰(zhàn)代碼不要？只要你開金口...

本文將圍繞我們在項目中使用的實戰(zhàn)代碼，詳細介紹每個層次的實現(xiàn)過程和關鍵技術。

2025-04-15 10:10:00

數(shù)據(jù)倉庫大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)

還沒等老板開口，我已經(jīng)把 ADS 層建好了

ADS層是數(shù)據(jù)倉庫與業(yè)務系統(tǒng)之間的橋梁，將經(jīng)過清洗、轉(zhuǎn)換和匯總的數(shù)據(jù)以業(yè)務友好的方式呈現(xiàn)給最終用戶。今天以我們項目中的實際案例為例進行ADS層建設思路介紹。

2025-04-14 08:15:00

ADS層數(shù)據(jù)倉庫大數(shù)據(jù)

【小白掃盲】到底什么是數(shù)據(jù)（data）？

最近幾年愈演愈烈的AI浪潮，進一步推動了數(shù)據(jù)的價值提升。人工智能的三要素，其中一項，就是數(shù)據(jù)（另外兩個是算力和算法）。數(shù)據(jù)作為AI的“燃料”，其質(zhì)量和數(shù)量直接決定了AI系統(tǒng)的性能和準確性。

2025-04-14 01:01:52

數(shù)據(jù)data 人工智能

一文讀懂數(shù)據(jù)建模的方法論

數(shù)據(jù)建模是將業(yè)務世界中的對象、行為和規(guī)則，通過結構化方式映射為數(shù)據(jù)模型的過程。它不只是"把數(shù)據(jù)裝進數(shù)據(jù)庫"，而是讓數(shù)據(jù)具備業(yè)務語義，確保企業(yè)內(nèi)部對數(shù)據(jù)有一致的理解和使用方式。

2025-04-10 11:47:41

大數(shù)據(jù)數(shù)字化數(shù)據(jù)治理

CDO 的價值要求：通過 Agentic AI 推動業(yè)務影響

人工智能正逐漸成為企業(yè)運營的中樞神經(jīng)系統(tǒng)。隨著人工智能戰(zhàn)略、治理和貨幣化成為焦點，CDO 往往會演變?yōu)槭紫斯ぶ悄芄?(CAIO)。

2025-04-09 12:39:46

CDO Agentic AI 數(shù)據(jù)治理

老板又讓我負責數(shù)倉 DWS 層建設了...

DWS（Data Warehouse Service）層是數(shù)據(jù)倉庫的服務數(shù)據(jù)層，位于DWD層之上，ADS層之下。它主要承擔了將明細數(shù)據(jù)進行主題聚合的職責，是數(shù)據(jù)倉庫中承上啟下的關鍵環(huán)節(jié)。

2025-04-09 10:24:36

DWS 服務數(shù)據(jù)層數(shù)據(jù)倉庫

PandaAI：一個基于AI的對話式數(shù)據(jù)分析工具

PandaAI 是一個基于 Python 開發(fā)的自然語言處理和數(shù)據(jù)分析工具，支持問答式（ChatGPT）的數(shù)據(jù)分析和報告生成功能。

2025-04-09 03:00:00

AI PandaAI 數(shù)據(jù)分析

AI時代下數(shù)字化轉(zhuǎn)型最大陷阱！是沒數(shù)據(jù)，還是沒用對數(shù)據(jù)？

企業(yè)不缺數(shù)據(jù)，缺的是對數(shù)據(jù)價值的挖掘。企業(yè)只要存續(xù)經(jīng)營，就在不斷產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)，這些未被充分利用的數(shù)據(jù)就像沉睡的金礦，等待被喚醒創(chuàng)造價值...

2025-04-09 01:20:00

AI 人工智能數(shù)字化轉(zhuǎn)型

大模型+數(shù)據(jù)分析：下一代智能查詢優(yōu)化體系的先行探索

當你每天面對萬億級數(shù)據(jù)、日均百萬次查詢請求時，你會怎么做？處理海量數(shù)據(jù)查詢猶如在迷霧中尋路，方向稍有不慎就會迷失。數(shù)據(jù)負載高到屏幕只顯示超時，查詢速度慢到讓你有時間泡一杯咖啡再來檢查結果。

2025-04-09 01:00:00

大模型數(shù)據(jù)分析智能查詢

告訴我！數(shù)據(jù)倉庫 DWD 層怎么建？

DWD（Data Warehouse Detail）層是數(shù)據(jù)倉庫的核心加工區(qū)域，承擔著將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為可用分析數(shù)據(jù)的重要職責。

2025-04-08 09:40:00

DWD 數(shù)據(jù)倉庫大數(shù)據(jù)

數(shù)據(jù)質(zhì)量不重要？它可以是數(shù)據(jù)治理的第一塊基石！

我們常說"沒有規(guī)矩不成方圓"，數(shù)據(jù)也是如此。企業(yè)數(shù)據(jù)是一種隱形資產(chǎn)，想要發(fā)揮其價值，就需要有一套科學有效的規(guī)則和機制來管理它。這就是數(shù)據(jù)治理的本質(zhì)。

2025-04-07 08:00:00

大數(shù)據(jù)數(shù)字化數(shù)據(jù)治理

DeepSeek再好，還得先進行數(shù)據(jù)清洗！

數(shù)據(jù)清洗就像是數(shù)據(jù)分析的"地基工程"，地基不牢，上層再漂亮也會坍塌。如何才能高效清洗數(shù)據(jù)，讓臟數(shù)據(jù)變干凈，讓分析結果更可靠？如果數(shù)據(jù)清洗不當，數(shù)據(jù)質(zhì)量不佳，DeepSeek也難成大就？讓我們通過這篇文章一起掌握數(shù)據(jù)清洗的要點。

2025-04-07 00:30:00

DeepSeek 大數(shù)據(jù)數(shù)字化

數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)湖、數(shù)據(jù)中臺，別再傻傻分不清了

作為技術人，你一定遇到過這樣的困惑：數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)湖、數(shù)據(jù)中臺，這些名詞傻傻分不清。讓我們一起揭開數(shù)據(jù)生態(tài)的神秘面紗，看看這些"數(shù)據(jù)家族成員"各自扮演什么角色。

2025-04-03 11:00:52

數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)湖

一文看懂“深入的”數(shù)據(jù)分析：分析方法，MECE，業(yè)務建議

分析方法是相互穿插的。有常見的描述性統(tǒng)計、對比分析，也可以結合預測模型，也可以結合數(shù)據(jù)測試，判斷方法可行性。做數(shù)據(jù)分析，從來都不是一條無敵公式打天下，細細梳理業(yè)務，構建邏輯，才體現(xiàn)水平。?

2025-04-03 05:10:00

數(shù)據(jù)分析分析方法 MECE

Pandas 數(shù)據(jù)分析全攻略：從入門到精通！

如果你想用 Python 進行數(shù)據(jù)分析，Pandas 絕對是首選！今天，我們來詳細講解 Pandas 的核心功能，助你成為數(shù)據(jù)分析高手！

2025-04-02 09:33:01

Python 數(shù)據(jù)分析 Pandas

在 Blazor 中使用 Chart.js 快速創(chuàng)建數(shù)據(jù)可視化圖表

Blazor是一種新興的Web應用程序框架，具有很大的潛力和發(fā)展前景。Blazor是在.NET和Razor上構建的用戶界面框架，它采用了最新的Web技術和.NET框架優(yōu)勢，可以使用C# 編程語言編寫Web 應用程序，它不僅可以提高開發(fā)效率，還可以提供更好的用戶體驗和更好的可維護性。

2025-04-02 07:37:29

Blazor Chart.js 可視化

這才是真正的用戶分析體系，而不是羅列DAU

做用戶分析，最怕：沒數(shù)據(jù)。大廠用戶畫像看著光鮮，和他們采集的用戶數(shù)據(jù)多有直接關系。不管什么企業(yè)，一定有：消費數(shù)據(jù)。第一步可以從這里開始。從消費記錄里，可以區(qū)分出來：誰是高消費用戶。這是后續(xù)所有分析的起點。

2025-04-02 02:12:00

用戶分析業(yè)務數(shù)據(jù)

五個案例快速入門 Plotly 可視化

本文將通過五個實用的案例，帶您快速入門Plotly的使用，讓您輕松創(chuàng)建令人印象深刻的交互式圖表。

2025-04-01 08:30:00

Plotly 數(shù)據(jù)可視化數(shù)據(jù)分析

到底是什么是“數(shù)據(jù)湖倉”？

根據(jù)畢馬威的報告顯示，86%的海外企業(yè)計劃統(tǒng)一其分析數(shù)據(jù)，以支持AI業(yè)務的開發(fā)。國內(nèi)也是如此。例如騰訊、B站、小紅書等頭部互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)，都采用了數(shù)據(jù)湖倉架構，用于不同程度的AI應用。

2025-03-28 01:33:00

數(shù)據(jù)湖倉 AI

六張圖詳解“toB分析”：客戶畫像、轉(zhuǎn)化路徑、LTC模型

toB的目標客戶是相對固定的。如果你是互聯(lián)網(wǎng)廣告業(yè)務，目標客戶就是游戲、電商、互金、汽車、其他互聯(lián)網(wǎng)APP；如果你是賣豬肉的，目標客戶就是連鎖零售、餐飲業(yè)、批發(fā)商販。所以，toB業(yè)務分析，應從清晰畫像開始。

2025-03-27 03:00:00

toB分析客戶畫像 LTC模型

十段代碼讓你掌握Python Polars，高性能數(shù)據(jù)處理和分析工具

本文向讀者全面介紹 Polars 庫，從其獨特特性、便捷的安裝方式，到基礎操作與高級應用技巧，還會探討它在實際項目中的廣泛應用場景，助力讀者深入掌握并靈活運用這一工具，為數(shù)據(jù)處理工作帶來質(zhì)的飛躍。

2025-03-26 00:07:00

代碼 Polars 技巧

Apache Hive：基于Hadoop的分布式數(shù)據(jù)倉庫

Apache Hive 是一個基于 Apache Hadoop 構建的開源分布式數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)，支持使用 SQL 執(zhí)行 PB 級大規(guī)模數(shù)據(jù)分析與查詢。

2025-03-25 10:49:24

分布式數(shù)據(jù)倉庫 Hadoop SQL

讓數(shù)據(jù)說話，用 DataGear 開啟你的視覺盛宴！

今天，我們將揭秘一款名為DataGear的Java開源神器——它不僅免費，還能用“萬能兼容”和“無限定制”重新定義數(shù)據(jù)可視化！

2025-03-13 10:05:26

DataGear Java 開源

寫給小白的“數(shù)據(jù)倉庫”科普

數(shù)據(jù)倉庫，是一個面向主題的（Subject Oriented）、集成的（Integrated）、相對穩(wěn)定的（Non-Volatile）、反映歷史變化（Time Variant）的數(shù)據(jù)集合，用于支持管理決策（Decision Making Support）。

2025-03-12 03:00:00

數(shù)據(jù)倉庫集成管理決策

1 2 3 4 5 6 ··· 184 下一頁

51CTO技術棧公眾號

業(yè)務
速覽

媒體

51CTO CIOAge HC3i

社區(qū)

51CTO博客鴻蒙開發(fā)者社區(qū) AI.x社區(qū)

教育

51CTO學堂精培企業(yè)培訓 CTO訓練營