一、大数据（big data）指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》[2] 中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样捷径，而采用所有数据进行分析处理。<span style="color: #
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2024-01-16 06:33:04
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大数据代表了以指数速度增长的大量多样的信息。不幸的是，大数据是如此之大，以至于传统的数据管理工具都无法存储或有效地对其进行处理。组织利用数据的方式比数据量更重要。可以对大数据进行分析，以获取有助于制定更好决策和战略业务举措的见解。人类每天产生2千亿的数据。 大数据的特征 数量：业务组织中的数据流入量成倍增长。商业交易，物联网设备，社交媒体，工业设备，视频等各种来源的
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2023-12-19 22:24:18
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elasticsearch是什么elasticsearch是一款大数据场景下的分布式全文搜索、统计分析引擎 elasticsearch提供了什么功能1. 数据存储针对大数据的具有容错机制的分布式存储功能，数据存储的原理将在该系列的其他文章中单独介绍。2. 数据搜索功能根据记录id进行搜索针对某字段进行精确值搜索(term/terms关键字)对数值及日期字段进行区间搜索支持对IP地址、经
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2023-11-19 14:40:21
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一、海量数据解决方法使用缓存技术： 使用方式：①使用程序直接保存到内存中。主要使用Map，尤其ConcurrentHashMap使用缓存框架。常用的框架：Ehcache，Memcache，Redis等。最关键的问题是：什么时候创建缓存，以及其失效机制。对于空数据的缓冲：最好用一个特定的类型值来保存，以区别空数据和未缓存的两种状态。数据库优化：①表结构优化②SQL语句优化，语法优化和处理逻辑优化。可
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2024-01-05 21:05:32
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本文可以认为是的读后感，我是按照我理解的语言重新表述了一下而已。海量数据处理的常用方法包括一下几种：1.分而治之/hash映射 + hash统计 + 堆/快速/归并排序；2.双层桶划分3.Bloom filter/Bitmap；4.Trie树/数据库/倒排索引；5.外排序；6.分布式处理之Hadoop/Mapreduce。 1. 分而治之/hash映射 + hash统计 + 堆/快速/归
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2023-08-13 23:50:01
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网站分析中专业的工具除了 Google Analytics、 Adobe Sitecatalyst、Webtrends、腾讯分析和百度统计等外，我想最常用的数据处理工具就是Excel了，Excel里头最基础的就是运算和图表的制作，稍微高级一点就是函数和数据透视表的使用了，当然你可能还会想到 VBA 和宏，但估计很少高手会使用这些高级的功能。那对于高级的数据分析而言，也就是涉及统计学的专业
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2024-10-28 09:28:52
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前言 在《QT串口动态实时显示大量数据波形曲线（一）》和《QT串口动态实时显示大量数据波形曲线（二）》中介绍了串口编程和chart绘图编程。也介绍了chart和customplot绘图的基本区别。customplot绘图在代码上非常简单，不用点，线，坐标系和图表一层一层的放那么麻烦。 第一部分： 串口接收大量
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2023-10-24 01:29:32
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大数据量，海量数据 处理方法总结 大数据量的问题是很多面试笔试中经常出现的问题，比如baidu google 腾讯 这样的一些涉及到海量数据的公司经常会问到。 下面的方法是我对海量数据的处理方法进行了一个一般性的总结，当然这些方法可能并不能完全覆盖所有的问题，但是这样的一些方法也基本可以处理绝大多数遇到的问题。下面的一些问题基本直接来源于公司的面试笔试题目，方法不一定最优，如果你有更好的处理方法，
搜集的一点关于数据量太大如何优化的东西：1. 建索引2. 分区3. 分表（对于订单表可以按时间迁移出几张表，对于用户，可以在入库时对登录名规则化后存放在不同的表，登录时按相同规则读表，其他方法还有拆分字段） 数据库优化的几点：1. 建立和优化使用索引2. 减少子查询和联表查询3. 主从分离4. 用临时表代替大表插入 表设计和查询的一些参考1．合理使用索引
索引是数据库中重要的
原标题：为什么数据分析师不使用C / C ++？多年以来，经过在C，Java，R和Matlab中开发以及对数据挖掘算法的研究，我终于发现Python是最全面，灵活和易于使用的语言，比C / C ++或Java甚至对数据科学来说都更加方便，这也是python在现在对于数据分析如此重要并受欢迎的几个原因首先，Python的核心语言是经过精心设计的，远远优于上述任何一种，其所有细节都经过了调整，可以使编
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2023-12-15 17:32:53
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深入理解计算机系统 第一章 计算机系统漫游一个程序从创建到运行需要经历预处理、编译、链接、执行4个过程1.1 信息就是位+上下文源程序实际就是由0/1组成的位序列。8位被组成一组，称为字节。( 比如int类型为4字节，32位；char为1字节，4位；)系统中所有的信息–包括磁盘文件、内存中的程序、内存中存放的用户数据以及网上传送的数据都是由一串比特表示的。 字、字节、比特、位之间的关系 位 (bi
对于企业而言使用数据分析工具已经是很常见的事情，如今已经是大数据时代，数据本身即是资源，无论是企业自己运营过程中累积的数据还是采集的行业数据都可以通过分析软件分析后被使用，而今天就来说说选择数据分析软件时要注意的地方。 第一，现在各种数据分析工具层出不穷，免费的收费的以及各种品牌形式的，而在采购时首先要注意的就是其对于硬件的要求，现在很多数据分析软件声称云计算，但其实对于硬件还是有要求，如果
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2024-07-31 18:05:44
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预测分析是一种对企业越来越重要的策略。利用机器学习来分析企业收集的数据，现在可以用于对未来做出更准确的预测。但由于其复杂性和高昂的成本，该过程的采用率通常很低。如今，企业可以使用范围更广、价格合理且易于访问的解决方案，任何规模的企业都可以使用这些解决方案做出更准确的预测，从而做出更好的业务决策。 以下是预测分析可以使在线零售商受益的一些主要方式，以及如何从在业务中使用这一流程中获得最大的收益
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2024-01-14 14:36:51
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upload"关键字作为URL从而导致总报同一个错，最后在同学的帮助下顺利解决，下面我把自己用"POI"解析的方法总结出来供大家参考（我用的是SpingMVC和hibernate框架）。1.web.xml中的配置文件web.xml中的配置文件就按照这种方式写，只需要把"application.xml"换成你的配置文件名即可 1 <!--文件上传对应的配置文件-->
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# 大量空间数据分析的实践：城市交通拥堵问题的解决
随着城市化进程的加速，城镇交通系统面临着前所未有的挑战。交通拥堵已成为许多大城市日常生活中的普遍现象。利用空间数据分析，可以有效帮助我们识别拥堵情况并提出解决方案。本文将探讨如何通过分析交通空间数据，解决城市交通拥堵的问题。
## 问题定义
城市交通拥堵的原因多种多样，包括过多车辆、交通事故、天气影响等。我们选择使用某城市的交通流量数据进行
原创
2024-10-04 05:28:26
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不用任何公开参考资料，估算今年新生儿出生数量 解答：1）采用两层模型（人群画像人群转化）：新生儿出生数=Σ各年龄层育龄女性数量各年龄层生育比率 2）从数字到数字：如果有前几年新生儿出生数量数据，建立时间序列模型（需要考虑到二胎放开的突变事件）进行预测 3）找先兆指标，如婴儿类用品的新增活跃用户数量X表示新生儿家庭用户。Xn/新生儿n为该年新生儿家庭用户的转化率，如X2007/新生儿2007位为20
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2023-08-21 09:13:32
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当我们谈论IT服务管理（ITSM）世界中的大数据时，这里有两个非常不同的概念： • IT为业务提供的大数据工具/服务：对关键的业务运营数据进行数据索引。 • IT运营中的大数据：处理和利用复杂的IT运营数据。大数据中的业务运营服务在竞争日益激烈，数据驱动的世界中，企业管理者都在寻找能够有效管理和解释业务数据（尤其是大数据）的方法。数字化的业务操作，如：电子商务网站和银行移动APP，它们产生了大量的
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2023-10-03 08:52:17
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1.数据分析方法分类业务数据分析师（对数学建模的要求较低）、数据挖掘（对业务与数学建模的要求较高）、大数据分析（需要一定的编程能力）。层层进阶2.职位进阶3.数据分析结果数据可视化4.数据分析的流程在业务理解中要多问问题，了解需求，知道问题的核心。可以看书籍《学会提问》。5. 围绕数据分析师的三大类工作内容
原创
2022-04-15 21:35:17
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大数据技术和数据分析有什么关系大数据经过多年发展形成了一个完整的产业链和技术链，大数据的产业链是围绕技术链来打造的，而大数据的技术链则围绕数据价值化这个中心来展开，涉及到数据的采集、存储、安全、分析、呈现和应用，那么大数据技术和数据分析有什么关系呢?1、从大数据的技术链来看：数据分析是其中的重要一环，也是目前大数据价值化的核心环节，所以很多人也把大数据就理解为数据分析了。虽然数据分析比较重要，但是
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2024-01-13 20:01:43
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究竟什么是数据分析师？其定位和价值是什么？近年来互联网经济的蓬勃发展可谓给数据大规模累积提供了沃土，专家大拿们对大数据技术与应用的讨论和研究热度不减，对数据中隐含的深层价值及其应用的重视程度越来越高，更多人开始注重视量化分析、科学及高效地决策，这个过程中越来越多的企业就产生了对专业化的分析人才的需求。简单通用地讲，数据分析师是一类能够在建立明确分析目标基础上对数据进行搜集、加工、分析并挖掘出有价值
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2023-11-17 19:14:06
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