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关于 “大数据” 的内容如下:

  • 数据统计分析和数据挖掘有什么区别

      从实践应用角度来看,这个问题并没有很大的意义,正如“不管黑猫白猫,抓住老鼠才是好猫”一样,在企业的商业实战中,数据分析分析问题、解决问题时,首先考虑的是思路,其次才会对与思路匹配的分析挖掘技术进行筛选,而不是先考虑到底是用统计技术还是用数据挖掘技术来解决这个问题。   从两者的理论来源来看,它们在很多情况下都是极其相似的。   比如,在典型的数据挖掘技术的决策树里,CART

    大数据小知识 数据分析 15 2019-10-17 14:51
  • 云计算如何保障大数据安全?

      社会信息化和网络化的发展导致数据爆炸式增长,全球数据量大约每两年翻一番,这就意味着最近两年产生的数据量相当于之前产生的全部数据量。大数据技术已悄然渗透到各个行业领域,逐渐成为一种生产要素发挥着重要作用。   大数据技术的发展赋予了大数据安全区别于传统数据安全的特殊性。在智能时代新形势下,数据安全、隐私安全乃至大数据平台安全等均面临新威胁与新风险,大数据安全保障工作面临严峻挑战。&nb

    大数据小知识 数据分析 19 2019-10-17 14:51
  • 4个大数据营销战略问题如何解决?

      如今,人们生活在一个数据驱动的世界里,大数据几乎影响到数字营销的各个方面。事实证明,大数据有助于创建以客户为中心的活动。这就是为什么人们对大数据分析和顶级大数据营销战略的需求日益增长,而这在商界并不是秘密。事实上,不使用大数据分析的组织在未来几年会落后,成为总体共识,失去竞争优势。   然而,企业都应该实施大数据分析,但并不意味着他们可以做到。根据New Vantage Partne

    大数据小知识 数据分析 21 2019-10-17 14:50
  • 大数据Scala系列之样例类_Option_偏函数

      在Scala中Option类型样例类用来表示可能存在或也可能不存在的值(Option的子类有Some和None)。Some包装了某个值,None表示没有值。object OptionDemo {  def main(args: Array[String]) {    val map = Map(&quot

    好程序员IT 数据挖掘 46 2019-10-17 11:10
  • 金融和运营商为什么需要移动自动化测试?

     这两年,关于移动自动化测试这事儿,金融和运营商都在 “忙叨”。这是为什么?移动服务已经成为各大银行和运营商的基础服务平台及主要入口,移动服务制胜的关键是提供“好的客户体验”。然而……苹果系统 IOS 只存在于几个机型,而 Andriod 系统的机型多到数不清。如何让每一款机型都有”好的用户体验”?这就需要移动自动化测试。移动自动化测试除了移动自动化测试??橹?,还包括移动手工测试、兼容

    yaukund 数据分析 163 2019-10-16 21:12
  • 服务器安全防护的办法

    防护一:从基本做起,及时安装系统补丁不论是Windows还是Linux,任何操作系统都有漏洞,及时的打上补丁避免漏洞被蓄意攻击利用,是服务器安全较重要的之一。防护二:安装和设置防火墙现在有很多基于硬件或软件的防火墙,很多安全厂商也推出了相关产品。对于服务器安全,必须安装防火墙。防火墙对非法访问具有很好的预防作用,但防火墙不等于服务器的安全性。在安装防火墙后,需要根据自己的网络环境配置防火墙,以达到

    g759857377 数据分析 220 2019-10-16 16:17
  • 服务器防御流量攻击的简单方法!

    目前全球流量攻击手段和复杂性都远超以往,其中作为全球最流行最常见的攻击手段,DDOS攻击严重威胁这全球海量企业和个人站点的安全。DDOS攻击是利用一批受控制的机器向一台机器发起攻击,这样来势迅猛的攻击令人难以防备,因此具有较大的破坏性。那么作为新一代DDOS攻击防御的中流砥柱,壹基比小鑫这边给大家简单介绍下如何应对流量攻击呢?一、实时监控,定期扫描要定期扫描现有的网络主节点,清查可能存在的安全漏洞

    g759857377 数据分析 224 2019-10-16 16:16
  • KGB知识图谱的功能和特色介绍

    计算机的发展实现了万物互联,这种互联形式也使得数据积累达到了一定高度,这些数据均能作为数据分析的重要依据。知识图谱技术对这些数据的分析不仅局限于其数据本身,而且还包括对数据之间关系的探索,也就是说,涉及到数据关系的分析需求,知识图谱都可以发挥自己的功能特色。

    ljrj123 数据挖掘 211 2019-10-16 15:03
  • 数据分析对公司有多重要?

    数据是什么在每一个企业中,各个部门都会生产出一定的数据,目前,各类数据在企业生产经营中起着至关重要的作用。数据已经成为了企业生产、经营、战略等等几乎所有的经营活动所依赖的,不可或缺的信息。数据重要性正确的数据分析可以帮助企业做出明智的业务经营决策,数据就犹如企业经营者的眼睛一样,通过数据可以反映出经营的问题,就犹如舵手依赖导航一样。数据种类    数据包括来自企业业务系统的订单

    osos_just 可视化 209 2019-10-16 14:48
  • 区块链对大数据产生有怎样的影响?

      随着移动互联网、物联网、云计算等新一代信息技术的不断成熟和普及,产生了海量的数据资源,人类社会进入了大数据时代。大数据的发展不仅迅猛,而且渗透到各个行业,发展成为具有巨大价值的重要生产要素和战略资产。   大数据给各行各业带来极大机遇的同时,也带来了诸多挑战。例如:数据流通中还有一些痛点亟待解决:数据权属无法清晰地界定,数据质量的标准不统一,数据安全无法保障,数据价值无法准确衡量等等

    大数据小知识 数据分析 231 2019-10-16 14:39
  • 网络数据的商业价值和采集方法

      数据采集是大数据分析的前提和必要条件,在整个数据利用过程中占有重要的地位,数据采集方式分为三种:系统日志采集方法、网络数据采集方法和其他数据采集方法,随着Web2.0的发展,整个Web系统覆盖了大量得价值化数据,目前Web系统的数据采集通常是通过网络爬虫来实现的,本文将对网络数据和网络爬虫进行系统的描述。   什么是网络数据   网络数据,是指非传统数据源,例如通过抓取搜索

    大数据小知识 数据分析 205 2019-10-16 14:37
  • 如何利用智能数据降低业务成本

      智能设备和产品如今占据了现代生活的绝大部分。人们拥有智能手机、智能扬声器、智能汽车和无处不在的物联网设备,旨在使人们的工作和生活更容易、更直观。   当商业智能实践发挥作用时,甚至企业使用的数据也可以变得更智能。企业不必筛选大量信息来查找需要的材料,可以通过一些软件获得所有的内容,并收到一份概述相关细节的报告。   大约80%的公司表示担心其能否处理物联网生成的大量数据并理

    大数据小知识 数据分析 208 2019-10-16 14:37
  • 好程序员大数据教程Scala系列之隐式转换和隐式参数

    好程序员大数据教程Scala系列之隐式转换和隐式参数5.1. 概念隐式转换和隐式参数是Scala中两个非常强大的功能,利用隐式转换和隐式参数,你可以提供优雅的类库,对类库的使用者隐匿掉那些枯燥乏味的细节。5.2. 作用隐式的对类的方法进行增强,丰富现有类库的功能object ImplicitDemo extends App{  

    好程序员IT 数据挖掘 241 2019-10-16 11:19
  • SDN网络IPv6组播机制支持实时视频业务海量用户扩展

    以 OpenFlow 技术为核心的软件定义网络(SDN)框架具有集中控制的功能能够自己感知网络拓扑的变化,在细粒度的路径选择、接入控制、负载均衡方面有着天然的优势,为 IPv6 组播功能的实现提供了好的解决方案。

    宜信技术学院 数据挖掘 239 2019-10-16 11:03
  • 东软发力!提升政务大数据治理能力

    政府智慧化的核心驱动是什么?是数据!近年来,数据随着城市的发展而 膨胀民政局、人社局、交通局……政府各部门的 IT 系统日渐增多且更新频繁,不仅如此,各政府部门时有变动,增减、拆分、合并……这一切,让政务数据体量巨大、数据庞杂。1手中的数据用不着,想要的数据找不到那些最有价值的数据散落在政府的各个部门,数据的共享范围不够,共享质量也不够高,涉及国计民生的政府决策需要依托大数据治理体系实现

    yaukund 数据分析 360 2019-10-15 21:25
  • 数智化时代,购物中心运营模式新探索

    「有数据,没算法」的购物中心,如何完成数智化转型?

    StartDT 数据分析 350 2019-10-15 19:59
  • 防护服务器需要了解的8个点

    ddos防护措施1. 企业的数据中心规划是什么?许多企业正在将数据中心工作负载迁移到云端部署。是否投资新设备或是否采用云服务在很大程度上都取决于这一考虑因素。计划缩减数据中心规模(或完全取消数据中心)的企业可以考虑使用云服务。然而,如果企业肯定要在可预见的未来维护物理数据中心,那么投资于DDoS缓解设备可能就很值得。2. 企业威胁概况是什么?哪种防护模式最适合企业很大程度上取决于企业的威胁概况。如

    g759857377 数据分析 390 2019-10-15 15:20
  • 大数据治理的核心要素有哪些

      当今的大型企业,内部分工日趋细化,采购、服务、市场、销售、开发、支持、物流、财务、人力等各个环节,无不每时每刻产生着大量的数据。数据的格式也越来越多样化,包括IT系统里存储的结构化、非结构化数据,各样电子文档数据等。与此同时,企业管理者对数据的困惑也与日俱增,这些数据从哪里来?我们能相信这些数据吗?数据之间有什么样的关系?谁能理解这些数据?  零散化存放是数据问题根源  造成上述情况最根本的原

    大数据小知识 数据分析 402 2019-10-15 14:44
  • 大数据处理的关键技术及应用

      数据处理是对纷繁复杂的海量数据价值的提炼,而其中最有价值的地方在于预测性分析,即可以通过数据可视化、统计模式识别、数据描述等数据挖掘形式帮助数据科学家更好的理解数据,根据数据挖掘的结果得出预测性决策?! 〈笫荽淼墓丶际跫坝τ谩 ∫?、大数据采集技术  数据是指通过RFID射频数据、传感器数据、社交网络交互数据及移动互联网数据等方式获得的各种类型的结构化、半结构化(或称之为弱结构化)及非结构

    大数据小知识 数据分析 394 2019-10-15 14:44
  • 数据安全治理要遵循哪些原则

      搞清楚数据安全要解决哪些问题、大数据时代下解决这些问题所面临的主要挑战,就可以梳理数据安全治理的核心思路了。简单说,数据安全治理可以遵循“以数据为中心、以组织为单位、以能力成熟度为基本抓手”的原则?! ?、以数据为中心  以数据为中心,是数据安全工作的核心技术思想。人们比较习惯的是以系统为中心的思想,即围绕着一个数据库、一个产品、一个网站、一个服务器等评价其安全性?! ≌庵炙悸分饕视糜诒;ひ?/p>

    大数据小知识 数据分析 385 2019-10-15 14:43
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