随着互联网和物联网技术的快速发展，我们的社会正变得越来越数字化。大数据作为一种新兴技术，不仅能够帮助企业提高生产力，还可以为政府和社会带来很多好处。
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2023-05-04 14:23:46
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大数据具有四个特性： （1）数据量特别庞大； （2）数据种类特别多； （3）
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2023-04-19 10:34:09
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云计算与大数据密切相关，大数据是计算密集型操作的对象，需要消耗巨大的存储空间，云计算的主要目标是在集中管理下使用巨大的计算和存储资源，用微粒度计算能力提供大数据应用，云计算的发展为大数据的存储和处理提供了解决方案，大数据的出现也加速了云计算的发展，基于云计算的分布式存储技术可以有效地管理大数据，借助云计算的并行计算能力可以提高大数据采集和分析的效率。研究机构Gartner定义∶大数据是需要新的处
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2022-08-08 16:03:12
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一般而言,SAS的输出结果要经过编辑才能成为符合统计学要求的统计图表,而制作统计报告的工作量极大,编辑过程也很易出错。如何利用SAS直接产生用户要求格式的统计报告,是值得研究的问题。 为规范临床试验数据管理 ,简化程序并减少数据统计分析过程中的错误来源 ,有必要研究 SAS中的宏问题，来很好地解决这个问题。 以下参考文献是统计学家的一些探索： 定性指标的sas统计分析报表―sas软件在新药临床试验
在大数据中，涉及到了很多技术，这些技术都是比较新颖的，比如说人工智能、区块链、图灵测试等等，这些技术都是能够帮助大数据解决很多问题。在这篇文章中我们就给大家介绍一下关于回归分析、贪婪算法、MapReduce、数据挖掘的相关知识。1.贪心算法贪心算法是指，在对问题求解时，总是做出在当前看来是最好的选择。也就是说，不从整体最优上加以考虑，它所做出的是在某种意义上的局部最优解。贪心算法不是对所有问题都能
本文资料来自百度文库相关文档Hadoop，Spark和Storm是目前最重要的三大分布式计算系统，Hadoop常用于离线的复杂的大数据处理，Spark常用于离线的快速的大数据处理，而Storm常用于在线的实时的大数据处理。简单说，Hadoop或者说Hadoop生态圈，是为了解决大数据应用场景而出现的，它包含了文件系统、计算框架、调度系统等，Spark是Hadoop生态圈里的一种分布式计算引擎。&n
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2023-08-07 17:34:42
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数据类型概要在Python中有很多数据类型，善用这些数据类型可以更加高效、简洁的处理数据。确定变量的类型对业务逻辑判断有很大的帮助。 Python中的基本数据类型包括以下几种：数据类型英文字符串str数字num字典dict元组tuple列表list布尔值bool数字类型数据数字类型数据是可以进行算数运算的。常见的数字类型有：数据类型英文有符号整数int浮点型float复数complex我们可以定义
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2023-09-21 14:00:00
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按照结构化程度，大数据可以被分为三大类：结构化数据（Structured Data）；半结构数据（Semi-structured Data）；非结构化数据（Unstructured Data）；结构化数据 数据集中每条数据属性的数量和顺序相同，且数据的结构信息和数据内容是分离的，最典型的是关系型数据库的表；半结构化数据 指带有自描述信息的数据，即数据的结构信息和数据内容混在一起，常见的有XML
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2023-08-03 23:32:08
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1、什么是大数据？在互联网技术发展到现今阶段，大量日常、工作等事务产生的数据都已经信息化，人类产生的数据量相比以前有了爆炸式的增长，以前的传统的数据处理技术已经无法胜任，需求催生技术，一套用来处理海量数据的软件工具应运而生，这就是大数据！ 2、数据的处理技术处理海量数据的核心技术：海量数据存储：分布式海量数据运算：分布式 3、常用的大数据框架这些核心技术
这篇文章引述了TechCrunch上的一篇报道，说FaceBook每天产生超过500TB的数据。
25亿 Facebook上分享的内容条数
27亿 “赞”的数量，
3亿 上传照片数
500+TB 新产生的数据
105TB 每半小时通过Hive扫描的数据
100+PB 单个Hadoop集群中的磁盘容量
更多信息，
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精选
2012-08-23 23:38:05
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接下来，我们以阿里巴巴大数据架构图来介绍。 大数据系统体系分为数据采集层、数据计算层、数据服务层和数据应用层。简单介绍一下这四层的具体作用和使用到的技术（讲述的内容包含但不限于阿里巴巴的知识）： 1 数据采集层 &nb
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2023-09-14 16:59:12
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与传统数据分析不同的是，数据挖掘技术在对信息进行挖掘和发现知识的过程中，没有明确的假设。它通过分析历史数据，建立数据模型，以预测未来的趋势和行为，并对此作出预测性判断。从庞大的数据库中发现隐藏的、有价值的信息是进行数据挖掘的主要目的，它的主要功能有： 1、能够预测未来趋势和行为的功能 以前需要进行大量手工分析的问题，现在运用数据挖掘技术就能够自动地在数据库中查找预测信息，并可以依据数据迅速
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2023-08-08 15:18:51
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Hadoop是大数据领域最流行的技术，但并非唯一。还有很多其他技术可用于解决大数据问题。除了Apache Hadoop外，另外9个大数据技术也是必须要了解的。Apache FlinkApache SamzaGoogle Cloud Data FlowStreamSetsTensor FlowApache NiFiDruidLinkedIn WhereHowsMicrosoft Cognitive
随着大数据的应用市场快速渗透到各行各业，很多人会疑问到到底哪些大数据技术是刚需?哪些技术有极大的潜在价值?弗雷斯特研究公司发布了最热的十个大数据技术，海森大数据带您一起来看一下。 1、预测分析预测分析是一种统计或数据挖掘解决方案，包含可在结构化和非结构化数据中使用以确定未来结果的算法和技术。可为预测、优化、预报和模拟等许多其他用途而部署。随着现在硬件和软件解决方案的成熟，许多公司利用大数
elasticsearch只是一个搜索框架，仅此而已。 hadoop/spark是计算框架/大数据运行环境，根本不可相提并论。 网络工程的知识，各种编程语言，各种脚本语言，云计算，数据库，算法等等，其实所谓的大数据就是大流量，巨大的数据量在网络上流来流去，研究大数据就是在研究如何用最小的空间来保存大数据，用最短的时间在大数据中找到小数据，最短的路径从别人的电脑流到你的电脑之类，这些是十分
大数据所包含特征，具体如下：第一个特征是数据类型繁多。包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等等
原创
2023-04-19 15:55:32
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参考链接：https://blog.csdn.net/lmseo5hy/article/details/79542571 大数据技术为决策提供依据，在政府、企业、科研项目等决策中扮演着重要的角色，在社会治理和企业管理中起到了不容忽视的作用，很多国家，如中国、美国以及欧盟等都已将大数据列入国家发展战略
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2018-11-08 11:39:00
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大数据经过多年的发展，目前在概念上已经有了更多的含义，从不同的角度来看待大数据也会有不同的定义，但是总的来说，大数据可以用三个方面来进行概括，其一是“新的价值领域”;其二是“数据价值化”;其三是“产业互联网的基础”。大数据之所以受到了广泛的关注，一个重要的原因就是大数据开辟了新的价值领域，这一点是非常关键的。新的价值领域就会打造一系列生态体系，而生态体系又会孕育出大量不同的商业模式，而这个过程也会
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2019-08-09 11:26:34
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什么是大数据大数据就是海量数据的高效处理。数据先要通过存储层存储下来，然后根据数据需求和目标来建立相应的数据模型和数据分析指标体系对数据进行分析产生价值。而中间的时效性又通过中间数据处理层提供的强大的并行计算和分布式计算能力来完成。三层相互配合，让大数据最终产生价值。数据存储层数据有很多分法，有结构化，半结构化，非结构化；也有元数据，主数据，业务数据；还可以分为GIS，视频，文件，语音，业务交易类
域名权重相关数据有哪些
域名权重在很大程度上决定整个网站的排名能力。
主要参考数据如下：
1.域名年龄
既包括域名最初注册时间，也包括网站第一次被搜索引擎收录的时间。域名越老，权重越高。
2.Google PR值
虽然PR值在Google排名中的重要性近来下降很多，而且Google PR值也不能说明网站在其他搜索引擎的权重，但PR值毕竟是直观说明外部链接质量和数量的最好指标。
3.收录页面总数
网
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2023-04-17 17:08:48
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