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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。

文章博文帖子課程

共 9161 條

野生數據分析師脫困指南

從本質上看，數據分析是個技術工種，不像運營/產品，非常依賴成功案例。作為數據分析師，有能力提取/加工數據，了解常見的業(yè)務場景，能梳理清晰需求，能搭建看板/模型，能做好測試，就足夠我們安身立命了。

2023-07-08 23:05:01

數據分析運營

智慧醫(yī)療：大數據分析對醫(yī)療保健的影響

大數據分析在醫(yī)療保健領域最重要的影響之一，是其改善患者護理的潛力。通過分析患者的病史、基因數據、生活方式選擇和其他相關信息，醫(yī)療保健提供者可以預測潛在的健康風險并開出個性化的治療方案。這種方法被稱為精準醫(yī)學，旨在根據患者的獨特特征制定治療方案，提高護理效果并減少不必要的手術和藥物。

2023-07-07 14:15:28

智慧醫(yī)療大數據

數據分析師，如何給自己找活干

數據分析想給自己找活干，要多了解公司數據現狀，找到業(yè)務部門需要的數據，從報表開始逐步完善數據體系，并且要列清楚進度，一步步實現，讓大家看到自己的努力，這樣才是破局之路。?

2023-07-06 14:52:36

數據分析師 SQL

大數據面臨的六個挑戰(zhàn)

本文闡釋了大數據面臨的6個挑戰(zhàn)，還深刻探討了云計算基礎設施應該如何克服這些挑戰(zhàn)。

2023-07-06 14:29:11

下一個數據戰(zhàn)略的六個戰(zhàn)略要點

根據麻省理工學院技術評論的調查，企業(yè)的數據戰(zhàn)略支持重要的業(yè)務目標，包括促進銷售、提高運營效率以及縮短上市時間，它還可以幫助企業(yè)開發(fā)新產品或進入服務市場，以及改進創(chuàng)新、維護實物資產和ESG。

2023-07-05 10:30:03

數據戰(zhàn)略大數據

加速AI推理，探索英特爾? 至強? 可擴展處理器在OCR應用落地方面的實踐原創(chuàng)

用友算法工程專家宋祺、亞信科技產品運營專家呂瑩、東軟集團醫(yī)療保障事業(yè)部產品發(fā)展部部長黃小衛(wèi)、英特爾人工智能軟件架構師桂晟、虎博科技創(chuàng)始人&CEO陳燁，圍繞《從OCR起步推進企業(yè)AI應用落地》這一主題進行了精彩的分享。

2023-07-04 11:09:41

人工智能英特爾

嗶哩嗶哩數據服務中臺建設實踐

本文將分享嗶哩嗶哩數據服務中臺的建設實踐。

2023-07-04 07:11:30

數據分析中臺

探索數據結構的作用

數據結構是一種全面的數據管理方法，其簡化了實時訪問、集成和分析來自不同來源的數據的過程。其還有助于組織做出更明智的決策，推動創(chuàng)新，并提高整體運營效率。

2023-07-03 17:24:33

預測分析初學者指南

長期以來，預測分析仍然是一個高度復雜的領域，只有數據科學家和數據分析師才能從事和利用；然而，得益于機器學習等人工智能技術，現在即使是接受過最少培訓的企業(yè)用戶，也可以利用預測分析來分析歷史和當前數據，以獲得洞察，從而簡化運營、降低風險并發(fā)現機會。

2023-07-03 15:05:07

預測分析大數據

在能源管理中實施預測分析有哪些好處

預測分析是指使用數據、統(tǒng)計算法和機器學習技術，根據歷史數據確定未來結果的可能性。在能源管理的背景下，預測分析可用于預測能源消耗，在潛在問題發(fā)生之前識別潛在問題，并優(yōu)化能源使用。

2023-07-03 14:11:06

天穹SuperSQL如何應對數據湖場景中的復雜多維分析

本文將介紹騰訊自研的大數據計算平臺——天穹SuperSQL，以及在應對數據湖場景中的復雜多維分析方面的實踐。

2023-07-03 07:46:50

大數據計算平臺 SuperSQL

聊聊數據倉庫建設步驟

在本文中，我們將通過概述數據倉庫設計和數據倉庫開發(fā)步驟的兩種基本方法來深入探討數據倉庫實現的細節(jié)。

2023-07-02 14:11:28

數據倉庫大數據

Delta Lake在BI+AI產品中的實踐

本文根據觀遠數據研發(fā)主管李迪礪講座整理，分享主題為《Delta Lake 在 BI+AI 產品中的實踐》。

2023-06-30 07:40:31

數據分析 Delta lake

100000行級別數據的 Excel 導入優(yōu)化之路

由實施 / 用戶將別的系統(tǒng)的數據填入我們系統(tǒng)中的 Excel 模板，應用將文件內容讀取、校對、轉換之后產生欠費數據、票據、票據詳情并存儲到數據庫中。

2023-06-29 08:22:43

數據 Excel 模板

自動數據采集的好處譯文

在這個數字化的時代，企業(yè)每天都會收發(fā)許多文件。但從各種文件中提取非結構化數據對于企業(yè)來說依然是一件難事，如發(fā)票和采購單。如今，超過80%的數據是非結構化的，而且在2023年以后非結構化數據預計會增長繼續(xù)增長。然而，隨著自動數據采集技術的出現，這一過程已被徹底改變。技術為企業(yè)帶來了很多便利。

2023-06-28 16:43:31

OCR 數據管理

我們一起聊聊Hdfs的透明加密記錄

? HDFS透明加密（Transparent Encryption）支持端對端的透明加密，啟用以后，對于一些需要加密的HDFS目錄里的文件可以實現透明的加密和解密，而不需要修改用戶的業(yè)務代碼。端對端是指加密和解密只能通過客戶端來操作。

2023-06-28 07:56:46

透明加密記錄

面向行為分析的數據治理和應用

本文將分享奇富科技-數據生態(tài)團隊如何對面向行為分析的數據進行治理和應用。

2023-06-28 07:54:44

數據治理數據分析

數據湖 Iceberg 在小米的應用

本次分享內容是數據湖 Iceberg 在小米的應用場景。Iceberg 是具有 SQL 行為的表的開放式標準，此定義由 Ryan Blue 提出。

2023-06-28 07:47:34

Iceberg 數據湖

用戶分析，這么做才能有深度

做數據的同學，往往做ABtest的很多，但做得很被動。往往是業(yè)務拿著方案，數據只是機械操作。自己提假設，自己進行驗證的能力差。

2023-06-27 11:57:24

用戶分析挖掘法 ABtest

汽車之家敏感數據治理實踐

"中間件-AutoProxy"實現了面向應用的透明數據脫敏，減輕了數據脫敏工作量。數據脫敏不再需要研發(fā)人員去修改業(yè)務代碼，取而代之的僅需修改DB地址為脫敏中間件地址，并提相應的脫敏自動化工單。

2023-06-27 07:26:36

汽車之家敏感數據治理

阿里近實時增量處理技術架構解析

本文將介紹阿里云自研產品MaxCompute湖倉一體近實時增量處理技術架構的核心設計和應用場景。

2023-06-27 07:11:37

湖倉一體 MaxCompute

大數據分析和數據倉庫的組合以及應對網絡安全問題

大數據和數據倉庫對于功能優(yōu)化、有前景的增長和創(chuàng)新為企業(yè)存儲提高了效率，企業(yè)還需提供安全的工作環(huán)境以應對可能的網絡威脅。

2023-06-26 23:42:47

數據倉庫網絡安全大數據

GraphQL全解析，你學會了嗎？

本文介紹GraphQL的概念、工作原理和應用場景，并詳細闡述如何使用Spring實現GraphQL。

2023-06-26 13:08:52

GraphQL 服務數據

數據指標 VS 標簽體系，到底有啥區(qū)別？終于搞清楚了

標簽的使用過程，與數據指標有很大區(qū)別。數據指標一旦梳理完成，除非流程更改，否則不會怎么變動。而標簽在建設過程中，需要圍繞同一個目標，不斷地做優(yōu)化，有一個明顯的“提純”的動作。

2023-06-26 11:59:52

標簽質量梳理

這是我見過最【高級】的數據分析

作為從業(yè)者，我們還是希望業(yè)內浮躁盲目的氣氛少一點，大家多認真干活，這也是陳老師努力科普的原因。并且這里有些工作，比如預測業(yè)績，比如預測響應率，還是需要用到一定算法，比直接跑報表有技術含量。?

2023-06-26 00:19:13

數據分析截圖

Python潮流周刊：Python 3.13 計劃將解釋器提速 50%！

Numpy 是作科學計算和數據分析的最重要的庫之一，并行性是提升其性能的重要手段。文章介紹了 5 種可以實現 Numpy 并行性的場景和方法：加載/保存 Nu

2023-06-25 11:36:00

Numpy 數據分析場景

“事后達爾文”—— 游戲業(yè)務效果評估方法實踐

本文介紹了互聯網業(yè)務數據效果評估的幾種常見問題及方法，并基于分層抽樣的邏輯優(yōu)化出一套可應用于解決用戶不均勻的“事后達爾文"分析法，可適用于無法AB測試或人群不均勻的AB測試等場景下的效果評估中，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，如果能對大家在各自領域中的業(yè)務效果評估有所助益的話，那就更棒了！

2023-06-23 15:17:32

信息生命周期管理五大關鍵影響

以下是對解決收集、使用、存儲和安全處置問題的企業(yè)信息生命周期管理框架的五個關鍵影響。

2023-06-21 15:34:37

信息生命周期管理大數據

數據管理的基本準則譯文

你是否曾經在車庫里翻箱倒柜地尋找某個工具，幾個月后才在廚房的抽屜里奇怪地發(fā)現它？數據就像那個工具——如果你在最需要它的時候找不到它，就完全沒有結果。想要解決這個問題就需要我們的超級明星——數據管理。所以，請系好你的安全帶，讓我們來了解一下數據管理的基本準則。

2023-06-20 09:50:05

大數據數據管理

從阿里巴巴數據治理到瓴羊Dataphin

本次內容將以阿里巴巴數據治理的實踐和統(tǒng)一數據治理方法論工具化沉淀的Dataphin為核心內容為大家詳細介紹。

2023-06-20 07:46:27

數據治理大數據建設

Apache DolphinScheduler（海豚調度系統(tǒng)）介紹與環(huán)境部署

Apache DolphinScheduler 和 Azkaban 都是開源的大數據工作流調度系統(tǒng)，用于管理和調度大數據處理任務。它們具有一些相似的特點，但也有一些區(qū)別。

2023-06-20 07:32:04

海豚調度系統(tǒng)

網易嚴選全鏈路數據治理的實踐與總結

我們的大數據基礎組建主要包括HDFS存儲系統(tǒng)、Kafka/Pulsar等消息中間件，還有用于實時計算的Flink、批處理的Hive、Spark計算引擎、AI訓練的temsoflow，在這些基礎設施之上我們也開發(fā)了很多數據產品，如數據集成工具datahub，任務開發(fā)平臺等。

2023-06-19 07:27:50

網易嚴選全鏈路

高性能、云原生湖倉一體存儲架構探秘

本文將帶領讀者探秘高性能、云原生湖倉一體存儲架構。

2023-06-19 07:13:51

云原生湖倉一體

數字化時代，如何提高數據洞察力？

換個行業(yè)，換個公司，換個產品，換個發(fā)展階段，具體場景都會變化。所以企圖追求“萬古不變的數據分析真理”，只會讓自己在玄學道路上越走越遠。想提升洞察力，就多多積累具體場景碎片，提升具體分析能力。具體問題，具體分析，這句話永遠不過時。?

2023-06-18 22:37:12

數字化數據洞察力

這才是真正的數據分析項目，而不是爬表

計劃類工作在跳槽的時候也很好用。因為制定計劃涉及整個公司經營分析指標體系，經營方向確認，通過計劃類項目，能很好地建立全局認知，在面試官面前顯得很有水平。?

2023-06-16 11:54:59

數據分析項目

Capital One銀行是如何進行大規(guī)模數據治理的

數據治理不再被視為一種合規(guī)性的工具，而是確保最終用戶能夠在需要的時間和方式訪問正確、高質量的數據的驅動力，這是企業(yè)成為數據驅動型組織的關鍵因素。

2023-06-16 11:22:42

數據治理大數據

數據工程對盈利性app開發(fā)的重要性譯文

在這篇文章中，我們將探討數據工程在應用開發(fā)中的重要性，并提供一些可操作的提示，以確保企業(yè)下一個項目的成功。

2023-06-15 14:53:59

在制造業(yè)中發(fā)展預測分析的四個技巧

供應成本的波動、消費者行為的不斷變化以及激烈的競爭使得制造業(yè)比以往任何時候都更具挑戰(zhàn)性。幸運的是，制造業(yè)中預測分析的出現可以幫助企業(yè)做出數據驅動的決策，并通過更精確的預測保持競爭優(yōu)勢。

2023-06-15 09:55:49

EB級數倉都在用的算子級血緣如何實現主動數據治理

本文將介紹大應科技在算子級血緣方面進行主動數據治理的實踐。分享分為三大部分，第一部分通過傳統(tǒng)血緣治理在當今技術和業(yè)務發(fā)展的不足之處，引出主動數據治理概念；第二部分介紹基于算子級血緣的指標鏈路盤點的治理實踐；第三部分介紹基于算子級血緣的基于主動模型的探索實踐。

2023-06-15 07:24:11

數據治理 EB級數倉

實時流分析對智慧城市發(fā)展有何意義？

隨著城市的不斷發(fā)展和演變，對解決交通擁堵、污染、公共安全挑戰(zhàn)的創(chuàng)新解決方案的需求變得越來越明顯。實時流分析就是這樣一種解決方案，它有可能徹底改變智慧城市和交通系統(tǒng)。

2023-06-14 15:19:08

實時流分析數據分析智慧城市

網易基于Apache Ranger 的數據安全中心實踐

本次分享主題為網易基于Apache Ranger構建大數據安全中心的實踐。

2023-06-14 08:25:18

大數據安全 Ranger

騰訊歐拉如何打造數據自治系統(tǒng)

騰訊歐拉數據資產套件，提供全鏈路的數據生產即治理解決方案，包含埋點、數據集成、數倉建模、指標建模、數據服務、治理引擎等關鍵能力，聚焦可信數據資產沉淀和交付。

2023-06-14 07:51:27

數據自治系統(tǒng)數倉建模

數據可觀察性 VS 數據質量譯文

數據可觀察性和數據質量依賴企業(yè)的良好運作。盡管有區(qū)別，但兩者在各種方面都有重疊，有助于提高數據質量，更好的交付產品。

2023-06-12 16:45:20

用戶流失分析，這是我見過最好的模板

在數據上“9”以前，用戶可能已經跑掉了，早前幾個月就沒活躍了。所以，流失率要和活躍率結合起來看。對于影響用戶活躍的事件要盡早關注，對于核心用戶活躍率要緊密跟蹤，避免事后做無用功。

2023-06-12 11:53:08

數據活躍率流失率

網易云音樂數據治理實踐

從技術視角來看，在大數據體制下，數據內容的分布情況如上圖所示。文件都是存儲在 Hadoop 集群的 HDFS 文件系統(tǒng)中；在 HDFS 文件系統(tǒng)之上，我們會建立一系列 Hive 庫和表來管理數據；數據開發(fā)會在上面進行模型設計和數據分層設計；再往上則是數據處理方面的內容，包括任務調度、執(zhí)行引擎等。

2023-06-12 07:44:21

大數據數據治理

如何使用數據驅動策略來增加制造業(yè)的銷售額

通過數據幫助銷售代表變得更有效率，可以幫助制造商更好地實現盈利增長。了解使用什么數據和衡量什么是改善結果的第一步。

2023-06-12 07:05:58

銷售數據驅動效率

迭代vs向量化，如何提升Pandas性能？

使用NumPy的向量化可以極大地提高代碼性能，特別是在處理大型數據集時。在處理數值運算時，可以考慮向量化你的代碼，從而獲得更好的性能。

2023-06-12 00:36:28

迭代向量化 Pandas

怎樣快速選擇正確的可視化圖表？

數據可視化的圖表類型十分豐富，好的圖表可以有效、清晰地呈現數據的信息。對于用戶而言，選擇正確的圖表是十分關鍵的，不僅可以達到“一圖勝千言”的效果，而且會直接影響分析的結果。

2023-06-11 16:12:14

數據可視化圖表類型

字節(jié)跳動大數據容器化構建與落地實踐

本文將詳細介紹字節(jié)跳動大數據容器化的演進與實踐。

2023-06-09 14:14:45

大數據容器化

我手把手修改了一篇數據分析報告

如果想進一步優(yōu)化，可以不指望在一份報告搞掂所有問題。很有可能業(yè)務已經采取的措施非常有限。不更換素材，不調整站外投放方式，不調動站內流量，是沒法觀察到進一步效果的。

2023-06-09 11:33:42

數據分析報告

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