项目背景某市移动的流量运营系统建立以来，随着用户网络流量值的不断增长，峰值流速从2013年中的5.5Gbps到当前的7.8Gbps。现用的关系型数据库的运算能力趋于瓶颈。主要表现在两个个方面。首先是数据装载能力瓶颈。文件接口机对每日的用户上网行为数据文件进行过滤，合并再入库，每个小时的文件需要45分钟才能装载完成。其次是库内运算能力瓶颈。随着业务的新增和复杂程度提高，流量数据库的CPU使用率超过7
原创
2021-05-14 09:18:32
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# 大数据分析模型评估
在大数据分析的过程中，建立和评估模型是至关重要的环节。有效的模型评估可以帮助我们判断模型的性能、有效性和可靠性，从而做出更加准确的决策。本文将通过代码示例和图示，帮助大家理解大数据分析模型评估的基本概念及流程。
## 模型评估的重要性
模型评估的目标是确定模型在未知数据上的表现。通过各种评估指标，我们可以了解到模型的优缺点，及时调整和优化。
常用的模型评估指标包括：
# 大数据HBase资源评估方案
在大数据环境中，HBase作为一种分布式、可扩展的NoSQL数据库，广泛应用于需要快速随机读写数据的场景。然而，在实际应用中，评估HBase的资源需求对于性能优化和成本控制至关重要。本方案将提供一套评估HBase资源需求的框架，并通过代码示例进行说明。
## 一、问题分析
在使用HBase的过程中，我们面临几个关键问题：
1. 数据量估算：预估未来存储的数据
RedisRedis架构安装数据类型Stringhashlistsetzset单线程特性 Redis非关系型数据库，key-value 。基于内存实现。由于是单线程，常用于高并发下的读和写。官方测试 每秒可以处理10w条数据。“两大维度”就是指系统维度和应用维度，“三大主线”也就是指高性能、高可靠和高可扩展（可以简称为“三高”）。高性能主线，包括线程模型、数据结构、持久化、网络框架；高可靠主线，
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2023-10-09 08:25:30
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移动云作为大数据市场中的热门选手，通过不断进行技术优化和战略改革，已经在领域内占取价值高地。同时，最近公布的中国信息通信研究院第十三批“大数据产品能力评测”结果也表明：2021年一整年时间里，移动云通过整整15项大数据产品或服务能力权威评测，其中包括13项数据产品能力测评、1项Devops研发运营一体化能力和1项关系型数据库标准测评，可以说是展露了头角。权
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2024-01-01 21:07:55
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今天上来，看到有哥们关心这个东西，放出一个总结出来，我现在已经不从事数据仓库方面的工作了，呵呵，顺便怀念一下那段岁月1. 概述本文作为我这些年实施数据仓库的总结，如有错误，请各位同仁指正。文档条理不是很清楚，而且也有很多口水话，我不想搞成一个真正的官方文档，所以很随意，符合我的性格。很多问题我只是提出来了，解决方案没有想好，也不知道怎么落到文字，就先提出来备注吧。文档原本想
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2023-11-18 14:54:54
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电商是一个伴随数据而生的行业，数据在电商平台上高速运转，由此也诞生了非常多的电商信息化平台，有物流系统、供应链系统、OA系统、流量分析平台等，由此，各平台产生的数据都被分散在各个系统中，无法发挥出数据的价值。时至今日，数据统一存放在一个平台上，通过数据分析挖掘其中的价值，将对业务产生有效指导。接下来，我们将从电商数据分析架构、线上店铺管理分析、线下门店运营分析、全服务分析、后台支持分析五个维度去构
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2024-01-13 07:19:58
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数据挖掘 经营范畴是指通过对大量数据进行分析和挖掘，以支持企业的决策、提高经营效率并创建商业价值的过程。本篇博文将详细记录如何解决“数据挖掘 经营范畴”问题的过程，包括版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、排错指南和生态扩展。
### 版本对比
在数据挖掘工具的不同版本之间，通常会存在一些兼容性差异。以下是不同版本的重要变化及兼容性分析。
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在人力资源管理领域里，“HR+大数据”还是一个新鲜出炉待加工的半成品。简单来说，就是知道这是大数据的人力资源管理，但还不会去真正的应用大数据的人力资源管理。而且北大光华的穆胜博士在其写的《大数据为何走不进人力资源管理？》一文中提出“HR可能误会了大数据”也很好的揭示了当前的“HR+大数据”并没有被找到正确的“加工”方式，使得这个半成品的“HR+大数据”有着被玩坏的趋势！那么“HR+大数据”究竟该怎
现今随着经济的进一步发展，很多企业也在这经济改革中获得了前所未有的飞跃性发展，但是伴随企业运营而来的是大批量的企业数据，如何对这些数据进行更有效的规划管理，才能更好地确定企业未来的发展方向，因而数据分析成为掌握企业快速发展的钥匙。 一、企业经营数据类型分析 一个企业的正常运转离不开大量数据分析的构成，光是在销售这一块就需要大量的数据需要进行统计与分析，比如企业产品中
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2023-11-17 21:31:00
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全国各省（自治区、直辖市）大数据发展水平分级明显，东南沿海地区全国领先，广东省表 现尤为突出，以59.17的总指数高居榜首，四川、湖北、天津入围前十。东部地区整体表现亮眼，西部地区的四川、中部地区的湖北大数据发展水平表现不凡； 河南、安徽、湖南、河北经济基础良好，大数据发展潜力巨大；辽宁、陕西、广西、贵州、重庆、天津有望成为我国大数据发展应用新增长点。第一梯度均衡发力，发展环境、产业发
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2022-07-25 07:12:09
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产业发展评估 大数据分析法
在当今迅速发展的技术环境中，产业发展评估与大数据分析法已成为企业制定战略决策、优化资源配置的重要工具。面对日益复杂的市场需求，企业亟需对其发展路径进行深入分析，以提升竞争力。然而，传统的评估方式往往无法处理海量数据且反应不够及时，导致决策失误。因此，运用大数据分析法进行产业发展的评估显得尤为重要。
### 背景定位
初始技术痛点在于企业无法实时获取和分析产业发展数
【案例实战】餐饮企业分店財务数据分析系统解决方式：系统功能开发建设目的某餐饮集团须要将每一个分店的財务状况进行分析。眼下使用的是excel来存储查看各区域的收入情况,每一个区域各年月的收入情况汇总数据都是通过多sheet的方式展示，因为此餐饮集团是一个比較大型的餐饮集团，非常多区域都有分店。所以。单是针对收入情况，就须要做非常多个excel来进行收入情况汇总存储。这样导致查询历史数据非常麻烦、不利
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2024-06-03 22:30:25
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http://www.d1net.com/bigdata/news/325426.html 2014年11月，本文作者有机会和ZestFinance的创始人和首席执行官梅里尔（Douglas C.Merill）先生进行了面对面的交流。这位普林斯顿的认知学博士阐述了ZestFinance利用大数据进行
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2017-07-05 12:44:00
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餐厅数据分析报告 (Spatial Data Science) Designing any product requires a lot of analysis and research. It is also true for designing any building. Before we begin to design any building, we collect inform
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2024-01-13 20:01:20
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# 经营数据分析表的实现流程及代码示例
## 1. 引言
经营数据分析表是一种用于统计和分析企业经营情况的工具，通过该表可以直观地了解企业的销售额、利润、客户数量等关键指标。本文将介绍如何使用Python语言实现经营数据分析表，包括数据的收集、处理和展示过程。
## 2. 实现流程（步骤及示例代码）
| 步骤 | 描述 | 代码示例 |
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原创
2023-08-24 07:19:59
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1引言1.1编写目的作为国内市场的一些中小型超市，它们在信息化过程中的步伐要落后于大中型超市，而对于这些企业的资源管理，信息的存储和处理也显得迫切需要，要适应市场竞争，就需要有高效的处理方式和管理方法，因此加快超市的信息化进程是必不可少的。1.2背景待开发的软件系统的名称：小型超市管理系统；本项目的任务提出者：小型超市管理人员；开发者：谭泳彤；用户：小型超市管理人员及工作人员；实现该软件的计算中心
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2024-01-11 18:31:26
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大数据分析为政府政策评估提供了前所未有的深度和广度，但同时也带来技术集成、数据质量和伦理合规等挑战。未来发展方向包括多源数据融合、实时监测系统和因果推理增强等技术，以进一步提升政策评估的科学性和时效性。政府政策的有效性评估需要全面、客观的数据支持。传统的评估方法往往受限于样本量小、数据滞后等问题，而大数据分析技术能够实时、全面地收集和分析海量数据，为政策效果评估提供更科学的依据。政府政策涉及的数据来源多样，包括社会经济数据、公共服务数据、民众反馈数据等。这些数据通常以结构化、半结构化和非结构化的形式存在。
生物效应大数据评估聚类算法的并行优化彭绍亮1,2，杨顺云2，孙哲1，程敏霞1，崔英博2，王晓伟2，李非3，伯晓晨3，廖湘科2湖南大学信息科学与工程学院＆国家超级计算长沙中心,湖南长沙410082国防科技大学计算机学院,湖南长沙410073中国人民解放军军事医学科学院,北京100850摘要：生物效应评估通过测定和分析生物制剂刺激各种人体细胞后的数字化转录组反应，能够快速确定相关的检测标识物和治疗靶标
原创
2021-04-09 14:16:30
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在大数据时代，数据被称为“新石油”，但如果没有高质量的“原油”，再先进的“炼油厂”也无法产出有价值的产品。你是否遇到过：花了几周做的用户行为分析，结果因为数据里的重复值导致结论被推翻？或者依赖错误的销售数据制定了错误的库存策略？本文将用5个核心指标（准确性、完整性、一致性、时效性、唯一性），结合生活化比喻（比如蛋糕制作、拼图游戏）和可落地的代码示例，教你系统评估数据质量。
