经过科技水平的不断提高，以及数字化转型的长期发展发现，从数据中提取洞见的能力也在显著提高。由于越来越多的人、设备和传感器通过数字网络连接起来，产生、传送、分享和访问数据的能力也得到彻底变革，科技正渐渐融为企业发展和运行的主要方式。对海量的数据进行分析不仅可以为企业发展创造更加丰厚的经济效益，为企业和个人发展提供充足的信息资源;云计算与海量数据分析相结合，还可以保障数据运行的合理化和规则化，促使信息
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2023-08-12 23:46:27
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前记：这是我老婆随手写的一篇文章，结合了她当前的分析工作和云计算，介绍了云计算对大数据分析的助力。 在互联网后时代，数据分析已经成为企业保持竞争力的必要方法。企业在成长和发展的过程中积累了海量的数据，这些历史数据不管是通过纸质媒介，还是通过硬盘记录下来，都是企业宝贵的数据资产。对数据进行数字化处理，
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2018-11-26 10:30:00
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# 云服务与大数据分析入门指南
随着数据量的飞速增长，云服务和大数据分析已成为各行各业的重要组成部分。本指南将帮助你了解如何实现云服务与大数据分析的流程，并提供每个步骤的代码示例和详细说明。
## 1. 整体流程概述
为了便于理解，我们将整个过程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
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# 网络计算与大数据分析的新手指南
进入“网络计算与大数据分析”世界并不容易，但通过系统的学习与实践，你一定能够掌握这个领域。下面我将为你详细阐述实现这一目标的步骤、每一步的代码示例以及相关的注释。
## 整体流程
以下是实现网络计算与大数据分析的简要流程：
| 步骤 | 描述 |
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原创
2024-09-06 05:15:51
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我在一次社区活动中做过一次分享，演讲题目为《大数据平台架构技术选型与场景运用》。在演讲中，我主要分析了大数据平台架构的生态环境，并主要以数据源、数据采集、数据存储与数据处理四个方面展开分析与讲解，并结合具体的技术选型与需求场景，给出了我个人对大数据平台的理解。本文讲解数据存储部分。数据作为一种资产，若少了存储，就成了无根之木，失去了后续挖掘的价值。在小数据时代，受存储容量与CPU处理能力限制，在现
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2024-01-16 04:15:34
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数字时代云计算与边缘计算的区别 云计算和边缘计算经常被讨论，但它们在功能上可能有所不同。 云计算，即按需提供数据存储和计算能力的计算机系统，已经存在了几十年。20世纪60年代，计算机科学家约翰·麦卡锡(JohnMcCarthy)提出分时共享的概念，并使组织能够同时使用昂贵的主机时，这被描述为互联网发展和云计算基础的重大贡献。从那时起，它经历了许多阶段，为企业提供大型、集中的大数据存储服务器
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2024-07-20 21:37:43
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1.大数据对思维方式的影响是使得分析全样而非抽样、效率而非精准、相关而非因果。 2.区别：大数据侧重于对海量数据的存储、处理与分析，从海量数据中发现价值，服务于生产和生活；云计算本质上旨在整合和优化各种IT资源，并通过网络以服务的方式廉价地提供给用户；物联网的发展目标是 实现物物相连，应用创新是物联网发展的核心。 联系：从整体上看
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2024-01-16 00:39:18
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概述 数据分析即从数据、信息到知识的过程，数据分析需要数学理论、行业经验以及计算机工具三者结合数据分析工具 ：各种厂商开发了数据分析的工具、模块，将分析模型封装，使不了解技术的人也能够快捷的实现数学建模，快速响应分析需求传统分析 ：在数据量较少时，传统的数据分析已能够发现数据中包含的知识，包括
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2023-09-15 09:56:40
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| 导语： 介绍下最近使用 Flink 来对计费数据进行去重的具体做法一. 背景AI 视觉产品在我们腾讯云-人工智能的产品目录下，包括人脸识别、人脸特效、人脸核身、图像识别、文字识别等。 流计算 Oceanus 在腾讯云-大数据的产品目录下，是基于 Apache Flink 构建的企业级实时大数据分析平台。 AI 视觉产品是按调用量计费，毕竟涉及到钱，用户对计量数据准确是非常敏感的； 另外调用量本
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2024-05-24 15:34:32
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随着信息时代的到来，海量的数据不断涌现，这就引发了一个新的挑战：如何从这些海量数据中提取有用的信息和洞察，以便做出更明智的决策
推荐
原创
2023-09-04 17:46:24
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1.背景介绍大数据分析是指利用大规模、高速、多源的数据进行深入挖掘和分析，以挖掘隐藏的知识和价值。随着互联网、移动互联网、社交媒体等信息传播的快速发展，数据的产生和增长速度得到了大大加速。大数据分析成为企业和组织竞争的核心能力，也成为政府和社会的重要支撑。云计算是一种基于互联网和服务器集群的计算模式，通过分布式计算资源和存储资源共享，实现资源的灵活性、可扩展性和可靠性。云计算在大数据分析中发挥着重
原创
2024-05-17 21:43:36
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一、Bloom filter适用范围：可以用来实现数据字典，进行数据的判重，或者集合求交集基本原理及要点：对于原理来说很简单，位数组+k个独立hash函数。将 hash函数对应的值的位数组置1，查找时如果发现所有hash函数对应位都是1说明存在，很明显这个过程并不保证查找的结果是100%正确的。同时也不 支持删除一个已经插入的关键字，因为该关键字对应的位会牵动到其他的关键字。所以一个简单的改进就是
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2024-01-25 20:18:30
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构建面向海量信息的大数据管理平台，其本质上是要实现一套可软件定义的数据中心来通过对下层的基础架构进行有效的管理（存储、网络、计算以及相关资源的调度、分配、虚拟化、容器化等）以满足上层的业务与应用需求，并通过软件的灵活性与敏捷性来实现高ROI（Return-on-Investment，投入产出比）。此前，老孙在《谈云》系列和《解密大数据》的前几讲中，均提到过大数据与云计算之间相辅相成的关系，这一点
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2024-05-24 16:48:17
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Python数据分析与云计算相比
数据分析和云计算是当今科技发展中两个非常热门的领域。Python作为一种功能强大的编程语言，被广泛应用于数据分析和云计算。在本文中，我将探讨Python数据分析与云计算之间的关系，并通过代码示例来展示其应用。
首先，让我们来看看Python在数据分析中的应用。Python在数据分析领域中具有很多强大的库和工具，如NumPy、Pandas和Matplotlib等
原创
2024-01-04 08:29:24
44阅读
大数据工程师技能在物流行业如何使用从大数据自身的技术体系来看，大数据所有的技术都紧紧围绕数据价值化来展开，企业利用大数据当前也逐渐从传统的数据采集和分析，向数据生产来转变，相信在工业互联网时代这一趋势会越发明显。现在，物流业非常地智能化，其中一个最突出的例子就是快递行业的蓬勃发展。可以说，目前快递行业的强大，离不开物流智能的贡献，那么大数据工程师技能在物流行业如何使用?1、提高物流行业的智能化：物
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2023-08-04 17:48:31
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1.5 全书概览本书将较为全面地描述大数据分析的模型、技术、实现与应用。其中第2～7章介绍大数据分析模型，包括关联分析模型、分类分析模型、聚类分析模型、结构分析模型和文本分析模型；第8～11章介绍大数据分析相关的技术，包括大数据预处理、特征选择和降维方法、面向大数据的数据仓库和大数据分析算法。第12～14章介绍三种用于实现大数据分析算法的平台，分别是大数据计算平台、流式计算平台和大图计
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2024-01-11 13:30:27
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高速发展的信息化技术使得与空间位置相关的数据积累越来越多，空间数据的存储、分析与可视化传统技术已逐渐无法满足需求，亟需使用承载力更强、可靠性更高、计算速度更快的方法。分布式技术为空间大数据的处理与分析提供了有效的解决方案，下面就以一个十亿数据量级别的出租车位置数据为例，为大家介绍如何使用分布式技术进行空间大数据的可视化与分析。1 背景介绍纽约市出租车和轿车管委员会（TLC）目前公开发布了详细的出租
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2023-10-17 12:50:30
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1、统计学理论1.1 大数定量定义： 指大量重复某一实验时，最后的频率会无限接近于事件的概率 数据的样本量越大，我们预测和计算的概率就越准确 数据的样本量越小，我们预测和计算的概率就越可能失效举例： 某产品用户还只有几百人，就用一个模型来预测用户的流失。数据量太小导致用上面模型都很难预测准确 样本量不足时，得出的预测结果是无序的，混乱的解决方法：主客观结合：深入业务，从用户的视角思考问题，广泛收集
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2023-09-27 17:11:02
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大数据与云计算与mongodb的关系
1.什么是大数据故名思意，大数据其实就是海量数据。而大数据的意义不仅在于拥有庞大的数据信息，而且在于对这些含有意义的数据进行专业处理，得出有价值的信息，像行业趋势、用户心理等有意义有价值的结果。2.什么事云计算美国国家标准与研究院的定义：云计算是一种按使用量付费的模式，这种模式提供了可用的、便捷的、按需的网络访问，进
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2023-12-13 16:05:04
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大数据项目实战第一章 项目概述 文章目录大数据项目实战第一章 项目概述学习目标一、项目需求和目标二、预备知识三、项目架构设计及技术选取四、开发环境和开发工具介绍五、项目开发流程总结 学习目标掌握项目需求和目标 了解项目架构设计和技术选型 了解项目环境和相关开发工具 理解项目开发流程在人力资源管理领域，网络招聘近年来早已凭借其范围广、信息量大、时效性强、流程简单而效果显著等优势，成为企业招聘的核心方
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2024-02-02 09:45:02
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