Google是大数据时代的奠基者，其大数据技术架构一直是互联网公司争相学习和 研究的重点，也是行业大数据技术架构的标杆和示范。

前言 我们每天都在产生数据，出行，社交，购物，吃饭 等等，每一个行为伴随着数据的产生，如果将这些数据收集起来，并加以处理分析便可以反过来影响你的行为。 举个最简单的例子在各大电商网站搜索自己想买的商品，这一过程就产生了数据，电商网站会记录你所搜的商品数据，并稍作处理分析，基本就可以计算出你所需要购买的商品， 然后计算最合适你的商品，并以广告形式推送给你，最后…

究竟我们的工作将在何时被机器所取代？哪些工作最危险？

数据挖掘知识点总结，你了解多少？

美国大西部银行的BI副总裁Ron Van Zanten表示：“我们即将面临的挑战很多，但最大的还是数据质量问题。”

大数据具有采集过程价值未知、力争全面、即时、系统性并发的记录方式，以及主受体统一和大微观的特征，这些特征决定了大数据的价值发挥。

大数据时代，拥有数据就是拥有了宝贵的财富。现在获得数据已经变得越来越容易。但是数据的价值怎么才能最大的挖掘出来呢仅仅拥有数据是远远不够的，要使用数据来发挥价值。仅仅让机器来使用数据还是远远不够的，更最重要的在于企业里的 “人” 可以正确高效的使用数据。这就需要企业具备数据驱动的理念。 那么什么是数据驱动的理念怎么定义数据驱动有很多人从不同角度给出了不同的解释…

关于 Hadoop 所谓的消亡，以及它跌落神坛的报道数不胜数。有很多人放马后炮说，Hadoop 从一开始就没有意义。还有人说“Hadoop 对于小型，临时的工作来说很慢”、“ Hadoop 很难”、“ Hadoop 已经死了，Spark 才是胜者”等等。那么事实真的如此吗?

随着数据量的爆炸式增长，数据仓库或数据平台已经是每家企业或机构不可缺少的工具，而数据模型正是数据仓库的灵魂。本期详细介绍数据模型的概念、分类和应用，相信你一定有兴趣~

智能商务是什么智能商务的发展历史又是怎样的这篇文章告诉你。 “在后工业时代，也就是信息时代，人类社会的中心问题将从如何提高生产率转变为如何更好地利用信息来辅助决策。”卡内基梅隆大学计算机科学教授赫伯特·西蒙(HerbertSimon)曾经这样预言。 他提出的“信息辅助决策”的观点被认为是“商务智能”的理论雏形。今天的商务智能拥有了一个更响亮的名字，但它要回答…

关于数据科学家的困惑很大部分归咎于：数据科学不是一个具体的职务，而是一种在机构中解决问题的方法。因此，数据科学可以包含多种教育背景、技能、工具、实践。实际工作中的数据科学家们，背景和技能的跨度很大，很难被一概而论。 相对而言，描述数据科学的实践是什么样的可能更容易。 简单地说，数据科学是用数据主导的答案解决实际问题的实践。实现这个目标的技术可能多种多样。你会…

Hadoop通常被认定是能够帮助你解决所有问题的唯一方案。

大数据时代带来了海量、多样、非结构化的数据，我们得以进行更加广泛且深入的分析，但这必须建立在高质量的数据上才有意义。本期以企业级的视角，介绍数据质量的评价、提升与监控。

numpy，pandas用于数值处理，DictVectorizer用于特征处理，graphviz用于模型可视化

在现实中，一个BI项目可能涉及到几个不同的工具：一个真正的“BI”工具，简单的仪表板工具（这可能不是一回事），查询数据工具，以及如Tableau的“快速点击”工具。

Twitter的大数据架构也是分为基于Hadoop的批处理和基于Storm的实时流计算等主要类型，主要基于开源项目中进行开发和发展。

引言：你有没有觉得学习数据分析方法时很痛苦本文，笔者用简单易懂的文笔总结出来一套易学易用的数据分析方法论，让初学者快速掌握数据分析方法中最核心、最常用的要点，至少能满足90%的日常需求。 学习对大多数人而言是一件痛苦的事情，尤其看着厚厚的专业书籍、各种难以理解又缺乏解释说明的术语定义，会让这种痛苦加剧。但是有些书或文章能将复杂的理论用非常通俗、口语化的方式讲…

所谓数据科学家就是比软件工程师更擅长统计学，比统计学家更擅长软件工程的人。

前言 最近发现身边有不少小伙伴想转行做数据工程师，聊天的过程中发现大家对该如何入门有很多迷茫的地方，周末写篇博客记录一下。 哪些人适合继续阅读 数据工程师该如何入门?话题有点大，而且每个人的理解都很不一样，因此我们会先限定一下会对这个话题感兴趣的人群： 做了几年其它软件开发，发现大数据方向更有前景 在校的童鞋，毕业后想搞数据开发，但是学校没相关课程 没搞过软…

在当今的大数据时代，如何利用好海量的大数据来为理财服务，是财富管理机构共同思考的问题。