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标签: 大数据 共 539 个结果.
如何测试数据报表系统?
如何测试数据报表系统?
star2017
1年前
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Boosting和Bagging:如何开发一个鲁棒的机器学习算法
这篇文章从Bootstraping开始介绍,让你听懂什么是Boosting,什么是Bagging。
star2017
1年前
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博客推荐系统第一部分:物料准备
众所周知,数据科学的目标是从大数据中创造价值。然而,数据科学也应该满足第二个目标即避免信息过载。一个典型的可以满足这两个目标的系统就是推荐引擎。
star2017
1年前
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想要成为大数据工程师需要掌握的知识(二)
我们想要告诉大家的是成为大数据工程师需要掌握的知识体系,而作为初学者,你可以先从简单的入手,慢慢在学更深的知识,拿出高考的恒心和坚持来,肯定能行。
star2017
1年前
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想要成为大数据工程师需要掌握的知识(一)
对于高速发展的大数据行业来说,行业人才的稀缺目前已成为抑致行业发展的重要因素。人才的稀缺性外加上诱人的高额薪资,使得互联网行业很多技术人员纷纷想要转型进入大数据领域,成为数据科学家、大数据工程师等等。今天,我们将为大家介绍大数据工程师所需掌握的技能,让小伙伴们有个参照。
star2017
1年前
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数据驱动精准化营销在大众点评的实践
精准化营销一直以来都是互联网营销业务在细分市场下快速获取用户和提高转化的利器。在移动互联网爆发的今天,数据量呈指数增长,如何在移动和大数据场景下用数据驱动进行精准营销,从而提高营销效能,成为营销业务部门的主要挑战之一,同时也是大数据应用的一个重要研究方向。本文通过数据体系架构和技术实现案例,分享美团大众点评数据应用团队在这个方向上的一些尝试和实践经验。 总体…
star2017
1年前
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Spark性能优化指南——高级篇
前言 继基础篇讲解了每个Spark开发人员都必须熟知的开发调优与资源调优之后,本文作为《Spark性能优化指南》的高级篇,将深入分析数据倾斜调优与shuffle调优,以解决更加棘手的性能问题。 数据倾斜调优 调优概述 有的时候,我们可能会遇到大数据计算中一个最棘手的问题——数据倾斜,此时Spark作业的性能会比期望差很多。数据倾斜调优,就是使用各种技术方案解…
star2017
1年前
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管理大数据存储的十大技巧
平衡数据本地化与规模效率,这是一个鱼与熊掌兼得的话题。
star2017
1年前
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这5种必知的大数据处理框架技术,你的项目到底应该使用其中的哪几种
大数据是收集、整理、处理大容量数据集,并从中获得见解所需的非传统战略和技术的总称。虽然处理数据所需的计算能力或存储容量早已超过一台计算机的上限,但这种计算类型的普遍性、规模,以及价值在最近几年才经历了大规模扩展。
star2017
1年前
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从无到有,如何21天搭建一个推荐系统
本文来自《大数据专场:阿里云数加平台》,阿里云技术专家郑重(卢梭)题为“21天搭建推荐系统”的重要演讲。
star2017
1年前
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携程实时大数据平台实践分享
今天给大家分享的是携程在实时数据平台的一些实践,按照时间顺序来分享我们是怎么一步一步构建起这个实时数据平台的,目前有一些什么新的尝试,未来的方向是怎么样的,希望对需要构建实时数据平台的公司和同学有所借鉴。
star2017
1年前
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大数据概念近乎透支,人工智能如何撩起下一波创业高潮?
摘要:大数据概念被热炒多年之后,我们是时候开始关注大数据与人工智能在具体领域中的应用问题。那么,目前大数据和人工智能领域还存在着哪些技术挑战如何找到大数据和人工智能的创业入口,利用数据挖掘和机器学习的能力创造出更大的商业价值 作为第四次工业革命的引领性领域,近年来的人工智能和大数据持续升温。最近的AlphaGo事件更是将人工智能的前沿技术呈现于大众面前。 大…
star2017
1年前
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傅一平:如何完成一本企业数据字典的编写?
数据字典应该是数据管理领域非常核心的东西,如果说,语言是人类世界沟通的方法,数据字典则是数据世界沟通的语言,任何数据都需要通过看得懂的方式表达出来,只有懂这个数据什么意思,才有基于数据创造的可能,才能实现数据知识的传承。
star2017
1年前
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让大数据成为一种基本的使用和操作能力
摘要:“大数据”之“大”,不仅仅源于其体量的庞大,更表现在它的无处不在。数据充斥在我们生产生活的方方面面,从大数据分析中获得竞争优势,已不再是所谓的高精尖企业或是高大上的科研项目的专利。它与劳动力、资本一样,开始为企业提供重要的生产因素。 你承认吗我们正生活在逐渐被大数据掌控的时代。我们在论坛里评论发帖,我们在社交平台晒照片,我们在网购后对产品留下评价…… …
star2017
1年前
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推荐三款开源的BI报表分析和数据可视化工具
三款开源的BI报表分析和数据可视化工具!
star2017
1年前
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应用深度学习与大数据分析识别诈骗(骚扰)电话
深度学习背景介绍 Google 在 2012 年透过 Google Brain 展现了前所未有的机器学习能力,2016年 Google 再次藉由 DeepMind 的 AlphaGo 于围棋上的胜利展现了深度学习的能力 [6];深度学习 (英语:Deep Learning) 并不是凭空创造出来的运算技术,是归属于机器学习的分支,模仿神经网路的运算模式透过复杂…
star2017
1年前
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mmTrix大数据分析平台的基本架构构建过程
摘要:在数据分析中,有超过90%数据都是来自于非结构化数据,其中大部分的是日志,如运维、安全审计、用户访问数据以及业务数据等,但随着互联网快速的发展,数据规模也是水涨船高,从早前的GB级到现在的TB级,甚至PB级也只是短短几年光景。而移动互联网的时代到来,可以说每个人无时无刻不在产生数据,几乎成爆发式的增长。 如此多的数据早已压榨完单机的性能,在性价比的驱使…
star2017
1年前
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大数据从头至尾都脱离不了数据挖掘?
大数据的核心:数据挖掘。从头至尾我们都脱离不了数据挖掘。其实从大学到现在一直都接触数据挖掘,但是我们不关心是什么是数据挖掘,我们关心的是我们如何通过数据挖掘过程中找到我们需要的东西,而我们更关心的是这个过程是什么?如何开始?
star2017
1年前
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解构京东智慧物流:智能化设备+大数据技术
无人机送货技术是京东物流近期的一项重点工作,但无人机只是京东探索智慧物流体系的一部分工作。日前,京东集团运营研发部总监、京东物流系统(内部代号“青龙”)研发负责人李鹏涛向CSDN记者介绍了京东物流系统目前的研发进展和未来的技术路线。 李鹏涛表示,京东智慧物流包括两个方面,一是基于大数据预测分析技术实现智能化的调度、决策,二是采用一些更加自动化、智能化的设备提…
star2017
1年前
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Spark2.0:真实力还是纯套路?
在Databricks的Spark峰会上,支持结构化处理和SQL 2003的Spark2.0 呈现在众人面前,此外,R-to-Spark接口也在该峰会上崭露头角。 近日在旧金山举行的Spark峰会上,Spark发起人Databricks 展示了这款通用分析引擎Spark的2.0版本,并介绍了该版本的详细更新细节。包括IBM、Microsoft在内的一众公司都…
star2017
1年前
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