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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)倉庫、等領(lǐng)域。

文章博文帖子課程

共 9161 條

這次用戶分群模型，終于被評(píng)價(jià)為【有用】

從本質(zhì)上看，之所以需要這種組合式分群模型，是因?yàn)楫?dāng)分析目標(biāo)是：“提升業(yè)績”的時(shí)候，影響結(jié)果因素太多，不細(xì)致考慮，很有可能滿盤皆失。

2023-02-06 12:06:33

用戶分群模型

騰訊燈塔融合引擎的設(shè)計(jì)與實(shí)踐

本次分享的主題是騰訊燈塔融合引擎的設(shè)計(jì)與實(shí)踐，騰訊燈塔是一款端到端的全鏈路數(shù)據(jù)產(chǎn)品套件，旨在幫助產(chǎn)品、研發(fā)、運(yùn)營和數(shù)據(jù)科學(xué)團(tuán)隊(duì) 30 分鐘內(nèi)做出更可信及時(shí)的決策，促進(jìn)用戶增長和留存。

2023-02-06 09:36:00

騰訊燈塔融合引擎

紡織供應(yīng)鏈中的金融大數(shù)據(jù)風(fēng)控體系

一方面紡織產(chǎn)業(yè)有著很長的供應(yīng)鏈條，并且鏈條上各種生產(chǎn)要素錯(cuò)綜復(fù)雜；另一方面金融如何服務(wù)好產(chǎn)業(yè)鏈上的客戶，并做好風(fēng)險(xiǎn)管控是一項(xiàng)富有挑戰(zhàn)性又很有價(jià)值的事情。

2023-02-06 08:20:36

紡織供應(yīng)鏈大數(shù)據(jù)風(fēng)控體系

談?wù)剶?shù)據(jù)編織與數(shù)據(jù)網(wǎng)格、數(shù)據(jù)虛擬化、數(shù)據(jù)湖的區(qū)別

根據(jù)Gartner的定義，虛擬化是IT資源的抽象，它向資源用戶掩蓋了它們的物理性質(zhì)和邊界。將定義擴(kuò)展到數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)虛擬化是數(shù)據(jù)集成的概念，它通過消除數(shù)據(jù)孤島和連接所有數(shù)據(jù)資產(chǎn)來創(chuàng)建虛擬抽象層。它為數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)中的不同應(yīng)用程序提供了一個(gè)通用層。

2023-02-03 17:55:20

數(shù)據(jù)治理數(shù)據(jù)湖

數(shù)據(jù)集成平臺(tái) - SeaTunnel V2 架構(gòu)演進(jìn)

作為一個(gè)整體的數(shù)據(jù)平臺(tái)，SeaTunnel 的總體設(shè)計(jì)目標(biāo)是成為一個(gè)簡單易用的、分布式、可擴(kuò)展的、支持超大數(shù)據(jù)級(jí)的高吞吐低時(shí)延的數(shù)據(jù)集成平臺(tái)。

2023-02-03 09:10:32

大數(shù)據(jù)SeaTunnel

談?wù)?2個(gè)最常見的數(shù)據(jù)質(zhì)量問題及其來源

據(jù)調(diào)查，56%的組織面臨至少四種不同類型的數(shù)據(jù)質(zhì)量問題，而71%的組織面臨至少三種不同類型的問題。

2023-02-02 14:28:33

數(shù)據(jù)質(zhì)量數(shù)據(jù)集

用戶行為分析模型實(shí)踐（三）——H5通用分析模型

本文從提升用戶行為分析效率角度出發(fā)，詳細(xì)介紹了H5埋點(diǎn)方案規(guī)劃，埋點(diǎn)數(shù)據(jù)采集流程，提供可借鑒的用戶行為數(shù)據(jù)采集方案；且完整呈現(xiàn)了針對(duì)頁面分析，留存分析的數(shù)倉模型規(guī)劃方案，在數(shù)倉模型設(shè)計(jì)過程中遇見的痛點(diǎn)難點(diǎn)問題也相應(yīng)的給出了解決思路及案例代碼；在數(shù)據(jù)展示模塊，提供了分析指標(biāo)數(shù)據(jù)展示的邏輯流程及UI案例，旨在幫助有需要的同學(xué)全方位的了解用戶行為數(shù)據(jù)全鏈路分析流程。

2023-02-01 23:10:16

大數(shù)據(jù)

用戶行為分析模型實(shí)踐（二）—— 漏斗分析模型

本文簡述了現(xiàn)有基于 Hive/Spark 的漏斗模型的實(shí)現(xiàn)邏輯，此種方式在允許用戶高度自定義查詢的同時(shí)，節(jié)約了存儲(chǔ)資源。但是會(huì)消耗一定的時(shí)間成本和隊(duì)列資源。

2023-02-01 23:00:42

大數(shù)據(jù)

用戶行為分析模型實(shí)踐（一）—— 路徑分析模型

在互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)化運(yùn)營實(shí)踐中，有一類數(shù)據(jù)分析應(yīng)用是互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)所獨(dú)有的——路徑分析。路徑分析應(yīng)用是對(duì)特定頁面的上下游進(jìn)行可視化展示并分析用戶在使用產(chǎn)品時(shí)的路徑分布情況。

2023-02-01 22:50:41

大數(shù)據(jù)

知名數(shù)倉技術(shù)及其核心思路，大盤點(diǎn)！

Kylin是一個(gè)多維OLAP數(shù)倉。前文提到Hive的查詢延遲很高，尤其在復(fù)雜的多維分析中顯得格外明顯，難以滿足某些實(shí)時(shí)場景下的查詢需求。Hbase雖然可以解決一部分場景下的高延遲問題，但因?yàn)椴恢С諷QL特性，所以也無法支持復(fù)雜的多維分析。

2023-02-01 18:31:03

陳峰數(shù)倉寶貝庫

增強(qiáng)分析將是2023年的大趨勢

在當(dāng)今世界，僅僅擁有數(shù)據(jù)是不夠的。為了獲得真正的成功并推動(dòng)成果，企業(yè)需要擁有可以立即使用的可操作信息。換句話說，我們不再生活在一個(gè)關(guān)鍵在于你能收集多少數(shù)據(jù)的時(shí)代。

2023-02-01 15:54:09

數(shù)據(jù)增強(qiáng)分析

大數(shù)據(jù)將如何改變銀行業(yè)

銀行業(yè)一直是新技術(shù)的先行者，大數(shù)據(jù)也不例外。長期以來，銀行一直使用數(shù)據(jù)來跟蹤客戶行為和防止欺詐，但現(xiàn)在可獲得的數(shù)據(jù)數(shù)量之多和種類之多，使其有可能做得更多。

2023-02-01 11:35:01

大數(shù)據(jù)銀行業(yè)

談?wù)剟?chuàng)建有效數(shù)據(jù)質(zhì)量規(guī)則特別關(guān)注的五大要素

根據(jù) Gartner 的數(shù)據(jù)質(zhì)量市場調(diào)查，低質(zhì)量數(shù)據(jù)每年使公司損失約 1500 萬美元，那么如何通過創(chuàng)建有效的數(shù)據(jù)質(zhì)量規(guī)則來提高數(shù)據(jù)質(zhì)量呢。

2023-01-31 15:46:40

數(shù)據(jù)質(zhì)量大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)庫

騰訊數(shù)據(jù)治理技術(shù)實(shí)踐

隨著公司業(yè)務(wù)方規(guī)模的增長，面對(duì)大量不同類型的數(shù)據(jù)，如何治理這些來源不同、數(shù)據(jù)量大的數(shù)據(jù)是一個(gè)值得思考的問題。本次分享結(jié)合騰訊內(nèi)部數(shù)據(jù)管理方法，圍繞數(shù)據(jù)治理技術(shù)實(shí)踐，展開介紹騰訊在數(shù)據(jù)治理領(lǐng)域中做的相關(guān)工作。

2023-01-31 15:27:13

數(shù)據(jù)治理數(shù)據(jù)管理

梅宏院士等：大數(shù)據(jù)技術(shù)的四大挑戰(zhàn)與十大趨勢

日前，中科院院士梅宏聯(lián)合中國人民大學(xué)、華中科技大學(xué)、中科院計(jì)算技術(shù)研究所、中國科學(xué)院大學(xué)、北京理工大學(xué)多位專家，發(fā)布最新論文《大數(shù)據(jù)技術(shù)前瞻》。該文在計(jì)算體系重構(gòu)的背景下，指出了大數(shù)據(jù)技術(shù)發(fā)展的四大技術(shù)挑戰(zhàn)和十大發(fā)展趨勢。

2023-01-31 11:40:04

大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)中心數(shù)據(jù)管理

大多數(shù)開發(fā)人員都弄錯(cuò)的Hive與MapReduce小文件合并問題

因?yàn)樵O(shè)置上面四個(gè)參數(shù)，看上去規(guī)定了map結(jié)束，MR結(jié)束合并文件，如果文件平均小于smallfiles.avgsize啟動(dòng)一個(gè)新的MRj進(jìn)行文件的二次合并。如果啟動(dòng)mr合并文件，沒有問題。

2023-01-31 10:22:00

Hive MapReduce 文件合并

京東零售在電商搜索場景下的數(shù)據(jù)科學(xué)實(shí)踐

電商場景數(shù)據(jù)量大、業(yè)務(wù)復(fù)雜，搜索場景作為其中最為核心的流量分發(fā)與轉(zhuǎn)化場域，更面臨著諸多數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域的問題與挑戰(zhàn)。本文將分享京東零售搜索數(shù)據(jù)科學(xué)團(tuán)隊(duì)在電商搜索場景下的數(shù)據(jù)科學(xué)實(shí)踐。

2023-01-30 15:22:31

電商數(shù)據(jù)科學(xué)實(shí)踐

2023年及以后的七個(gè)大數(shù)據(jù)趨勢預(yù)測

大數(shù)據(jù)初創(chuàng)廠商Dataddo公司首席執(zhí)行官Petr Nemeth日前對(duì)全球2023年最重要的大數(shù)據(jù)發(fā)展趨勢進(jìn)行了預(yù)測。

2023-01-30 14:33:32

大數(shù)據(jù)數(shù)字化轉(zhuǎn)型

手寫圖表指南，你學(xué)會(huì)了嗎？

說到數(shù)據(jù)可視化，大家應(yīng)該都不陌生。它旨在借助于圖形化手段，清晰有效的傳達(dá)與溝通信息。廣義的數(shù)據(jù)可視化涉及信息技術(shù)、自然科學(xué)、統(tǒng)計(jì)分析、圖形學(xué)等多種學(xué)科。

2023-01-30 09:01:54

圖表指南圖形化

剛?cè)腴T數(shù)據(jù)分析，領(lǐng)導(dǎo)就丟給我一個(gè)大難題

梳理業(yè)務(wù)，可以依照：來龍去脈，整體局部的順序進(jìn)行。搞清楚這個(gè)業(yè)務(wù)的上游、下游環(huán)節(jié)。從而梳理出最粗框架的業(yè)務(wù)流程。

2023-01-26 02:12:23

數(shù)據(jù)分析梳理業(yè)務(wù)框架

大數(shù)據(jù)框架中的Java虛擬機(jī)優(yōu)化

Java基于JVM運(yùn)行的特性使得Java程序可以一次編寫，多處運(yùn)行，擺脫分布式集群中不同操作系統(tǒng)和硬件處理框架帶來的束縛，使得開發(fā)者可以更加專注于代碼邏輯的開發(fā)。

2023-01-26 00:06:05

JAVA 虛擬機(jī)優(yōu)化

談?wù)?023年十個(gè)大數(shù)據(jù)建設(shè)趨勢

從數(shù)據(jù)庫即服務(wù)(DBaaS)到自然語言處理，大數(shù)據(jù)分析的海嘯已經(jīng)動(dòng)搖了技術(shù)行業(yè)的基礎(chǔ)。

2023-01-24 16:37:45

大數(shù)據(jù)大數(shù)據(jù)分析 DBaaS

在線教育中的大數(shù)據(jù)分析：每個(gè)人都應(yīng)該知道的方面

在線教育中的大數(shù)據(jù)分析是一個(gè)復(fù)雜的過程，學(xué)習(xí)專業(yè)人員需要遵循這個(gè)過程來檢查大數(shù)據(jù)集。本文解釋了每個(gè)人都應(yīng)該知道的方面及其對(duì)在線教育行業(yè)的影響。

2023-01-16 19:07:56

大數(shù)據(jù)大數(shù)據(jù)分析

這才是數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目失敗的主要原因

今天我們先不談“為啥每天瞎忙沒項(xiàng)目做”的問題，就談“為啥已經(jīng)開工的項(xiàng)目會(huì)失敗”。因?yàn)檎J(rèn)真梳理下會(huì)發(fā)現(xiàn)，至少四分之三的數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目失敗，和這個(gè)事有關(guān)。

2023-01-14 17:45:28

數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目

多云數(shù)據(jù)庫深入探討譯文

由于企業(yè)需要存儲(chǔ)和訪問的數(shù)據(jù)量不斷增長，多云數(shù)據(jù)庫越來越受歡迎，因?yàn)樗梢匀诤瞎苍坪退接性频膬?yōu)勢。但是，如何選擇最合適的多云數(shù)據(jù)庫呢？我們將在這篇博文中討論眾多解決方案的優(yōu)缺點(diǎn)。

2023-01-12 17:18:06

數(shù)據(jù)庫多云

數(shù)據(jù)分析師 PK 運(yùn)營，不再被追著要數(shù)！

數(shù)據(jù)分析之所以做了沒屁用，80%是脫離實(shí)際，閉門造車的結(jié)果。脫離實(shí)際，閉門造車的根源，在于做數(shù)據(jù)的人太沉迷于數(shù)據(jù)本身，忘了真正要干啥。

2023-01-12 12:50:07

數(shù)據(jù)分析師運(yùn)營，場景

傳統(tǒng)數(shù)倉的三大缺陷，一篇梳理清楚

使用Hive作為數(shù)倉，受限于HDFS的性能瓶頸，Hive的查詢速度比較慢，難以支撐低延遲場景，無法應(yīng)用在實(shí)時(shí)計(jì)算的場景中。

2023-01-11 18:23:38

傳統(tǒng)數(shù)倉 Hadoop 數(shù)倉技術(shù)

2023年與企業(yè)發(fā)展相關(guān)的14項(xiàng)數(shù)據(jù)領(lǐng)域的預(yù)測

由于在完成這一使命過程中數(shù)據(jù)發(fā)揮著關(guān)鍵作用，一些優(yōu)秀的行業(yè)專家和供應(yīng)商就未來幾個(gè)月數(shù)據(jù)領(lǐng)域如何發(fā)展分享了自己的預(yù)測。

2023-01-11 14:20:50

企業(yè)發(fā)展數(shù)據(jù)領(lǐng)域

把握數(shù)據(jù)治理三大趨勢，做強(qiáng)做優(yōu)做大我國數(shù)字經(jīng)濟(jì)

在數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代，數(shù)據(jù)既是新動(dòng)力，也是新生產(chǎn)要素。黨的十九屆四中全會(huì)要求“健全勞動(dòng)、資本、土地、知識(shí)、技術(shù)、管理、數(shù)據(jù)等生產(chǎn)要素由市場評(píng)價(jià)貢獻(xiàn)、按貢獻(xiàn)決定報(bào)酬的機(jī)制”，首次提出將“數(shù)據(jù)”作為生產(chǎn)要素參與分配。

2023-01-11 13:26:07

數(shù)據(jù)治理數(shù)據(jù)安全數(shù)字經(jīng)濟(jì)

大數(shù)據(jù)和物聯(lián)網(wǎng)如何互助

我們已經(jīng)開始看到數(shù)據(jù)分析和物聯(lián)網(wǎng)在使用專業(yè)技術(shù)和技術(shù)高效分析大量數(shù)據(jù)方面的巨大影響。在收集和分析數(shù)據(jù)方面，物聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)集成似乎是前進(jìn)的方向。

2023-01-11 12:29:15

大數(shù)據(jù)物聯(lián)網(wǎng)

五種加速云數(shù)據(jù)倉庫遷移的方法

您可能決定集成業(yè)務(wù)目錄或數(shù)據(jù)質(zhì)量工作流等功能。確保您已經(jīng)投資了具有靈活性的工具或服務(wù)，以處理您獨(dú)特且不斷變化的環(huán)境。通過嚴(yán)格的自動(dòng)化，可以節(jié)省數(shù)百個(gè)小時(shí)，但是當(dāng)他們需要解決邊緣情況時(shí)，可以節(jié)省這些時(shí)間。

2023-01-11 10:29:26

數(shù)據(jù)倉庫遷移

為啥集群小文件治理那么重要，你真的懂嗎？

小文件對(duì)于計(jì)算的影響就是需要大量節(jié)點(diǎn)之間頻繁建立聯(lián)系，數(shù)據(jù)傳輸?shù)?，浪費(fèi)資源，消耗時(shí)間長。其次小文件相關(guān)大量的任務(wù)初始化時(shí)間甚至比計(jì)算時(shí)間還長，造成計(jì)算資源的使用浪費(fèi)，降低集群的吞吐量。?

2023-01-11 09:01:00

集群小文件存儲(chǔ)

大數(shù)據(jù)如何成功實(shí)施三個(gè)V

當(dāng)企業(yè)開始其大數(shù)據(jù)之旅時(shí)，利用數(shù)量、速度和多樣性來更好地理解潛力，但不要忘記價(jià)值、有效性和活力，因?yàn)樗c成功的執(zhí)行有關(guān)。

2023-01-10 14:29:34

大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)倉庫

這個(gè)簡單的行業(yè)分析套路，服了服了

做分析，羅列事實(shí)和數(shù)字僅僅是第一步。如何基于數(shù)字和事實(shí)做判斷更重要。做行業(yè)分析，要先清晰對(duì)象：一個(gè)行業(yè)的新玩家/老玩家，需要關(guān)注的是不同的。

2023-01-10 11:29:34

行業(yè)分析套路

?字節(jié)跳動(dòng)埋點(diǎn)成本治理實(shí)踐

埋點(diǎn)數(shù)據(jù)是用戶在使用產(chǎn)品過程中產(chǎn)生的一系列行為日志，比如用戶使用抖音過程中點(diǎn)擊、滑動(dòng)等操作。對(duì)了解用戶、優(yōu)化業(yè)務(wù)來說，用戶行為日志是非常重要的數(shù)據(jù)來源。

2023-01-10 09:08:53

埋點(diǎn)數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)處理

大數(shù)據(jù)架構(gòu)師一定要弄清楚Fair Scheduler和Capacity Scheduler

如果是中小型集群，上千節(jié)點(diǎn)以內(nèi)，資源比較緊張，建議使用Fair Scheduler,配置簡單，對(duì)資源的使用效率也高。相比Fair Scheduler更加靈活，允許作業(yè)使用群集中未使用的資源。它通過基于定義的權(quán)重來給任務(wù)的公平搶占和穩(wěn)定提供保證。對(duì)于中小型集群，這是一個(gè)很好的默認(rèn)設(shè)置。

2023-01-09 08:38:22

大數(shù)據(jù)架構(gòu)師 YARN

我搭建了一個(gè)強(qiáng)大的數(shù)據(jù)預(yù)警模型

數(shù)據(jù)預(yù)警的錯(cuò)誤做法，當(dāng)然是指望一個(gè)神威無敵大將軍模型，能把所有指標(biāo)100%預(yù)測準(zhǔn)確。實(shí)際影響指標(biāo)的因素太多，且外部環(huán)境壓力，內(nèi)部主動(dòng)行為，都很難量化。因此完全把寶賭在靠著極其有限的幾個(gè)數(shù)預(yù)測的模型，完全不靠譜。

2023-01-08 21:05:45

數(shù)據(jù)預(yù)警模型

大數(shù)據(jù)在未來破產(chǎn)程序中如何發(fā)揮關(guān)鍵作用

關(guān)于大數(shù)據(jù)在金融中的作用的大部分討論都圍繞著保險(xiǎn)行業(yè)的精算模型，以及將數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)用于股市預(yù)測。

2023-01-06 16:38:02

大數(shù)據(jù)

還在用 Zookeeper 作為注冊(cè)中心？小心坑死你！

在 Zookeeper 中，進(jìn)行服務(wù)注冊(cè)，實(shí)際上就是在 Zookeeper 中創(chuàng)建了一個(gè) znode 節(jié)點(diǎn)，該節(jié)點(diǎn)存儲(chǔ)了該服務(wù)的 IP、端口、調(diào)用方式(協(xié)議、序列化方式)等。

2023-01-05 07:55:59

Zookeeper 服務(wù)注冊(cè)

你見過這樣精準(zhǔn)的預(yù)測模型嗎？

預(yù)售、團(tuán)購、饑餓營銷、訂金膨脹、缺貨登記……所有的業(yè)務(wù)手段，需要的不但是運(yùn)營能力，更需要系統(tǒng)建設(shè)支持。顯然，對(duì)業(yè)務(wù)來說，比起搞這些系統(tǒng)建設(shè)和復(fù)雜的運(yùn)營手段，還是直接甩鍋給“模型預(yù)測不準(zhǔn)”更輕松。因此你要是直接問業(yè)務(wù)預(yù)測需求，他們都會(huì)傾向于“不高不低剛剛好”的賭命式預(yù)測。

2023-01-04 11:35:21

預(yù)測模型預(yù)售

2023展望：大數(shù)據(jù)會(huì)更加繁榮

大數(shù)據(jù)是數(shù)字化轉(zhuǎn)型和人工智能的基石。對(duì)于未來大數(shù)據(jù)發(fā)展趨勢。2023將近，眾多專業(yè)人士發(fā)表了自己對(duì)大數(shù)據(jù)前景的觀點(diǎn)和態(tài)度。

2023-01-04 11:34:19

大數(shù)據(jù)數(shù)字化轉(zhuǎn)型人工智能

數(shù)據(jù)治理之參考數(shù)據(jù)與主數(shù)據(jù)管理

主數(shù)據(jù)管理和參考數(shù)據(jù)管理，是我們眼前大型企業(yè)必備核心數(shù)據(jù)治理工作。

2023-01-04 09:54:02

數(shù)據(jù)治理

2022年第十七屆中國企業(yè)年終評(píng)選榜單揭曉：億萬克分布式存儲(chǔ)在大型數(shù)據(jù)倉庫的解決方案榮獲2022年度 IT行業(yè)優(yōu)秀解決方案獎(jiǎng) 原創(chuàng)

截止到2022年12月28日，激揚(yáng)創(chuàng)新動(dòng)能，掘金數(shù)字時(shí)代｜2022年第十七屆中國企業(yè)年終評(píng)選榜單正式揭曉。億萬克分布式存儲(chǔ)在大型數(shù)據(jù)倉庫的解決方案憑借其良好的擴(kuò)展能力、高可靠性及數(shù)據(jù)安全性，榮獲2022年度 IT行業(yè)優(yōu)秀解決方案獎(jiǎng)。

2023-01-04 09:44:26

解決方案數(shù)據(jù)安全

網(wǎng)易郵箱數(shù)倉演進(jìn)之路

展望未來，郵箱業(yè)務(wù)會(huì)持續(xù)發(fā)展，甚至?xí)L試突破業(yè)務(wù)的領(lǐng)域邊界。預(yù)計(jì)會(huì)有更多針對(duì)特定領(lǐng)域的數(shù)據(jù)應(yīng)用出現(xiàn)。這些應(yīng)用實(shí)際上是把調(diào)用數(shù)倉算力的門檻降低了，會(huì)給數(shù)據(jù)支撐工作帶來更大的壓力。

2023-01-03 17:43:39

網(wǎng)易郵箱數(shù)倉

基于沉淀數(shù)據(jù)的尾部流量建模方法

在當(dāng)前的市場情況下，市場上的機(jī)構(gòu)都面臨著信貸市場的規(guī)模增長開始進(jìn)入存量階段，流量的價(jià)格日益昂貴的問題。

2023-01-03 14:10:32

沉淀數(shù)據(jù)大數(shù)據(jù)

數(shù)據(jù)又雙叒叕波動(dòng)了？五步法，準(zhǔn)確識(shí)別數(shù)據(jù)異常波動(dòng)

“對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行監(jiān)控，分析指標(biāo)異動(dòng)原因”是數(shù)據(jù)分析常見工作內(nèi)容。這個(gè)需求看似簡單，可實(shí)際做起來卻讓很多同學(xué)很困惑：到底指標(biāo)波動(dòng)多大算大？為啥有時(shí)候看起來沒多大波動(dòng)，業(yè)務(wù)卻很緊張問原因，有時(shí)候波動(dòng)很大業(yè)務(wù)又不著急呢？

2023-01-03 11:34:08

數(shù)據(jù)異常波動(dòng)

?圖表示學(xué)習(xí)技術(shù)在藥物推薦系統(tǒng)中的應(yīng)用

如果能夠利用大數(shù)據(jù)人工智能技術(shù)，充分挖掘此信息并提取相關(guān)知識(shí)，則有可能幫助我們理解這些高水平機(jī)構(gòu)中醫(yī)療專家的一些診療方式和思想，進(jìn)而支撐智慧復(fù)診、醫(yī)療影像分析、慢性病隨訪等一系列的下游智慧醫(yī)療的應(yīng)用，這些具有顯著的意義。

2022-12-30 15:35:30

智慧醫(yī)療人工智能

Pandas處理大數(shù)據(jù)的性能優(yōu)化技巧

Pandas是Python中最著名的數(shù)據(jù)分析工具。在處理數(shù)據(jù)集時(shí)，每個(gè)人都會(huì)使用到它。但是隨著數(shù)據(jù)大小的增加，執(zhí)行某些操作的某些方法會(huì)比其他方法花費(fèi)更長的時(shí)間。

2022-12-30 15:29:35

數(shù)據(jù)分析工具 Pandas

金融數(shù)據(jù)治理實(shí)踐與思考

在這幾年的金融行業(yè)的數(shù)據(jù)治理過程中，有哪些具體的實(shí)踐？為了幫助大家解決這些困擾，本文將對(duì)金融數(shù)據(jù)治理的實(shí)踐與思考，做一個(gè)梳理和總結(jié)。

2022-12-30 15:27:13

金融行業(yè)數(shù)據(jù)治理

數(shù)據(jù)中心的計(jì)算和存儲(chǔ)要「分家」？

到底為什么需要Diskless架構(gòu)？Diskless架構(gòu)能發(fā)揮怎樣的優(yōu)勢？

2022-12-30 14:47:36

數(shù)據(jù)中心架構(gòu)

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