大数据技术共82条数据
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2021年大数据发展趋势及动态
大数据已经走单纯的技术架构和技术体系，走向了社会基础设施。2020年“新基建”就将“大数据中心”定义为数字新基础设施的重要建设内容。基于隐私计算的数据流通技术成为实现数据联合计算的主要思路。隐私计算在保护数据本身不对外泄露的前提下实现了数据融合，为安全合规的数据流通带来了可能。
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2021-1-19 15:12:03
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大数据在零售供应链管理方面的应用
零售商可通过多种方式使用大量信息来改善其零售供应链，分析解决方案将供应商的实际绩效与其关键绩效指标进行比较，帮助供应商在按时交货、提升客户满意度等。
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2020-12-31 10:38:03
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什么是大数据系统存储及管理？
根据数据存储和管理的内容范围，大数据存储及管理技术需要重点研究如何解决大数据的可存储、可表示、可处理、可靠性及有效传输等。需要解决：海量文件的存储与管理，海量小文件的传输、索引和管理，海量大文件的分块与存储，系统可扩展性与可靠性的问题。
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2020-12-01 14:32:47
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无基础人员转行做机器学习可以吗？
机器学习需要一定数学基础，没有相关的了解需要重新学习。转行机器学习不适用所有人，可不可以转行需要具体结合自身的情况。入门机器学习有一定的门槛要慎重决定。
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2020-10-23 14:55:11
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大数据可视化分析工具常用的有哪些？
企业基础数据才能制定出正确的策略，常用的分析工具有、Tableau、ECharts、Highcharts、魔镜、图表秀等。在大数据时代有价值的商品则是数据，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。
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2020-9-24 16:39:22
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为什么大数据技术那么火？
大数据技术的概念早在2008年被Google提出。在我国2012年提出《大数据研究和发展计划》，从此我国的开放、共享和只能的大数据时代正式开启。随着一线互联网企业在大数据领域的成熟应用，以及国内政策的支持。2016年，云计算大数据技术再次成为人们所追捧的热门技术，与此同时国内大数据人才培养体系逐渐完善，为大数据的普及应用提供源源不断的人才支撑。
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2020-9-15 17:36:12
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大数据Lambda架构概念及应用
Lambda Architecture 概念Mathan Marz的大作Big Data: Principles and best practices of scalable real-time data systems介绍了Lambda Architecture的概念，用于在大数据架构中，如何让real-time与batch job更好地结合起来，以达成对大数据的实时处理。
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2020-9-04 17:57:48
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常用的数据分析方法及案例讲解
常用的数据分析方法有描述统计、信度分析、相关分析、回归分析、聚类分析等。本文将结合实际案例，为大家一一讲解这些数据分析的方法。如果你想了解如何做数据分析，就接着看下去吧~
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2020-8-13 16:38:58
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数据预处理的方法有哪些？
数据处理的工作时间占据了整个数据分析项目的70%以上。因此，数据的质量直接决定了分析模型的准确性。那么，数据预处理的方法有哪些呢？比如数据清洗、数据集成、数据规约、数据变换等，其中最常用到的是数据清洗与数据集成，下面小编将来详细介绍一下这2种方法。
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2020-8-11 10:14:41
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数据挖掘的步骤有哪些？
所谓数据挖掘就是从海量的数据中，找到隐藏在数据里有价值的信息。因为这个数据是隐式的，因此想要挖掘出来并不简单。那么，如何进行数据挖掘呢？数据挖掘的步骤有哪些呢？一般来讲，数据挖掘需要经历数据收集、数据可视化、数据预处理、准备模型输入以及训练模型五大步骤，下面让我们来详细分析一下吧！
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2020-8-10 15:32:38
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如何利用大数据构建用户画像？
大数据时代，不仅普通用户可以享受到技术带来的便利，企业也可以从数据中提取有商业价值的信息，构建出用户画像，从而对用户行为进行分析和预测。虽然用户画像不是什么新鲜的概念，但是大数据技术的出现使得用户画像更加清晰客观。下面我们一起来看看如何利用大数据构建用户画像。
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2020-7-23 12:12:02
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大数据开发离线计算框架知识点总结
大数据开发离线计算框架知识点总结，大数据在带来发展机遇的同时，也带来了新的挑战，催生了新技术的发展和旧技术的革新。大数据离线计算技术应用于静态数据的离线计算和处理，框架设计的初衷是为了解决大规模、非实时数据计算，更加关注整个计算框架的吞吐量。
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2020-7-16 16:41:14
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大数据课程有哪些新增内容和升级更新？
距离传智播客在2012年发布的第一版大数据课程，已经整整八年了。在这期间，大数据行业发生了翻天覆地的变化，为了不断适应行业的发展和市场变更，大数据学科随时准备着让课程保持同步更新迭代，始终奔跑在行业前沿。下面我们一起来看看大数据课程有哪些新增内容和升级更新。
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2020-7-16 11:21:10
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大数据软件学习入门技巧
大数据软件学习入门技巧，一般而言，在进行大数据处理时，会先使用大数据数据库，如 MongoDB、 GBase等。然后利用数据仓库工具，对数据进行清理、转换、处理，得出有价值的数据。接着用数据建模工具建模。最终用大数据工具进行可视化分析。
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2020-7-06 15:07:49
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深度学习工程师必须掌握的神经网络架构
深度学习工程师必须掌握的神经网络架构，神经网络架构分为四大类：标准网络、递归网络、卷积网络、自动编码器。神经网络可以用来可视化的数据包含两部分：每一层神经元的输出，它们对应输入数据在网络中的不同表示每个神经元所学习到的权重，刻画着各个神经元的行为，即如何对输入进行响应的。
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2020-7-01 17:34:28