大数据技术

近年来，有越来越多的迹象表明，科研结果的可复现性出现了危机。对心理学和癌症生物学论文的检查发现，分别只有40%和10%的结果是可复现的。

很多人都看过不同类型的书，也接触过很多有关大数据方面的文章，但都是很零散不成系统，对自己也没有起到多大的作用，所以作者第一时间，带大家从整体体系思路上，了解大数据产品设计架构和技术策略。

数据统一可以说是数据分析领域的一个长期挑战。虽然联合式的方法获得了一些青睐，但绝大部分的数据分析从业者希望在分析之前，所有数据都能在同一个地方呈现出来。这意味着，来自不同实体的数据必须统一起来，而问题就出在这个地方。

用户画像是数据运营的基础，也是做深度挖掘的一个不可或缺的模块。只有先打好画像基础，确保画像质量，后续的深挖行为才有突破的可能。

科大讯飞 谭昶：大数据的实践与思考。2016中国大数据技术大会中，上来自科大讯飞大数据研究院副院长谭昶，他带来了《讯飞大数据的实践与思考》的……

2017 年哪些开源项目值得关注？让我们来看看 2017 年的 6 大热门开源项目。

如何在大量数据量下，简单快速的寻找到最优中心点的过程

Yarn在Hadoop的生态系统中担任了资源管理和任务调度的角色。

现如今，许多公司使用大数据来做超级相关推荐，并以此来增加收益。在海量推荐算法中，数据科学家需要根据商业限制以及需求来选择最佳算法。为使其简单化，Statsbot 团队为现有的主要推荐系统算法准备了一份概述。

基于威尔逊区间法的排序方法

最近做了一个交叉销售的项目，梳理了一些关键点，分享出来希望对大家有所启发

合格的工程师要能认识到数据和功能一样重要，因为准确的数据收集是产品迭代、市场营销的决策基础。

由于“大数据”的热点集中和可以处理海量数据如大规模并行计算(massively parallel computing)、云计算、Hadoop和MapReduce。因此，Oracle、IBM、微软、SAP和其他大厂家目前共同在推动相关对话。

谨以此文献给对数据有热情，想长期从事此行业的年轻人，希望对你们有所启发，并快速调整思路和方向，让自己的职业生涯有更好的发展。

外卖的用户画像的实践和经验累积，必将对整个电商领域的大数据应用作出新的贡献！