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通过数据中心时间机器展望明天
所属栏目：[大数据] 日期：2021-06-04 热度：184
新的十年已经到来，我们正在见证数据经济主宰世界。随着远程工作和超连接旨在扩大企业网络的机会并将数据处理推向边缘，技术领导者正在重新构想他们的数据中心以保持竞争优势。福布斯和Vertiv最近的新闻报道提到，缺乏升级数据中心基础设施的准备，这对数据[详细]
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Reactive-MongoDB异步Java Driver阐述
所属栏目：[大数据] 日期：2021-06-04 热度：69
一、关于 异步驱动 从3.0 版本开始，MongoDB 开始提供异步方式的驱动(Java Async Driver)，这为应用提供了一种更高性能的选择。 但实质上，使用同步驱动(Java Sync Driver)的项目也不在少数，或许是因为先入为主的原因(同步Driver的文档说明更加的完善)，又[详细]
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数据科学岗位的简历需要怎么写?
所属栏目：[大数据] 日期：2021-06-04 热度：112
想让你的简历对雇主更有吸引力吗? 你来对地方了。 在这篇文章中有专家指点、样例帮助你的简历达到你心仪岗位的要求。 数据科学雇主在简历中要找什么? 让我们从一名数据科学招聘人员的角度说起。 要想在一堆简历中脱颖而出，吸引雇主的注意，我们需要知道他们[详细]
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大数据分析必须要有什么技术架构？
所属栏目：[大数据] 日期：2021-06-04 热度：161
我们熟悉的以BAT为首的互联网大厂，都拥有自身的大数据系统平台，但是各自面临的业务场景是不同的，比如说腾讯，主要是社交业务场景;百度，主要是搜索业务场景;而阿里，主要是电商业务场景。 这样不同的业务场景下，需要根据实际的业务需求，选择适合自己的[详细]
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大数据技术对教育追求非常重要
所属栏目：[大数据] 日期：2021-06-04 热度：87
企业领导者一直在努力提出有关使生活更简单的新想法。因此，他们将开发新技术来实现这些结果。教育是国家中最重要的部门之一。如果没有知识，将无法实现自己的日常目标。虽然可能会由于经验而积累一些知识。而且，还需要通过教育获得基本知识，以获得长期指[详细]
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官方出手！大数据杀熟的日子，结束了
所属栏目：[大数据] 日期：2021-06-04 热度：73
大数据杀熟的坑 大数据杀熟，简单理解即是同样的商品和服务，老用户的价格反而高于新用户。 据央视新闻总结，常见杀熟套路主要有三种： 根据不同设备进行差别定价。比如针对苹果用户与安卓用户制定的价格不同； 根据用户消费时所处的不同场所。比如对距离商[详细]
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一起了解，大数据到底是一个怎样的专业。
所属栏目：[大数据] 日期：2021-06-04 热度：74
首先，大数据是一个比较典型的交叉学科，选择大数据专业需要学习三大块内容，包括数学、统计学和计算机，所以整体的知识量还是比较大的，而且也有一定的学习难度，如果数学基础比较薄弱，选择大数据专业还是要慎重一些。 大数据专业在专业课的设置上会涉及到[详细]
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制止大数据“杀熟”需更进一步
所属栏目：[大数据] 日期：2021-06-04 热度：55
国庆黄金周在即，大数据杀熟的话题在社交媒体上再度引发热议。从网友评论中可以看到，住宿、出行、票务、电商购物、网约车等领域仍然存在不少大数据杀熟行为。 近年来，大数据杀熟问题引发消费者广泛关注。去年7月，北京市消费者协会针对大数据杀熟问题开展[详细]
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ZooKeeper的这么多问，你顶得了嘛？
所属栏目：[大数据] 日期：2021-06-04 热度：189
1. 面试官：工作中使用过Zookeeper嘛?你知道它是什么，有什么用途呢? 「小菜鸡的我：」 有使用过的，使用ZooKeeper作为「dubbo的注册中心」，使用ZooKeeper实现「分布式锁」。 ZooKeeper，它是一个开放源码的「分布式协调服务」，它是一个集群的管理者，它将[详细]
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建造自己想要的地图
所属栏目：[大数据] 日期：2021-06-04 热度：174
我们平时使用地图的时候要么到高德或者百度等开发平台去使用，要么去可视化站点去获取如echarts，去百度或高德开发者平台使用的时候需要使用哪儿的地图代码里面写就可以了，Echarts中使用你只要给到地图json 数据就可以给你生成地图 制作自己想要的地图 甘肃[详细]
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企业如何使用大数据和详解
所属栏目：[大数据] 日期：2021-06-04 热度：93
大型组织如何使用数据和分析来指导战略和运营决策?下面来看看高管们所洞悉的各种挑战和机遇。 组织拥有的数据比以往任何时候都要多，这一点鲜有人怀疑。但是，从这些数据中获得重要洞察并将知识转化为行动，这说起来容易做起来难。我们与来自主要组织的六位[详细]
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大数据如何重新看待法律行业
所属栏目：[大数据] 日期：2021-06-04 热度：62
植根于希腊文明的法律是世界上最古老的行业之一。法律人士一直致力于为所有人伸张正义，并将其作为使世界变得更好的一种方式。 正义是法律的崇高目标，并且从古至今一直保持不变，而直到现在，法律行业也很少受到瞬息万变技术世界的影响。 科技时代最大的变[详细]
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超硬核的 Python 数据可视化百科！
所属栏目：[大数据] 日期：2021-06-04 热度：188
Python实现可视化的三个步骤： 确定问题，选择图形 转换数据，应用函数 参数设置，一目了然 1、首先，要知道我们用哪些库来画图? matplotlib python中最基本的作图库就是matplotlib，是一个最基础的Python可视化库，一般都是从matplotlib上手Python数据可视[详细]
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干货！数据科学 Top10 列表（工具、技术、应用……）
所属栏目：[大数据] 日期：2021-06-04 热度：92
毫无疑问，数据科学是21世纪最吸引人的职业道路，由具有强烈求知欲和技术专长的人组成，他们能够从海量数据中挖掘出有价值的见解。这可以帮助企业通过提高生产力，挖掘洞见来更好地制定决策和获取利润来增加价值，仅举几例。 数据科学家的成长之路充满曲折，[详细]
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对于数字和印刷营销活动的数据驱动分析
所属栏目：[大数据] 日期：2021-06-04 热度：64
数据驱动营销应该如何适应数字化和线下营销 全球互联网为现代企业带来了很多好处，但是最基本的是它传播信息的能力。通过社交媒体，组织可以与潜在客户保持联系，开始对话，从而在设备上可见。大数据的发展增强了这些好处。 通过在信息灵通的博客中提供信息[详细]
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数据科学家必备的5种离群点/异常检测措施
所属栏目：[大数据] 日期：2021-06-04 热度：149
在统计学中，离群值是不属于某个总体的数据点，它是一种与其他值相差甚远的异常观察，是一种与其他结构良好的数据不同的观察值。 例如，您可以清楚地看到列表中的异常值：[20,24,22,19,29,184300,30,18]。当观察值只是一组数字并且是一维时，很容易识别它，[详细]
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吐血整理：盘点19种大数据处理的常见工具
所属栏目：[大数据] 日期：2021-06-04 热度：116
大数据的生命周期分为数据获取(data acquisition)、数据存储(data storage)、数据分析(data analysis)以及结果(result)，并且将前述大数据处理的三代技术中相关的工具映射至数据获[详细]
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数据分析的应用将成为供应链的竞争亮点
所属栏目：[大数据] 日期：2021-06-04 热度：145
对组织来说，有效的管理供应链也许从来没有变得像现在这样重要。冠状病毒的大流行造成了严重的市场混乱，改变了消费者和企业购买产品的方式，并让制造商仅仅只是获得所需的材料也充满了挑战。 一些组织发现，数据分析和相关技术，如人工智能和机器学习是实现[详细]
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5个普通的大数据可视化分析工具
所属栏目：[大数据] 日期：2021-06-04 热度：107
1、Tableau Tableau 帮助人们快速分析、可视化并分享信息。它的程序很容易上手，各公司可以用它将大量数据拖放到数字画布上，转眼间就能创建好各种图表。数以万计的用户使用 Tableau Public 在博客与网站中分享数据。 2、ECharts Echarts可以运用于散点图、[详细]
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太刺激了，面试官让我手写跳表，而我用两种实现措施吊打了TA！
所属栏目：[大数据] 日期：2021-06-04 热度：181
通用实现 通用实现主要参考JDK中的ConcurrentSkipListMap，在其基础上，简化，并优化一些东西，学好通用实现也有助于理解JDK中的ConcurrentSkipListMap的源码。 数据结构 首先，我们要定义好实现跳表的数据结构，在通用实现中，将跳表的数据结构分成三种：[详细]
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让你很惊讶的10个大数据统计
所属栏目：[大数据] 日期：2021-06-04 热度：99
1. 根据IDC公司发布的的DataAge 2025调查报告，到2025年，全球产生的数据量将从2018年的33ZB增长到175ZB，年复合增长率(CAGR)为26%。但是，实际存储的数据只有大约9ZB，而2015年仅为0.9ZB。分析团队说，实际使用的存储数据只有大约三分之一。 2. 根据Coughli[详细]
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为什么Spark能成为热门的大数据计算引擎？它是怎样工作的？
所属栏目：[大数据] 日期：2021-06-04 热度：176
01 概述 十年前我们只有Hadoop，大家首先通过HDFS实现海量数据的共享存储，然后使用MapReduce以批处理的方式处理这些海量数据，这一切看起来似乎十分完美。 但众口难调啊，有人觉得MapReduce的编程模型太难使用了，为什么不能使用SQL来分析数据呢?我们数据库[详细]
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2020年的十大商业智能走向
所属栏目：[大数据] 日期：2021-06-04 热度：96
如今，企业将数据全部存储在Excel文件和传统数据库中的日子已经一去不复返了。随着网络时代的兴起，企业的业务将生成并拥有大量数据，如果不进行处理和分析就很难全面了解其业务绩效。商业智能就是要利用企业在其所有生产活动中生成的数据进行分析和可视化，[详细]
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大数据在智能城市建设的影响
所属栏目：[大数据] 日期：2021-06-04 热度：157
现代科学技术的发展为智慧城市的建设提供了可能，尤其是大数据时代的到来，使得智慧城市的建设具备了基本的数据前提。当前，怎样才能对海量数据的潜在价值进行有效挖掘，使有价值的信息被应用于智慧城市的建设与管理之中，已经成为国家与地方政府关注的热点[详细]
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大数据Spark运行环境：Standalone模式与配置周密
所属栏目：[大数据] 日期：2021-06-04 热度：59
大数据Spark运行环境：Standalone模式与相关配置详解 Standalone模式 这里我们来看看只使用Spark自身节点运行的集群模式，也就是我们所谓的独立部署(Standalone)模式。Spark的Standalone模式体现了经典的master-slave模式。 集群规划: 大数据Spark运行环境：[详细]
