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大數(shù)據(jù)

9161內(nèi)容??

關(guān)注

大數(shù)據(jù)話題包括大數(shù)據(jù)相關(guān)的最新資訊、前沿技術(shù)、使用技巧、應(yīng)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(cāng)庫(kù)、等領(lǐng)域。

文章博文帖子課程

共 9161 條

利用數(shù)據(jù)分析，企業(yè)追求更環(huán)保、更智能建筑

專注于智能建筑管理解決方案的Altair全資子公司Toggled發(fā)布的調(diào)查結(jié)果顯示，盡管許多企業(yè)正在采用智能建筑技術(shù)來提高能源效率和降低成本，但由于無法掌握數(shù)據(jù)，它們未能實(shí)現(xiàn)目標(biāo)。這項(xiàng)針對(duì)多個(gè)行業(yè)500多名設(shè)施決策者的獨(dú)立調(diào)查衡量了智能建筑技術(shù)的采用、商業(yè)效益及其對(duì)可持續(xù)發(fā)展舉措的影響。

2023-06-08 16:23:11

數(shù)據(jù)分析智能建筑

低代碼指標(biāo)平臺(tái)，構(gòu)建人人可用的敏捷指標(biāo)工具

本文將從指標(biāo)平臺(tái)應(yīng)用建設(shè)的角度，分享如何發(fā)揮低代碼的作用，去構(gòu)建人人可用的敏捷指標(biāo)工具。

2023-06-08 14:46:39

低代碼指標(biāo)數(shù)據(jù)湖

HDFS小文件治理總結(jié)，你學(xué)會(huì)了嗎？

對(duì)于大量的小文件，可以使用壓縮工具將多個(gè)小文件壓縮為一個(gè)壓縮包，以減少存儲(chǔ)空間。例如，使用gzip或bzip2壓縮工具壓縮文件，在HDFS上存儲(chǔ)壓縮文件，以減少存儲(chǔ)空間和文件數(shù)量.

2023-06-08 07:34:19

HDFS 小文件壓縮包

如何通過低延遲分析提升大數(shù)據(jù)性能？

在傳統(tǒng)的大數(shù)據(jù)處理方法中，數(shù)據(jù)是批量存儲(chǔ)和處理的，這會(huì)花費(fèi)大量時(shí)間。這種延遲可能會(huì)導(dǎo)致錯(cuò)失機(jī)會(huì)或獲得不準(zhǔn)確的見解，尤其是在金融、醫(yī)療保健和電信等實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理至關(guān)重要的行業(yè)。

2023-06-07 17:21:43

大數(shù)據(jù)低延遲分析

Standalone是什么？Standalone集群的三類進(jìn)程

Standalone模式是Spark自帶的一種集群模式，不同于前面本地模式啟動(dòng)多個(gè)進(jìn)程來模擬集群的環(huán)境，Standalone模式是真實(shí)地在多個(gè)機(jī)器之間搭建Spark集群的環(huán)境，完全可以利用該模式搭建多機(jī)器集群，用于實(shí)際的大數(shù)據(jù)處理。

2023-06-07 17:04:48

集群 Standalone

終于，做出一個(gè)高質(zhì)量的數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目

預(yù)測(cè)型項(xiàng)目的關(guān)鍵在于：確認(rèn)真實(shí)的預(yù)測(cè)需求，避免盲目賭命式的“我要100%精確”。不但做不到，而且沒意義。

2023-06-07 12:30:28

數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目

借助邏輯數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)應(yīng)對(duì)供應(yīng)鏈挑戰(zhàn)

?數(shù)據(jù)虛擬化使現(xiàn)代數(shù)據(jù)管理成為可能，因其用于數(shù)據(jù)集成和管理的邏輯方法支持跨不同數(shù)據(jù)源提供實(shí)時(shí)視圖，用戶無需首先將數(shù)據(jù)以物理方式復(fù)制到整合存儲(chǔ)庫(kù)中。Denodo數(shù)據(jù)虛擬化可以在所有不同底層數(shù)據(jù)源之上建立抽象和語義層，這些底層數(shù)據(jù)源包括本地和云端數(shù)據(jù)源、結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)源、靜態(tài)和流式處理數(shù)據(jù)源，以及舊式和新式數(shù)據(jù)源，它們構(gòu)成了邏輯數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。

2023-06-06 12:53:45

Denodo 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)

人工智能和大數(shù)據(jù)分析對(duì)零售行業(yè)的影響譯文精選

在這個(gè)發(fā)展迅速、競(jìng)爭(zhēng)激烈的零售市場(chǎng)里，采用最新技術(shù)已經(jīng)變得比之前任何時(shí)候都要關(guān)鍵。大數(shù)據(jù)分析和人工智能正站在技術(shù)發(fā)展的前沿，給零售商、代理機(jī)構(gòu)提供了前所未有的機(jī)會(huì)。

2023-06-06 11:07:59

大數(shù)據(jù)人工智能零售

談?wù)勂髽I(yè)需要什么樣的數(shù)據(jù)架構(gòu)

在大數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)科學(xué)的新時(shí)代，企業(yè)擁有一個(gè)與業(yè)務(wù)流程保持一致的集中式數(shù)據(jù)架構(gòu)至關(guān)重要，該架構(gòu)可以隨著業(yè)務(wù)增長(zhǎng)而擴(kuò)展，并隨著技術(shù)進(jìn)步而發(fā)展。

2023-06-05 16:45:52

數(shù)據(jù)架構(gòu)大數(shù)據(jù)

大數(shù)據(jù)分析如何重塑智慧城市的未來

隨著全球城市中心利用數(shù)據(jù)的力量來改善基礎(chǔ)設(shè)施、公共服務(wù)和整體生活質(zhì)量，大數(shù)據(jù)分析在可持續(xù)智慧城市的發(fā)展中發(fā)揮著至關(guān)重要的作用。

2023-06-05 11:35:17

大數(shù)據(jù)分析智慧城市

做有用的商品分析，別再羅列進(jìn)銷存

一提到商品搭配，很多人腦子里第一時(shí)間蹦出來：啤酒與尿布。實(shí)際上即使不用數(shù)據(jù)去算，商品之間固定搭配。就像比起啤酒配尿布，啤酒配雞爪，啤酒配花生米，啤酒配小龍蝦更常見一樣。

2023-06-05 11:33:43

商品銷存編碼

愛奇藝數(shù)據(jù)湖平臺(tái)建設(shè)實(shí)踐

本文將介紹 Iceberg 在愛奇藝的落地與實(shí)踐。為什么要有數(shù)據(jù)湖？數(shù)據(jù)湖其實(shí)就是為了加速數(shù)據(jù)流通。

2023-06-05 07:36:30

數(shù)據(jù)湖大數(shù)據(jù)架構(gòu)

如何采用大數(shù)據(jù)掌握部門效率

在當(dāng)今數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的經(jīng)濟(jì)中，利用數(shù)據(jù)的力量對(duì)企業(yè)的發(fā)展至關(guān)重要。企業(yè)需要利用數(shù)據(jù)來提高部門效率，并做出更明智的決策。而企業(yè)發(fā)現(xiàn)可操作的見解和策略，以優(yōu)化業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)并在數(shù)字時(shí)代取得成功。

2023-06-05 05:39:35

大數(shù)據(jù)

Hyperion Essbase的技術(shù)功能譯文

在這篇文章中，我們將深入探討Hyperion Essbase的技術(shù)功能，并探討它如何使企業(yè)釋放出有價(jià)值的觀點(diǎn)。

2023-06-02 15:44:53

數(shù)據(jù)分析大數(shù)據(jù)

天天在寫同環(huán)比，深入的數(shù)據(jù)分析到底怎么做？？

假設(shè)方向不止一個(gè)。比如我們給出“營(yíng)銷力度不足”的結(jié)論以后，大家會(huì)自然反問：難道只有營(yíng)銷的問題嗎？難道分公司管理沒有問題嗎？難道產(chǎn)品沒有問題嗎？

2023-06-02 11:55:02

數(shù)據(jù)分析營(yíng)銷

經(jīng)營(yíng)分析，如何賦能業(yè)績(jī)?cè)鲩L(zhǎng)

某企業(yè)有100間門店，平均每間門店貢獻(xiàn)120萬年收入，全年1.2億收入。現(xiàn)在想在下一年增加50%，達(dá)到1.8個(gè)億，該怎么做？

2023-05-31 11:48:45

經(jīng)營(yíng)分析測(cè)算

網(wǎng)易有數(shù) BI 圖表查詢性能優(yōu)化實(shí)踐

本文將介紹有數(shù) BI 在圖表查詢性能方面的優(yōu)化和實(shí)踐，包括有數(shù) BI 圖表的數(shù)據(jù)查詢?cè)?，以及?duì)圖表查詢過程進(jìn)行的相關(guān)優(yōu)化。

2023-05-31 06:49:54

圖表查詢數(shù)據(jù)查詢

微軟推出Fabric數(shù)據(jù)分析平臺(tái)，幫企業(yè)在AI時(shí)代洞察數(shù)據(jù)

微軟在本周三于西雅圖舉行的微軟年度開發(fā)者大會(huì)Build 2023上宣布推出了該平臺(tái)，它將數(shù)據(jù)工廠、Synapse和Power BI等平臺(tái)集成到一個(gè)統(tǒng)一的軟件即服務(wù)產(chǎn)品中。

2023-05-30 11:11:46

微軟 Fabric 數(shù)據(jù)分析平臺(tái)

企業(yè)如何使用規(guī)范性分析進(jìn)行物流管理

規(guī)范性分析是一種數(shù)據(jù)分析，其使用數(shù)學(xué)模型、算法和其他技術(shù)來生成針對(duì)問題或決策情況的具體建議或解決方案。其用于確定實(shí)現(xiàn)預(yù)期結(jié)果的最佳行動(dòng)方案，同時(shí)考慮到限制和不確定性。

2023-05-30 10:24:17

規(guī)范性分析數(shù)學(xué)模型

建立高性能風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)集市的分步指南譯文

開發(fā)人員追求數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的管理，他們的目標(biāo)是在數(shù)據(jù)平臺(tái)開發(fā)中滿足四個(gè)需求：監(jiān)控和警報(bào)、查詢和分析、儀表板和數(shù)據(jù)建模。出于這些目的，他們基于Greenplum和CDH構(gòu)建了數(shù)據(jù)處理架構(gòu)。其中最重要的部分是風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)集市。

2023-05-30 09:00:00

數(shù)據(jù)集市開發(fā)數(shù)據(jù)平臺(tái)

數(shù)據(jù)偏度介紹和處理方法

偏度（skewness）是用來衡量概率分布或數(shù)據(jù)集中不對(duì)稱程度的統(tǒng)計(jì)量。它描述了數(shù)據(jù)分布的尾部（tail）在平均值的哪一側(cè)更重或更長(zhǎng)。偏度可以幫助我們了解數(shù)據(jù)的偏斜性質(zhì)，即數(shù)據(jù)相對(duì)于平均值的分布情況。

2023-05-29 16:11:37

數(shù)據(jù)偏度數(shù)據(jù)集中

使用數(shù)據(jù)治理框架的三個(gè)經(jīng)驗(yàn)和教訓(xùn)

國(guó)際數(shù)據(jù)治理研究所發(fā)布的這個(gè)數(shù)據(jù)治理框架包含了他們認(rèn)為應(yīng)該包含在數(shù)據(jù)治理程序中的組件。在全球首個(gè)數(shù)據(jù)治理框架發(fā)布20年之后，一個(gè)新版本被發(fā)到網(wǎng)上。

2023-05-29 14:32:48

數(shù)據(jù)治理數(shù)據(jù)治理

2023年數(shù)據(jù)架構(gòu)要關(guān)注的五個(gè)重要方面

2023 年已經(jīng)過去五個(gè)月，我想談?wù)?2023 年需要關(guān)注的一些數(shù)據(jù)架構(gòu)趨勢(shì)。

2023-05-28 23:29:20

數(shù)據(jù)架構(gòu)湖倉(cāng)架構(gòu)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)

聊聊得物數(shù)據(jù)研發(fā)優(yōu)化策略

在數(shù)據(jù)研發(fā)領(lǐng)域，數(shù)據(jù)的技術(shù)手段無論多么豐富，平臺(tái)發(fā)展何等完善，都不能說能解決業(yè)務(wù)的所有問題。一定是先有業(yè)務(wù)，才會(huì)有對(duì)應(yīng)的問題。

2023-05-26 18:52:55

得物數(shù)據(jù)研發(fā)

數(shù)據(jù)分析師，怎么做可以讓領(lǐng)導(dǎo)滿意？

從本質(zhì)上看，這是因?yàn)椴还苁菂R報(bào)ppt也好，還是BI工具也好，都只是數(shù)據(jù)的展示形式。到底在什么業(yè)務(wù)場(chǎng)景會(huì)被用上，這才是關(guān)鍵。想提升滿意度，一定要盡可能在固定的業(yè)務(wù)場(chǎng)景輸出，混個(gè)臉熟，這樣后邊才有更多機(jī)會(huì)讓大家滿意。

2023-05-26 07:50:17

數(shù)據(jù)分析師 BI 工具

阿里云數(shù)據(jù)湖統(tǒng)一元數(shù)據(jù)與存儲(chǔ)管理實(shí)踐

隨著數(shù)據(jù)湖的發(fā)展和日漸增長(zhǎng)的需求，對(duì)數(shù)據(jù)湖進(jìn)行統(tǒng)一元數(shù)據(jù)和存儲(chǔ)管理也顯得日趨重要。本文將分享阿里云在數(shù)據(jù)湖統(tǒng)一元數(shù)據(jù)與存儲(chǔ)管理方面的實(shí)踐。

2023-05-26 06:49:44

數(shù)據(jù)湖元數(shù)據(jù)和存儲(chǔ)管理

秒級(jí)響應(yīng)！B站基于 Iceberg 的湖倉(cāng)一體平臺(tái)構(gòu)建實(shí)踐

本文將介紹 B 站基于 Iceberg 構(gòu)建秒級(jí)響應(yīng)湖倉(cāng)一體平臺(tái)的技術(shù)實(shí)踐。首先介紹使用 Iceberg 做湖倉(cāng)一體的背景，接著分享針對(duì)湖倉(cāng)一體平臺(tái)做的一些查詢加速和智能優(yōu)化，以及一些重點(diǎn)研發(fā)方向，最后介紹平臺(tái)目前的落地情況。

2023-05-26 06:45:08

湖倉(cāng)一體 Hive

2023年需要了解的15大數(shù)據(jù)恢復(fù)工具

數(shù)據(jù)恢復(fù)是數(shù)據(jù)安全功能中不可或缺的一部分。惡意攻擊和安全程序可能導(dǎo)致文件丟失；或者，這種情況可能只是由于人為錯(cuò)誤而出現(xiàn)。在保護(hù)數(shù)據(jù)和應(yīng)用的同時(shí)，擁有一個(gè)良好的數(shù)據(jù)恢復(fù)工具非常重要，這樣就可以快速行動(dòng)并在為時(shí)已晚之前挽救文件！

2023-05-25 14:25:55

大數(shù)據(jù)

Kafka實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)即席查詢應(yīng)用與實(shí)踐

在定位一些實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的Case時(shí)，如果沒有對(duì)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行歷史歸檔，在排查問題時(shí)，沒有日志追述，會(huì)很難定位是哪個(gè)環(huán)節(jié)的問題。因此，我們需要對(duì)處理的這些實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行記錄歸檔并存儲(chǔ)。

2023-05-25 08:24:46

Kafka 大數(shù)據(jù)

為何監(jiān)控機(jī)器學(xué)習(xí)模型將變得至關(guān)重要？譯文精選

隨著企業(yè)對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)模型的信任度增強(qiáng)，確保機(jī)器學(xué)習(xí)的成果符合企業(yè)預(yù)期至關(guān)重要。因此，對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)模型的監(jiān)控逐漸受到企業(yè)的關(guān)注。簡(jiǎn)而言之，監(jiān)控機(jī)器學(xué)習(xí)的過程主要是指對(duì)其表現(xiàn)情況進(jìn)行持續(xù)評(píng)估，包括收集模型輸出的數(shù)據(jù)、與預(yù)期效果進(jìn)行對(duì)比及識(shí)別差異。

2023-05-24 16:24:40

機(jī)器學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)

讀時(shí)建模技術(shù)在異構(gòu)數(shù)據(jù)分析平臺(tái)的應(yīng)用

本文將從日志分析的價(jià)值和日志處理的難點(diǎn)和挑戰(zhàn)入手，進(jìn)而引出讀時(shí)建模的技術(shù)理念，并介紹鴻鵠數(shù)據(jù)分析平臺(tái)在設(shè)計(jì)和技術(shù)實(shí)現(xiàn)的時(shí)候，是如何去考慮做讀時(shí)建模的。希望為大家的日志相關(guān)處理平臺(tái)選型提供一些新的思路。

2023-05-22 09:09:00

數(shù)據(jù)分析日志分析

企業(yè)可觀測(cè)性的演進(jìn)之路

本文通過介紹《可觀測(cè)性成熟度模型》，描述了企業(yè)可觀測(cè)性演進(jìn)的階段性參考。

2023-05-18 22:44:09

可觀測(cè)性數(shù)據(jù)

數(shù)據(jù)工程——從數(shù)據(jù)到價(jià)值

無論是站在企業(yè)內(nèi)部的發(fā)展訴求還是站在企業(yè)所處的社會(huì)大環(huán)境，都在要求企業(yè)加速自己轉(zhuǎn)型、完善自己的數(shù)據(jù)能力，在激烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)過程中獲得有利地位才能在未來數(shù)字經(jīng)濟(jì)繁榮成熟期到來之前占據(jù)有利戰(zhàn)略發(fā)展位置。

2023-05-17 19:37:53

數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)工程

Dagster：讓數(shù)據(jù)更接近業(yè)務(wù)價(jià)值的新的數(shù)據(jù)編排器譯文

本文將介紹新一代數(shù)據(jù)編排器Dagster，它將改變數(shù)據(jù)世界，并使其更接近業(yè)務(wù)價(jià)值。

2023-05-17 09:00:00

Dagster 數(shù)據(jù)編排器工具

《狂飆》爆火背后：愛奇藝的大數(shù)據(jù)大規(guī)模落地實(shí)踐

愛奇藝擁有海量視頻內(nèi)容和海量用戶，因此我認(rèn)為，愛奇藝在擁有豐富的大模型應(yīng)用場(chǎng)景，在大模型應(yīng)用層有巨大想象空間，未來愛奇藝也將會(huì)把研發(fā)重點(diǎn)聚焦于大模型應(yīng)用層。

2023-05-17 07:42:11

大數(shù)據(jù)視頻場(chǎng)景

克服大數(shù)據(jù)障礙的三種方法

組織需要投資先進(jìn)的數(shù)據(jù)管理工具，采用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，并確保數(shù)據(jù)質(zhì)量和治理。

2023-05-16 16:07:07

大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)管理工具

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的五個(gè)優(yōu)秀實(shí)踐

開始使用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是一項(xiàng)艱巨的任務(wù)，因此在開始時(shí)考慮一些最佳實(shí)踐很重要。

2023-05-16 15:27:31

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)安全 IT

快手流批一體數(shù)據(jù)湖構(gòu)建實(shí)踐

本次將介紹快手為什么建設(shè)數(shù)據(jù)湖，在數(shù)據(jù)湖建設(shè)過程中遇到的問題和取得的成果，并對(duì)未來發(fā)展進(jìn)行展望。

2023-05-16 07:24:25

數(shù)據(jù)湖快手

數(shù)據(jù)收集和高級(jí)分析帶給制造業(yè)的三大好處譯文

制造商經(jīng)常利用數(shù)字化策略提高自身競(jìng)爭(zhēng)力，解決勞動(dòng)力短缺問題，提高生產(chǎn)效率。這些努力是基于保持行業(yè)領(lǐng)先地位的愿景，而不單單是降低競(jìng)爭(zhēng)力風(fēng)險(xiǎn)的措施。然而，收集數(shù)據(jù)會(huì)推動(dòng)一波又一波的創(chuàng)新，以創(chuàng)造快速、大膽、有競(jìng)爭(zhēng)力且靈巧的組織，實(shí)現(xiàn)降本增效。

2023-05-15 17:12:27

制造業(yè)數(shù)據(jù)收集數(shù)據(jù)分析

數(shù)據(jù)信息匯總的七種基本技術(shù)總結(jié)

數(shù)據(jù)匯總是一個(gè)將原始數(shù)據(jù)簡(jiǎn)化為其主要成分或特征的過程，使其更容易理解、可視化和分析。本文介紹總結(jié)數(shù)據(jù)的七種重要方法，有助于理解數(shù)據(jù)實(shí)質(zhì)的內(nèi)容。

2023-05-15 15:24:54

數(shù)據(jù)匯總數(shù)據(jù)分析

運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)分析體系，該怎么搭建？

運(yùn)營(yíng)工作，和銷售、供應(yīng)有明顯區(qū)別。比如銷售工作，核心關(guān)注收入、利潤(rùn)、轉(zhuǎn)化率，能賺錢就行。比如供應(yīng)，核心關(guān)注商品供應(yīng)、庫(kù)存周轉(zhuǎn)、成本控制，不缺貨，少積壓就行。這些工作的目標(biāo)聚焦，流程清晰。

2023-05-15 12:56:32

運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)分析

數(shù)據(jù)分析實(shí)戰(zhàn)，用Python熱力圖分析房地產(chǎn)市場(chǎng)

地理熱力圖工具使我們能夠直觀地看到歐盟各地不良房地產(chǎn)的折扣情況。通過分析房地產(chǎn)數(shù)據(jù)并將其在地圖上可視化，投資者能夠確定折扣最高的地區(qū)，并優(yōu)先在這些地區(qū)尋找不良房地產(chǎn)。這項(xiàng)技術(shù)幫助投資者發(fā)現(xiàn)了可能會(huì)錯(cuò)過的潛在投資機(jī)會(huì)。

2023-05-15 12:41:26

數(shù)據(jù)分析 Python 熱力圖

【大數(shù)據(jù)】通過 Docker-compose 快速部署 Presto（Trino）

Presto的核心特點(diǎn)是支持遠(yuǎn)程數(shù)據(jù)訪問，可以查詢包括Hadoop、Cassandra、Relational databases、NoSQL databases在內(nèi)的多個(gè)數(shù)據(jù)源。Presto支持標(biāo)準(zhǔn)的SQL語法，同時(shí)提供了一些擴(kuò)展功能，如分布式查詢、動(dòng)態(tài)分區(qū)、自定義聚合和分析函數(shù)等。

2023-05-14 23:30:38

Presto Hadoop 函數(shù)

數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施：存儲(chǔ)技術(shù)的核心地位

2023數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施技術(shù)峰會(huì)

2023-05-12 15:15:23

數(shù)字化轉(zhuǎn)型大數(shù)據(jù)

Gartner發(fā)布2023年十大數(shù)據(jù)和分析趨勢(shì)

Gartner近日公布了2023年十大數(shù)據(jù)和分析（D&A）趨勢(shì)。

2023-05-12 12:45:54

Gartner 數(shù)據(jù)分析

五個(gè)等級(jí)的數(shù)據(jù)分析，哪個(gè)最深入？

如果在某個(gè)業(yè)務(wù)場(chǎng)景下，我們已經(jīng)做了很多次驗(yàn)證，論證了業(yè)務(wù)問題的關(guān)鍵指標(biāo)+判斷標(biāo)準(zhǔn)+因果關(guān)系，這時(shí)候就可以直接套用，這就是我們說的：業(yè)務(wù)分析模型。不過在沉淀出來之前，還是得多做論證的，特別是因果關(guān)系論證，做的不夠細(xì)致，分分鐘被打臉。?

2023-05-12 11:49:46

業(yè)務(wù)場(chǎng)景因果關(guān)系

對(duì)于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，EDA探索性數(shù)據(jù)分析該怎么做？

本文的討論到此結(jié)束。當(dāng)然，在EDA中還有很多技術(shù)比本文在這里介紹的要多得多，這取決于用戶在問題陳述中要使用的數(shù)據(jù)集。

2023-05-11 13:39:39

EDA 數(shù)據(jù)分析

【大數(shù)據(jù)】Hive 小文件治理和 HDFS 數(shù)據(jù)平衡講解

如果數(shù)據(jù)分布不均勻，會(huì)導(dǎo)致一些Reduce任務(wù)處理了完全不同的分區(qū)，這會(huì)使某些Reduce任務(wù)的運(yùn)行速度與其他Reduce任務(wù)相比非常慢。

2023-05-11 00:17:44

分區(qū)Hive Reduce

集成大數(shù)據(jù)的三個(gè)數(shù)據(jù)管理技巧

分析數(shù)據(jù)管理外包趨勢(shì)有助于企業(yè)及其員工做出更好的決策，保護(hù)企業(yè)利益相關(guān)者并提高公司的盈利能力。當(dāng)管理來自各種來源的大量結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)并將其用于業(yè)務(wù)利益時(shí)，它會(huì)派上用場(chǎng)。

2023-05-10 16:42:35

大數(shù)據(jù)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)

為什么85%的大數(shù)據(jù)項(xiàng)目總是失??？

企業(yè)在推行大數(shù)據(jù)項(xiàng)目時(shí)往往把項(xiàng)目規(guī)模和范圍做得很大，但是事實(shí)卻是，很多大數(shù)據(jù)項(xiàng)目通常都會(huì)失敗。2016年，Gartner估算約60%的大數(shù)據(jù)項(xiàng)目都會(huì)失敗。一年后，Gartner分析師Nick Heudecker表示，這個(gè)數(shù)據(jù)“過于保守”，大數(shù)據(jù)項(xiàng)目失敗率應(yīng)接近85%。直至現(xiàn)在他也是這樣認(rèn)為的。

2023-05-10 16:04:38

大數(shù)據(jù)架構(gòu)

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