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大數據

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大數據話題包括大數據相關的最新資訊、前沿技術、使用技巧、應用案例等內容，涉及數據分析、數據可視化、商業(yè)智能、Hadoop、Spark、數據湖、數據倉庫、等領域。

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共 9161 條

數倉 Hive HA 介紹與實戰(zhàn)操作

Hive是建立在Hadoop生態(tài)系統(tǒng)之上的一種數據倉庫解決方案，用于處理大規(guī)模數據的查詢和分析。為了確保Hive服務的連續(xù)性和可用性，特別是在出現硬件故障、軟件問題或其他中斷情況時，實施Hive的高可用性解決方案非常重要。

2023-08-07 01:25:39

數倉 Hadoop Hive

大數據成功實施三個V

在全球范圍內，很多企業(yè)都專注于利用大數據的力量。這一過程的第一步通常是理解大數據與更傳統(tǒng)的數據環(huán)境之間的區(qū)別。

2023-08-04 16:22:09

業(yè)務型 VS 技術型數據分析師，哪個更有前途？

因為在校生對數據分析工作，經常葉龍好龍。覺得自己很適合干數據分析，可每天搓個200行SQL，核對一下數據，清洗一下數據，就覺得很枯燥，無聊，想跑。所以找個實習體驗下真實感覺非常重要。

2023-08-04 11:37:31

業(yè)務型技術型數據分析

深入理解VTK數據結構：為科學可視化和工程計算提供強有力的支持

在 VTK 中，VtkPoints、VtkCellArray、VtkPolyData、VtkImageData 、VtkStructuredGrid、VtkUnstructuredGrid、VtkTable 是最常用的數據結構之一。VtkPoints 用于表示點集合，VtkCellArray 用于存儲各種類型的拓撲單元，VtkPolyData 表示由點和線或面組成的幾何圖形，VtkImageDat

2023-08-04 09:08:58

VTK 數據結構

AB實驗遇到用戶不均勻怎么辦？—— vivo游戲中心業(yè)務實踐經驗分享

本文會基于實際應用案例，來給大家仔細闡述相關方法模型的思考過程，實現原理，應用結果，希望能夠幫助大家在各自領域中解決用戶不均勻問題時帶來參考和啟發(fā)。

2023-08-03 10:19:59

AB實驗戶不均勻

2023年大數據在物聯網中的作用

本文將討論物聯網和大數據如何互連、大數據在物聯網中的作用、在物聯網中使用大數據的優(yōu)勢，以及企業(yè)在實施這項技術時可能面臨的困難。

2023-08-03 10:07:36

大數據物聯網

15個超級棒的外文免費數據集，學習數據分析不愁沒有數據用了！

Academic Torrents是一個比較年輕的網站，旨在共享來自科學論文的數據集。因為它是一個較新的站點，所以很難判斷最常見的數據集類型是什么樣的。目前，它有大量缺乏上下文的有趣數據集。

2023-08-03 08:15:20

外文免費數據集

如何使用數據版本控制管理數據湖中的模式驗證譯文

開源的數據版本控制工具可以幫助用戶管理跨多種格式的模式演變、數據轉換和兼容性檢查。

2023-08-03 08:00:00

數據湖模式驗證

數據結構如何解決供應鏈挑戰(zhàn)

數據結構方法使供應鏈領域的企業(yè)能夠利用大數據的力量，實現實時可見性，優(yōu)化運營并推動戰(zhàn)略決策。通過提供統(tǒng)一和可擴展的數據管理方法，數據結構在日益復雜和數據驅動的供應鏈環(huán)境中提高了效率、敏捷性和競爭力。

2023-08-03 06:58:46

數據結構企業(yè)

數據歸因模型，該如何搭建？

企業(yè)經營也是同理，我們不是搞科學研究的，而是來掙錢的，所以真實原因可能永遠無法知道，但是只要經營指標是向好發(fā)展，業(yè)務能不斷改善，目的就達到了。

2023-08-02 13:07:00

數據歸因模型

Seaborn的15種可視化圖表詳解

可視化是以圖形形式表示數據或信息的過程。在本文中，將介紹Seaborn的最常用15個可視化圖表。

2023-08-01 16:01:59

可視化 Seaborn

為什么合成數據是人工智能的必備條件？

合成數據在數學和統(tǒng)計上反映了現實世界的數據。但它不是從現實世界中收集和測量的，而是通過計算機模擬、算法、簡單規(guī)則、統(tǒng)計建模、模擬和其他基于小型、匿名的現實世界樣本的技術創(chuàng)建出來的。

2023-08-01 14:59:35

人工智能合成數據

用戶細分，該怎么分才最見效果

雖然數據、統(tǒng)計學給我們提供了很多工具（分類工具、降維工具）可真正用到實處還是得考慮具體業(yè)務場景。我們從來都不缺少會背課本的學生，我們缺少的是會考慮實際場景的分析人員。

2023-08-01 12:45:39

用戶細分消費習慣

時序與因果模型在復雜倉儲控制策略的前沿探索

本文將分享序列數據的因果推斷在倉儲管理上的應用，包括解決問題上的思路和相關技術。因果分析是一種把握和挖掘數據背后原因和結果的技術，因為它有很好的模型可解釋性，所以對于可視化以及復雜商業(yè)過程會有很大的幫助。

2023-08-01 08:13:47

因果分析倉儲管理

五分鐘讀懂，如何搭建經營分析模型

如果分析不深入，分析師就只能籠統(tǒng)地喊：“差旅費高了/銷售費用高了，要控制”，這完全無法落地。更有甚者，業(yè)務部門擺爛，說：“業(yè)績做不好，都怪你們瞎胡控制費用”。搞得分析師灰頭土臉。

2023-07-31 11:37:05

經營分析模型

能源效率的未來：大數據如何重塑行業(yè)

大數據改變能源效率格局的關鍵方式之一是通過智能電網的發(fā)展。這些先進的電力網絡利用數字技術和數據分析來更有效地監(jiān)控和管理能源流動。通過收集和分析來自智能電表、傳感器和天氣預報等各種來源的數據，智能電網可以優(yōu)化能源分配、減少浪費并更好地整合可再生能源。

2023-07-31 10:53:12

大數據能源效率

海量數據，三行Python代碼直接獲取！

說起數據分析，我們想到的往往是各種算法、思路，圖表等等，但是正所謂巧婦難為無米之炊，沒有數據，何談分析。

2023-07-31 08:02:28

數據分析算法，圖表

小米集團基于Apache Doris的OLAP實踐

本文將分享小米集團基于Apache Doris的OLAP實踐。文章將從小米集團OLAP系統(tǒng)的選型歷史以及當前的應用現狀入手，分享小米數據生態(tài)中的Doris以及Doris在小米用戶行為分析場景的實踐。

2023-07-31 07:49:03

OLAP系統(tǒng)Doris

數據分析項目是什么？該怎么做？

即使是數字本身，也很難體現價值。比如原因分析，即使不看數據，業(yè)務自己也能猜到幾條原因。如果僅僅局限在業(yè)務提一個假設數據驗證一個，那就跟叼飛盤的汪子沒啥區(qū)別。雖然自己跑得辛苦，人家還認為你就是個打雜的。

2023-07-29 22:27:44

數據分析項目

詳細全面：數據分析師成長攻略

評估1次活動效果是相對簡單的，作為數據分析師，只要能理清活動目標，活動達成目標的業(yè)務邏輯，就能快速輸出評估結果。這是數據分析師們應優(yōu)先培養(yǎng)的能力。

2023-07-28 14:48:00

數據分析效果

用戶路徑數據分析與挖掘

本文將介紹用戶路徑相關的分析與挖掘。首先會介紹業(yè)務實踐過程中遇到的問題和所做的嘗試，接著將介紹根據業(yè)務實踐沉淀出來的開源框架SessionAnalytics。

2023-07-28 08:11:28

數據分析開源框架

大淘寶模型治理

本文將分享大淘寶數據模型的治理實踐，主要包括四個部分（大淘寶已改名淘天集團）：背景及問題，解決方案，模型治理，未來規(guī)劃。

2023-07-28 08:08:09

大淘寶數據模型數據治理

數據集靜態(tài)水平分類譯文

根據數據的變化頻率，明智地選擇正確的解決方案來存儲數據。我們在此定義了從枚舉到表格的三個層次。

2023-07-27 15:38:52

用戶畫像，這么做才能促進業(yè)務

本篇里審時度勢四個字出現了3次，這是把數據理論應用到企業(yè)里很重要的一環(huán)。在企業(yè)里推動項目需要找準切入點，配合業(yè)務節(jié)奏，實現業(yè)務上效果，才能吸引大家的注意，提升數據分析的地位。?

2023-07-27 13:44:19

業(yè)務用戶畫像

數據是建筑物優(yōu)化能源績效的關鍵

隨著房地產行業(yè)專注于如何以更少的資源做更多的事情，并做出更明智的資本規(guī)劃決策以優(yōu)化預算，使用數據更好地了解建筑物將是充分利用現有資產的關鍵。

2023-07-27 10:26:59

HBase Compaction 原理與線上調優(yōu)實踐

本文對 HBase Compaction 的原理、流程以及限流的策略進行了詳細的介紹，列舉了幾個線上進行調優(yōu)的案例，最后對 Compaction 的相關參數進行了總結。

2023-07-27 06:38:52

HBase 大數據

如何在數據分析中擁抱人工智能

人工智能等技術是革命性的，特別是對于數據分析等行業(yè)而言。生成式人工智能需要數據才能發(fā)揮作用;它訓練系統(tǒng)學習數據中的模式、關系和結構。這最終將作為模型生成新的、有意義的結論的基礎。因此，生成式人工智能需要數據才能發(fā)揮作用。

2023-07-26 15:52:05

數據分析人工智能

數據分析這么干，運營吵架少一半

今天我們就先看其中最大的一個問題。運營的工種有很多（如下圖），其中活動運營是策略性最強，和數據分析關系最緊密，也是懟的最多的崗位，今天就用它舉例子。

2023-07-26 12:58:32

數據分析運營策略

建設銀行隱私計算實踐

本文將分享建設銀行在隱私計算領域的一些應用實踐。建行上海大數據智慧中心是2015年成立的一支專門服務于建行內部的數據分析和數據挖掘團隊，職責是為全行的各業(yè)務條線、各個分行、各個子公司專門來提供數據咨詢服務、大數據平臺技術和數據算法的支持。

2023-07-26 07:21:27

隱私計算數據分析

Kyligence：以 AI 變革組織運營與管理，開啟“人人用數”時代原創(chuàng)

秉持“改變人類使用數據的習慣”理念的 Kyligence，也在不斷進化，以“變革組織運營與管理”為目標，基于不同人群的用數需求研發(fā)智能數據產品，力求降低數據的使用門檻，幫助企業(yè)客觀地分析數據，助力企業(yè)的業(yè)務決策和經營管理。

2023-07-20 17:15:42

Kyligence AI 數據分析

Cloudera大中華區(qū)技術總監(jiān)劉隸放：更準確的AI需要更準確的數據原創(chuàng)

企業(yè)需要在合適的情境中基于自身專有數據構建交互體驗，并且不與外部服務共享他們的數據

2023-07-20 10:38:35

可觀測性人工智能

淘寶直播APP用戶增長實踐

本文將分享淘寶直播APP（點淘）的用戶增長實踐。近兩年來，阿里在內容方向投入了大量精力，而點淘則是內容方向的一個重要組成部分。點淘依托直播和短視頻生態(tài)，通過短直聯動的方式來打造短視頻種草和直播拔草的一個商業(yè)形態(tài)。

2023-07-20 08:39:09

DPA+RTA 數據體系

實時物化視圖：加速大規(guī)模時間序列數據查詢的利器

本文將分享如何在產品中實現實時物化視圖，重點聚焦于加速大規(guī)模時間序列數據查詢。實時物化視圖就是一種適用于時間序列數據的預計算加速過程，其核心思想是將歷史物化數據與計算結果保留下來，并在新數據到來時進行增量更新。在高效地管理和維護物化操作的同時，減少計算的開銷。

2023-07-20 08:28:01

實時物化視圖時間序列

如何使用Python、Dash和RisingWave可視化實時數據譯文

本文對如何使用Python、Dash開源庫和RisingWave對實時數據實現可視化進行了介紹。

2023-07-20 08:00:00

可視化數據 Python

時間序列的季節(jié)性：3種模式及8種建模方法

分析和處理季節(jié)性是時間序列分析中的一個關鍵工作，在本文中我們將描述三種類型的季節(jié)性以及常見的8種建模方法。

2023-07-19 15:28:10

時間序列分析季節(jié)性

B站埋點數據標準化實踐

用戶行為數據管理和對應的行為數據分析的關系十分緊密，如何在產品層面上應用好，前置條件是埋點數據需要做到標準化管理、標準化應用，這是很多行業(yè)內公司及團隊都會碰到的課題。本文將和大家一起分享B站在埋點標準化方面的實踐經驗。

2023-07-19 08:58:00

數據管理數據分析

做有價值的經營分析，而不是記流水賬

報表復雜和報表能講出問題是兩碼事?？椿厣线叺睦?，如果解析銷售情況，光看收入結果，肯定無法了解問題是怎么來的，得深入到過程才行。并且，新客戶/老客戶，大客戶/中小散客，可能有不同的銷售方式，要看的數據也不同。

2023-07-17 11:32:46

經營分析數據銷售

關于數據湖的五大誤解及規(guī)避方法譯文

在大數據領域，目前主流存儲、處理和分析大量結構化和非結構化數據的解決方案是采用數據湖。然而，對數據湖的誤解和質疑可能會阻礙企業(yè)利用數據湖處理數據。本文旨在消除大眾對數據湖的一些誤解，提供見解和最佳實踐，幫助大眾應對數據湖的復雜性，釋放數據湖真正的價值。

2023-07-14 14:58:20

我搭建了一個好用的數據運營體系

為什么會這樣？因為從本質上看，運營是個輔助性工作。理論上，如果產品力足夠強大，商品天下無敵，那根本沒運營啥事。——用戶自己就搶著買到斷貨，玩得樂不思蜀了，運營啥運營。

2023-07-14 12:02:29

數據運營體系

一個案例，看懂數據分析全流程

怎么確認賣手抓餅和上班哪個掙得多呢？你可能直觀地想到：打工一個月多少錢是清楚的，賣手抓餅一個月賺多少錢不清楚。于是，你寫下了如下圖對比表，然后開始收集數據。這個動作，用專業(yè)話說叫：確定分析目標。

2023-07-13 12:21:18

數據分析統(tǒng)計

數據湖在快手的生產實踐原創(chuàng) 精選

今天的分享分為四個部分：首先介紹傳統(tǒng)離線鏈路，它存在哪些痛點；第二部分引入數據湖的特性；第三部分是通過快手數據湖幾個典型的業(yè)務場景來說明如何基于數據湖技術重塑離線鏈路的生產；最后一部分介紹近期工作和長遠規(guī)劃。希望通過本次分享能夠讓大家了解數據湖技術在重塑離線生產方式中的關鍵作用。

2023-07-12 16:07:50

鏈路數據湖技術

別再喊“要提升”，這才是有用的銷售分析報告

某互聯網交易平臺，通過線下銷售團隊招攬企業(yè)入住。目前銷售部領導找到數據分析師，希望能做一些精準分析，為一線銷售賦能，提升銷售生產力。問：這個數據分析項目該怎么做？

2023-07-12 13:06:44

銷售分析報告

基于 Apache Paimon 流式數據湖提升數據處理的時效性原創(chuàng)

在近日舉辦的WOT全球技術創(chuàng)新大會2023·北京站的《大數據技術創(chuàng)新》專場中，來自阿里云的高級技術專家李勁松帶來了主題為《Apache Paimon 流式數據湖 V0.4與后續(xù)展望》的精彩分享，從理論、實踐和未來發(fā)展方面詳細介紹了Apache Paimon 流式數據湖。?

2023-07-12 12:02:06

WOT 大數據流式數據湖

湖倉存儲系統(tǒng)設計剖析和性能優(yōu)化

本文將從元數據、Merge-On-Read等核心設計方面來剖析湖倉存儲系統(tǒng)，對比當前流行的三種格式Delta Lake、Hudi、Iceberg的設計差異和優(yōu)缺點，并分享我們在讀寫性能優(yōu)化方面所做的思考和實際優(yōu)化案例。

2023-07-12 08:44:46

湖倉存儲系統(tǒng)數據湖

數據應該是云計算世界中的重要角色譯文

如果沒有恰當的數據治理、互操作性和訪問控制措施，企業(yè)將數據商業(yè)價值最大化的可能性就會微乎其微。

2023-07-11 16:36:28

基于Lakehouse架構實現湖內建倉實踐經驗

現在很多企業(yè)都對數據湖存在一些誤區(qū)，從上圖左側對數據湖的不同定義（紅色字體標識）可以看出，數據湖并不像大家想象的那樣。誤區(qū)主要分為以下三種：第一種認為數據湖僅用來進行海量的存儲；第二種認為數據湖是用來處理非結構數據的，不處理結構化數據；第三種認為數據湖僅可以用來做貼源層，不能建數倉。

2023-07-11 10:23:00

Lakehouse 數據湖

黑匣子九問，帶你揭秘黑匣子

作為飛機數據客觀、真實、全面的記錄者，黑匣子是飛機失事后查明事故原因的最可靠、最科學、最有效的手段。伴隨著航空事業(yè)的發(fā)展，黑匣子在飛機日常安全維護、飛行狀態(tài)監(jiān)測、消除事故隱患以及故障定位方面也發(fā)揮著越來越重要的作用，甚至可以說充當著飛行過程中不可或缺的角色。

2023-07-11 07:59:18

黑匣子科學飛機失事

PySpark 數據類型定義 StructType & StructField

在本文中，云朵君和大家一起學習了 SQL StructType、StructField 的用法，以及如何在運行時更改 Pyspark DataFrame 的結構，將案例類轉換為模式以及使用 ArrayType、MapType。

2023-07-10 18:48:29

PySpark 數據結構

大數據時代必備技能——分庫分表的原理與應用

分庫分表是一種常見的數據庫擴展方案，可以通過將數據分散到多個物理數據庫中，并按照一定的規(guī)則劃分數據，來提高系統(tǒng)的性能和并發(fā)能力。下面，我將詳細介紹分庫分表適用場景、好處和壞處，以及業(yè)內常用的解決方案和執(zhí)行流程。

2023-07-10 09:42:45

分庫分表大數據

Hadoop on K8s 編排部署進階篇

Kubernetes（通常簡稱為K8s）是一個開源的容器編排平臺，用于自動化部署、擴展和管理容器化應用程序。它提供了一種強大的方式來管理容器化應用程序的資源和生命周期。

2023-07-10 07:22:16

Hadoop 開源平臺

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