一、数据科学家数据科学（DataScience）这一概念自大数据崛起也随之成为数据领域的讨论热点，“数据科学家”成为了一个工作职位出现在各种招聘信息上。那么究竟什么是数据科学？大数据和数据科学又是什么关系？大数据在数据科学中起到怎样的作用？本文主要是想起到科普作用，使即将或正在从事数据工作的朋友对数据科学工作有一个全概貌了解，也使各有想法进入大数据领域的朋友在真正从事大数据工作之前对行业的情况有所
原创
2020-12-07 16:20:57
921阅读
大数据：是数据科学中的一个分支。至于数据科学，其被认为是数学，计算机知识和某个专业领域知识的交叉学科。计算机知识和数学的交集区域，被称为机器学习；数学和某专业领域知识的交集，属于传统研究范畴。而且大数据领域又可以划分为几个主要的方向： 数据平台 （Data Platform）: 构建、维护稳定、安全的大数据平台，按需设计大数据架构，调研大数据产品、方案、实施部署上线。数据采集（Data Coll
转载
2021-01-23 12:06:00
275阅读
2评论
大数据：是数据科学中的一个分支。至于数据科学，其被认为是数学，计算机知识和某个专业领域知识的交叉学科。计算机知识和数学的交集区域，被称为机器学习；数学和某专业领域知识的交集，属于传统研究范畴。而且大数据领域又可以划分为几个主要的方向： 数据平台 （Data Platform）: 构建、维护稳定、安全 ...
转载
2021-05-05 16:54:08
243阅读
2评论
# 数据标签体系架构实现指南
## 一、什么是数据标签体系架构？
数据标签体系架构是一个用于管理和标识数据的结构化方式。通过这种体系架构，组织可以更好地管理数据资源，提升数据的可用性和可管理性。在实现数据标签体系架构时，需要先制定清晰的规划和设计，确保后续实施的顺利进行。
## 二、实施步骤
在实施数据标签体系架构时，可以遵循以下流程：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ----
数据获取不一定能产生价值，数据加工一定能产生附加值。随着大数据概念越来越普及的今天，好像很多人已经认可了数据的价值，或者说数据也是一种生产要素。随着数据量的爆炸式增长，传统的技术已经不能满足于当前的业务现状，当下OLTP、OLAP、NOSQL等不同类型的应用技术纷至沓来，技术的图谱也越来越清晰的浮现在眼前，好像没有一种武功能打败天下无敌手 ，就好像英雄总有迟暮的时候；又好像总有几个豪侠（技术），还
转载
2021-04-07 12:13:04
827阅读
2评论
**大数据体系架构**
在当今信息时代，数据量越来越庞大，处理这些海量的数据成为了一项重要的工作。而构建一个高效的大数据体系架构就显得尤为重要。本文将向你介绍如何实现大数据体系架构，并通过Kubernetes（简称K8S）来管理和部署大数据应用。
**整体流程**
下面是构建大数据体系架构的步骤，以及每一步需要做的事情：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 设置
原创
2024-04-24 12:08:01
62阅读
在大数据时代，数据在呈现出海量化、多样化和价值化变化的同时，也改变了传统IT行业的市场竞争环境、营销策略和服务模式。如何在ZB级的海量数据中获取并筛选有价值的信息，是对IT企业的一大挑战。通过构建客户但是怎么设计一个完善的用户标签体系？怎么打标签？打哪些标签？谁来打？怎么使用用户标签创建商业价值？这些都是产品设计层面需要解决的问题。掌上医讯一直以来都致力于打造医生的今日头条和智能化的学习平台，通过
转载
2024-04-17 19:39:20
75阅读
大数据技术体系1.大数据技术体系2.大数据开发语言1.Java2.Python3.Scala3.大数据分布式计算（一）1.分布式计算
原创
2022-07-02 00:18:17
540阅读
目录数据标签体系什么是数据标签体系数据标签的分类按照计算方式分类按照更新时间分类数据标签体系与用户画像数据标签与用户画像的关系如何构建常见审计平台的数据标签体系构建数据标签体系的流程如何构建常见审计平台的数据标签体系数据标签在审计平台中应用场景审计平台用户标签体系应用数据标签体系之用户风险行为预测数据标签体系什么是数据标签体系数据标签体系：通过多个维度，对实体的标签按照规律组合形成的体系。⭐ 以用
转载
2023-08-01 20:08:54
618阅读
什么是标签？跟数据中台有什么关系？01 什么是标签02 什么是数据中台定义角度架构角度实施角度03 标签在其中的重要位置 作者：大数据DT 01 什么是标签标签指从原数据加工而来，能够直接为业务所用并产生业务价值的数据载体。从本质上讲，标签本身也是一种数据（或映射指向数据），它是对物理层数据信息项的业务化封装，是数据资产的一种良好组织形式，是一种概念、逻辑定义，因此标签必须是可阅读、易理解的。从
转载
2024-01-14 08:27:05
263阅读
大数据时代下：标签体系的应用【1】必要性项目普遍都用到大数据分析平台和用户标签/用户画像，从数据查询的角度来讲从传统的关联关键字段查询到元数据自定义查询，在到标签化查询，是逐步深化的，标签是对数据提前进行最细颗粒度的划分，在复杂的多表关联和联查时的逻辑处理不会影响业务数据的逻辑判断，消除复杂的逻辑处理带来的性能影响。【2】典型的2种标签管理方式原始标签：针对数据库，通过数据库中的表进行
转载
2023-10-10 18:47:49
359阅读
如何设计一个完善的用户标签体系？怎么打标签？打哪些标签？谁来打？怎么使用用户标签创建商业价值？
原创
2021-08-31 16:01:55
114阅读
如何设计一个完善的用户标签体系？怎么打标签？打哪些标签？谁来打？怎么使用用户标签创建商业价值？
原创
2021-09-01 09:52:17
2589阅读
按照大数据应用层次划分，可以把大数据相关技术分为数据收集、数据存储、资源管理、计算框架、数据分析和数据展示这六类，各类代表性组件如下图：
原创
2021-09-28 19:52:16
3898阅读
点赞
1评论
1、传统大数据架构优点缺点使用场景简单，易懂，对于BI系统来说，基本思想没有发生变化，变化的仅仅是技术选型，用大数据架构替换掉BI的组件1、没有BI下如此完备的Cube架构，虽然目前有kylin，但是kylin的局限性非常明显，远远没有BI下的Cube的灵活度和稳定度，因此对业务支撑的灵活度不够， 2、存在大量报表，或者复杂的钻取的场景，需要太多的手工定制化 3、同时该架构依旧
转载
2023-08-16 19:14:45
88阅读
随着越来越多的企业开始追求对用户的精细化运营。用各种手段延长用户的生命周期，促进用户的活跃与转化，并尽一切可能产生商业价值，已经是运营的核心。而要做好精准化运营的第一步，便是更好的认识我们的用户，识别我们用户的各类特征，构建一个完善、精准、动态的标签体系，实现全用户的价值增长。下面我将结合自身经验说说我认为用户标签该怎么做。一、业务梳理 搭建用户标签体系需要考虑到后期标签的维护和扩展，可
转载
2024-01-09 22:42:37
177阅读
提到大数据，我们就离不开数据的收集整理，其中ETL是我们经常使用的用于构建数据仓库， 构建大数据的方法。大数据处理阶段此阶段的目标是使用单个模式来清理，规范化，处理和保存数据。最终结果是具有定义良好的架构的可信数据集。例如Spark之类的处理框架用于在机器集群中并行处理数据。在这里我们需要进行数据的验证，隔离掉不合法的数据，我们需要对不良数据进行筛选过滤。对于不规范的数据，我们需要有整理和清洁功能
疑问当你要为一个书签添加你认为需要的一个或多个标签时（或日志或其他）其数据库是如何设计的？然后，执行查询时取消这些书签中标签的合集（union）或交集（intersection）。也能从搜索结果中减少一些标签。大致有三种不同的解决方案：（注意：如果你开发了一个网站使得任何人都可以添加标签，而且是一个较大规模的网站则请务必看下其作者写的另外一篇文章：标签系统的性能测试）“MySQLicious” 方
大数据需要学习什么?很多人问过我这个问题。总是没有一个合适的契机去好好总结这些内容，大数据是近五年兴起的行业，发展迅速，很多技术经过这些年的迭代也变得比较成熟了，同时新的东西也不断涌现，想要保持自己竞争力的唯一办法就是不断学习。干货走起，闲话不多说，以下就是小编整理的大数据学习思路附上学习路线图第一阶段：linux系统本阶段为大数据学习入门基础课程，帮大家进入大数据领取打好Linux基础，...
转载
2021-06-02 09:36:17
262阅读
浅谈SQL Optimizer 解析大数据体系&SQL 一、大数据体系 大数据体系自上而下有七层，分别是：业务应用 业务应用层次，主要业务应用包括BI报表、数据挖掘、营销分析、精准推荐等，主要工作是管控运维。数据开发 数据开发层次，主要技术包括Airflow、DAG等，主要工作是集群创建。权限管控 权限管控层次，主要技术包括Apache Ranger、GDPR等，主要工作是集群创建。分析引
转载
2023-12-12 15:59:11
66阅读
