大数据基础大数据通俗意思就是海量数据，通常无法使用常规软件在一定的时间范围内进行捕捉管理或者分析，需要一定的处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和优化流程能力。数据仓库（DW）面向主题的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合，用于支持管理决策。 商务智能的基础平台。 它是用于支持决策，面向分析型数据处理，不同于操作型数据库（面向应用），多个异构的数据源有效集成，按照主题重组，存放到仓库中并且一般
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2023-11-11 18:14:33
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著名管理学大师彼得·德鲁克曾说过，当今企业间的竞争，不是产品的竞争，而是商业模式的竞争。Rappa(2004)认为，商业模式规定了公司在价值链中的位置，指导着公司如何赚取剩余价值;并指出商业模式明确了一个公司开展什么活动来创造价值，在价值链中如何选取上下游合作伙伴以及怎样与客户达成交易、为客户提供价值。 目前，在大数据产业链上有三种大数据公司： 1)基于数据本身的公司(数据拥有者)：拥有数据，不
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2023-08-30 12:38:21
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为分析并预测大数据技术的发展现状、发展计划和面临的挑战，IDC将于2013年秋季对德国相关应用企业进行问卷调查。 从技术角度来看，大数据包括像Hadoop、高扩展度数据库、最佳可视化工具以及高性能搜索引擎这样的新技术和已经成熟的技术，如事件驱动处理技术、商业智能技术和数据挖掘技术，这些技术主要用来处理海量的数据。 &n
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2024-01-15 10:03:11
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大数据的七种商业化模式
移动互联网时代，大数据爆发后带来大量流量，运营商将经营重心从话务量转向流量。然而一方面面临着数据流的附加值被互联网公司赚走，沦为管道化的
尴尬；另一方面运营商无差异的“管道”运营正在导致运营商间的价格竞争，降低盈利能力；而为了促进用户使用数据业务而推出的一系列包含较高流量的套餐，再
加上QQ等应用长期“空挂”在线， 低效流量占据“管道”的大量资源，出现了客户感知低、收入流
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2023-05-29 15:53:36
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引言： 在数字时代，数据被认为是新的石油，而大数据则是数据世界的燃料。大数据分析正在改变我们的生活方式、业务运营和决策制定。本文将深入探讨大数据的概念、应用、技术和挑战，以及它对不同领域的影响。1. 什么是大数据？大数据是指规模庞大、多样性、高速度和复杂性的数据集。它们通常无法通过传统数据处理工具来处理和分析。大数据的三个关键特征是：体积（Volume）： 大数据通常包含巨大的数据量，从千兆字节到
原创
2023-09-29 23:57:49
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金融大数据革命-eXtremeDB金融数据库-基于矢量的统计函数的流水操作实现内存分析简介对于当今自动化资本市场的底层软件来说，其关键任务是管理与交易和报价相关的市场数据，其中包括用于算法交易、风险管理以及订单匹配与执行的应用系统。降低上述系统时延能够获得竞争的优势，因此业界迫切期待能够有效提高市场数据管理速度的技术。市场数据通常以时间序列的形式出现，也就是在一段时间内对某个值的重复计量。数据库管
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精选
2013-10-28 12:10:16
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商业大数据分析是当今企业决策的重要支撑，涉及如何在大量数据中提取价值来优化运营和战略。因此，建立有效的备份策略、恢复流程、应对灾难场景、工具链集成、验证方法以及扩展阅读是确保数据安全与可靠的核心环节。本文将通过一系列图表和代码块，逐步阐述这些关键领域的最佳实践。
### 备份策略
建立一个全面的备份策略是商业大数据分析的基础。备份数据的频率、方式和存储方式应根据企业的数据重要性等级进行合理安排
现在由于人工智能的大热，这方面的人才稀缺，薪资水平不用说，行业中的NO.1，所以各路人马纷纷集结互联网行业，有转行的，有转岗的。对于初学者在学习这方面肯定有许多疑问，是什么疑问呢，我在这里一 一给你解答。 一、首先要搞清楚一个概念，什么是大数据。 大数据又称巨量资料，就是数据量大、来源广、种类繁多(日志、视频、音频)，大到PB级别，现阶段的框架就是为了解决PB级别的数据。 专业的来讲：大
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2023-12-01 15:27:53
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大数据分析使电影和音乐推荐更加精准和个性化。从传统协同过滤到深度学习，多种技术可组合使用。未来趋势包括多模态学习、强化学习和隐私保护技术。
数据驱动下的教育革命——为罗清红先生新书作序
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2021-07-27 11:17:42
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前言Spark，是分布式计算平台，是一个用scala语言编写的计算框架，基于内存的快速、通用、可扩展的大数据分析引擎。Hadoop，是分布式管理、存储、计算的生态系统；包括HDFS（存储）、MapReduce（计算）、Yarn（资源调度）。Hadoop和Apache Spark都是当今蓬勃发展的开源大数据框架。尽管Hadoop和Spark并没有做同样的事情，但是它们是相互关联的。大数据
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2024-03-05 12:10:16
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1. 软件架构设计 大数据平台架构设计沿袭了分层设计的思想，将平台所需提供的服务按照功能划分成不同的模块层次，每一模块层次只与上层或下层的模块层次进行交互（通过层次边界的接口），避免跨层的交互，这种设计的好处是：各功能模块的内部是高内聚的，而模块与模块之间是松耦合的。这种架构有利于实现平台的高可靠性，高扩展性以及易维护性。比如，当我们需要扩容Hadoop集群时，只需要在基础设
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2023-08-30 16:26:59
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3.1 数据挖掘概述3.1.1 数据挖掘概念20世纪80年代末，数据挖掘（Data Mining，DM）提出。1989年，KDD 这个名词正式开始出现。1995年，“数据挖掘” 流传。从科学定义分析，数据挖掘是从大量的、有噪声的、不完全的、模糊和随机的数据中，提取出隐含在其中的、人们事先不知道的、具有潜在利用价值的信息和知识的过程。从技术角度分析，数据挖掘就是利用一系列的相关算法和技术，从大数据中
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2023-11-17 19:48:19
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量化交易是通过数学模型和算法分析市场数据，自动执行交易决策的过程。人工智能（AI）技术，尤其是机器学习和深度学习，能够处理海量金融数据，挖掘复杂模式，优化交易策略。金融市场的非平稳性和噪声数据是AI量化交易的主要挑战。数据预处理是量化交易的基础，涉及缺失值填充、标准化、去噪等步骤。常见的算法包括随机森林、梯度提升树（GBM）和长短期记忆网络（LSTM）。AI与金融大数据的结合正在重塑量化交易领域，通过持续优化算法和基础设施，未来将实现更高精度和适应性的交易系统。回测是验证交易策略性能的关键步骤。
通过分析海量患者数据，AI能够识别复杂模式，提供精准诊断建议并预测疾病风险。这种技术整合使个性化医疗成为可能，从基因组学到电子健康记录，数据驱动的洞察力正在重塑临床决策流程。脱敏技术保护患者隐私，同时保留数据临床价值。神经网络架构特别适合处理多模态医疗数据，包括影像、实验室结果和临床记录的组合。联邦学习技术在保护数据隐私前提下，实现跨机构模型协作训练。交叉验证策略需要考虑医疗数据的时序特性，避免数据泄漏导致乐观偏差。可解释AI技术增强临床信任度。注意力机制突出影响诊断的关键数据片段，使模型决策过程透明化。
通常，企业里面到处都充斥着数据。事实上各行各业的数据量均经历了几何级数的增长，无论是医疗卫生还是金融，抑或是零售业还是制造业。 在此类海量数据库中，隐藏着无数商业秘密，也孕育着很多机遇以及潜在的成功。但将这些信息（除了由媒体和视频生成的非结构化信息之外，还包括历史数据）利用起来却是一项令人望而生畏的工程。 “许多组织会累积30 年或30 年以上的交易数据，此外还有大量多媒体数据。”埃森哲
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2023-04-04 09:56:38
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新年伊始，一场关于大数据的思维大碰撞正在北京悄然开展。 2月12日，2014中国“云上贵州”大数据商业模式大赛复赛在北京著名的电子信息产业聚集“云基地”落下帷幕。 据悉，此次共有33支参赛队伍在京激烈角逐，另有67支队伍于已于2月10日在贵阳赛区路演完毕。入围复赛的这100个参赛项目，涉及农业、地产、旅游、教育、金融、
得数据者得天下！
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2021-06-24 10:18:29
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主要商业价值为：解决当下“大规模、个性化”的商业需求主要计算方面为：1 运行监控 有效快速监控异常现象，防患于未然。2 用户
原创
2023-03-02 05:34:54
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在当今的大数据时代，数据越来越多，人们的数据意识越来越强，随着大数据概念的上台，许多人认为传统的商业智能即将要被新起的大数据所替代，然而事实并不是如此，两者的关系其实十分密切，下面就让我们谈一谈大数据和商业智能的关联。
商业智能的概念
商业智能这个词最早出现在1865年《商业趣闻百科全书》中，作者用这个词来描述银行家亨利·福尼斯（HenryFurnese）通过收集信息并根据这些信
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2023-06-09 14:49:02
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