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大数据技术的用处和它的五大核心原理
所属栏目：[大数据] 日期：2022-05-19 热度：166
大数据的用途 大数据可分成大数据技术、大数据工程、大数据科学和大数据应用等领域。目前人们谈论最多的是大数据技术和大数据应用。工程和科学问题尚未被重视。大数据工程是指大数据的规划建设运营管理的系统工程;大数据科学关注大数据网络发展和运营过程[详细]
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基于数据解析给出运营建议 咋整？
所属栏目：[大数据] 日期：2022-05-19 热度：121
有同学问：如何基于数据分析提出运营建议，今天我们拿个简单的题目来举例。这个题目陈老师之前讲过，有印象的同学应该还记得。再举一次，是因为每到招聘季都有人把它搬出来，而且有关它的大部分讲解，都是错的。 已知，下图是某个电商一周销售金额走势(具[详细]
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生活中无处不在的数据解析
所属栏目：[大数据] 日期：2022-05-19 热度：154
关于数据分析的问题 很多时候，会被一些刚刚入门或者入门两三年的同学问：数据分析就是提数据吗？为什么我感觉我像个工具人一样天天写SQL做报表呢？！ 每到这个时候，我就想起来了我入行的那个夏天，每天乐此不疲的跑着SQL。好像自己那会儿没有思考过这个[详细]
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真正指挥大规模战争的其实为大数据和人工智能？
所属栏目：[大数据] 日期：2022-05-19 热度：146
大数据和人工智能到底有多强?大部分人仍然没有直观体会，但实际上已经渗透进当今地球和人类活动的方方面面。也正在深刻地改变世界的固有形态。那些过去的超级强国，在这方面仍然遥遥领先，而那些没有跟上潮流的90%以上的国家，其实早就彻底躺平;最主要的是[详细]
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数据分析师七大实力 梳理标签体系
所属栏目：[大数据] 日期：2022-05-19 热度：93
大家好，我是爱学习的小xiong熊妹。 这次分享一个更高级能力：构造标签体系。在提升能力的顺序上，当然是先会打一个标签，再会搞整个体系了。 一、什么是标签体系? 围绕一个业务场景，实现业务闭环操作的若干个标签组合，称为标签体系。之所以需要标签体系[详细]
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大数据分析是啥？
所属栏目：[大数据] 日期：2022-05-19 热度：51
大数据分析：是指对规模巨大的数据进行分析，大数据可以概括为：数据量大，速度快，类型多，价值、真实性。 大数据可以概括为5个V， 数据量大、速度快、类型多、价值、真实性。 1.可视化分析 不管是对数据分析专家还是普通用户，数据可视化是数据分析工具[详细]
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大数据研究引用挑战预测增加
所属栏目：[大数据] 日期：2022-05-19 热度：159
尽管大数据行业有大量的软件平台和产品、开发人员和数据专业人士，以及许多热心的爱好者，但对于专业数据工作者和管理人员来说，在企业中实施数据战略仍然存在一些担忧和障碍。 数据分析平台提供商Unsupervised公司日前发表了一项名为2022年大数据恐惧和预[详细]
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专家视点 数据无处不在的云原生途径
所属栏目：[大数据] 日期：2022-05-19 热度：187
使用 Kubernetes 进行架构是必不可少的核心部分，它使数据分析异常灵活，可在业务需要的任何地方运行，并以高并发、高性能、效率和可用性大规模运行。 从金融服务和保险到制造和医疗保健等垂直领域的无数企业发现，他们需要公共和私有云、混合和边缘部署来[详细]
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TiDB 在携程 实时标签处理平台优化践行
所属栏目：[大数据] 日期：2022-05-19 热度：146
携程是全球领先的一站式旅行平台，旗下拥有携程旅行网、去哪儿网、Skyscanner 等品牌。携程旅行网向超过 9000 万会员提供酒店预订、酒店点评及特价酒店查询、机票预订、飞机票查询、时刻表、票价查询、航班查询等服务。 在十亿级别数据量下，携程借助 TiDB[详细]
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一刻talk巅峰对话元年科技 大型企业数字化变型的思考
所属栏目：[大数据] 日期：2022-04-01 热度：74
十四五开局之年，在数字技术应用和新基建的支撑下，新一轮数字化高潮正在快速发展、全面发力。在此大背景下，元年科技出席由厦门市科学技术局支持，全球智客新知分享平台、中国领先的名人影响力媒体一刻talks主办的《巅峰对话|当独角兽遇见未来浪潮》活动[详细]
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大数据在零售业的主要优势及4个真实的应用示例
所属栏目：[大数据] 日期：2022-04-01 热度：200
大数据将会成为零售行业未来的游戏规则改变者，并且已经产生了巨大的影响。 在新冠疫情蔓延期间，许多企业都开始实施数字化转型，零售行业也不例外。科技成为在竞争日益激烈的市场中取得成功的关键部分，其中包括大数据和分析。 大数据在零售业的应用可以[详细]
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针对各领域的8个数据驱动的内容营销技巧
所属栏目：[大数据] 日期：2022-04-01 热度：174
事实表明，大数据为营销领域带来了一些显著的变化，并且在在线内容营销方面尤其具有影响力。 许多营销人员已经使用人工智能和数据分析来对各种市场活动进行更明智的洞察。数据分析工具对按点击付费(PPC)营销、媒体购买以及其他形式的付费流量特别有用。大[详细]
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预测解析和大数据分析的终极指南
所属栏目：[大数据] 日期：2022-04-01 热度：127
企业是否有自己的业务想要加强和扩展?还是有需要开发的产品?如果有一个从哪里开始的计划，那就太好了。如果没有，那么需要进行一些分析。大数据分析可以帮助企业获取潜在用户数据、处理数据、清理数据并获得有价值的信息。而且，预测分析可以根据企业过去[详细]
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如何使用技术处理方案做出数据驱动的决策
所属栏目：[大数据] 日期：2022-04-01 热度：160
数据驱动决策(DDDM)是一种基于可量化目标或关键绩效指标(KPI)的方法，可以收集信息、从发现中评估模式和事实，并以各种方式实施有利于企业的战略和行动。一般来说，数据驱动的决策需要依靠经过验证和研究的数据，而不是利用未处理的数据来实现重要的业务目[详细]
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各行业领域的企业如何使用数据剖析
所属栏目：[大数据] 日期：2022-04-01 热度：83
大数据和分析技术正在迅速改变企业的未来发展。研究表明，67%以上的企业每年在分析解决方案上的支出超过1万美元。 各行业领域如今都在对数据分析进行投资。医疗保[详细]
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首席数据官加强分析战略的5种方法
所属栏目：[大数据] 日期：2022-04-01 热度：71
过去十多年来，首席数据官 (CDO) 因其为企业带来的价值而得到越来越多的认可。事实上，现在已有65%的公司拥有CDO职位，相较于2012年的12%可谓是实现了大幅增加。如今，CDO 负责组织的所有数据战略从数据管理到治理再到隐私和分析。随着越来越多的企业依赖[详细]
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大数据阻止网络安全威胁的5种可行办法
所属栏目：[大数据] 日期：2022-04-01 热度：192
事实表明，大数据在阻止网络安全威胁方面发挥着关键作用。毫无疑问，如果没有大数据分析，企业开展业务可能比较盲目并且面临风险。大数据是一门新科学，数据生产率如今正在以惊人的速度发展。全球正在产生数量惊人的数据，而且随着物联网的发展，这一增长[详细]
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大数据完善小企业的9种方式
所属栏目：[大数据] 日期：2022-04-01 热度：102
大数据可以为任何企业的数据分析业务提供帮助。即使对于预算紧张、员工人数少的小企业，采用的一些大数据工具和解决方案也能满足他们的需求和目标。 大数据为各种规模的企业提供富有洞察力的信息，能够高效地用于营销、设计和制造满足特定需求的产品、增加[详细]
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大数据分析的益处以及如何分析大数据
所属栏目：[大数据] 日期：2022-04-01 热度：82
大数据分析是分析大量数据以发现诸如隐藏模式、相关性、市场趋势和消费者偏好等信息的一个复杂过程，这些信息有助于企业做出更好的决策。 数据分析工具和方法为企业提供了一种评估数据集和大规模获取新信息的方法。有关业务运营和绩效的基本问题由商业智能[详细]
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大数据为企业带来的益处
所属栏目：[大数据] 日期：2022-04-01 热度：150
大数据是推动企业可持续变革的重要技术之一，企业需要了解大数据将如何改善业务。 当企业高管听到大数据这个术语时，他们自然而然地想到的是数量惊人的可用数据。这些数据来自电子商务和全渠道营销领域，或来自物联网上的连接设备，或来自生成有关交易活动[详细]
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Google BigQuery是大数据分析的将来吗?
所属栏目：[大数据] 日期：2022-04-01 热度：68
考虑到Google BigQuery提高效率以及轻松存储大量信息的能力，它可能是大数据分析的未来方向。 如果企业未能实施正确的业务管理工具，那么在经营业务方面可能会很棘手。如果企业与数以千计的客户打交道，那么获得最佳生产力、充足预算和提高客户满意度应该[详细]
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将让业务繁荣发展的十大数据分析趋向
所属栏目：[大数据] 日期：2022-04-01 热度：108
企业需要发现数据分析技术的一些发展趋势，以轻松预测客户需求、个性化内容并实现业务目标。 行业专家Geoffrey Moore在一本著作中指出，如果没有大数据分析，企业的发展可能会很盲目，就像在高速公路上游荡的鹿一样。 根据调研机构Gartner公司的调查，企业[详细]
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从人工智能到团队协作 数据科学家的7项关键技能
所属栏目：[大数据] 日期：2022-04-01 热度：178
如今的数据科学家具有的技能不仅需要精通人工智能和Python，还需要擅长与企业高管进行沟通。 美国劳工统计局将数据科学家列为未来增长最快的15个职业之一，预计在未来10年的工作岗位增长率将达到31%。随着数据日益成为所有企业的命脉，数据科学家不仅需要[详细]
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数据科学项目失败的原由
所属栏目：[大数据] 日期：2022-04-01 热度：165
如今，数据科学几乎都会引起IT和业务主管们的兴趣。但数据科学确实会出问题。 事实上，利用科学方法、流程、算法和技术系统从结构化和非结构化数据中获取各种见解的数据科学项目可能会以多种方式失败，从而导致时间、金钱和其他资源的浪费。存在缺陷的项目[详细]
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大数据解析如何影响供应链?
所属栏目：[大数据] 日期：2022-04-01 热度：59
多年前，很多供应链的范围都在国内或本地，通常是比较简单的过程。全球化进程与技术进步相结合，为供应链增加了新的活力，但也使其变得更加复杂。最终，大数据作为一种用户友好的重要资产，并改变了供应链。但大数据给行业带来的最有价值的东西是什么?其答[详细]
