大数据

  • 大数据时代的创新创业实践与思考研讨会:三个方向和四大挑战

    摘要:从传统互联网的人机互联,人人互联,到工业互联网的物物互联,人机物三种端各自互联,才带来大数据的产生,利用云进行大数据的存储和计算,实现数据的融合和服务,数据从哪里来,到哪里去,数据如何关联,如何找到市场需求实现价值是关键。 数据采集加工的跑马圈地已入中盘,数据分析与应用的商业模式才刚刚开盘,而这需要模式具备可持续性和可扩展性。 如今时代变了,以前以企业…

    2016-01-09
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  • 大数据分析技术生态圈一览

    摘要:大数据领域让人晕头转向。为了帮助你,我们决定制作这份厂商图标和目录。它并不是全面列出了这个领域的每家厂商,而是深入探讨大数据分析技术领域。我们希望这份资料新颖、实用。 这是一款面向Hadoop的自助服务式、无数据库模式的大数据分析应用软件。 Platfora 这是一款大数据发现和分析平台。 Qlikview 这是一款引导分析平台。 Sisense 这是…

    2016-01-08
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  • 一篇文章,带你了解美国大数据产业

    数据科学早已不是新鲜事物了,不过对数据质量的需求却是这几年才激增起来的。这可不是一阵时尚或旧词新用,而是一场革命。大至总统选举,小至总部设在厨房餐桌的小创业公司的各种决策,已不再是建立于直觉与猜想之上,而是植根于真实可靠的数据。 数据科学发展日新月异,如今各种数据工具已经形成了一个庞大的生态系统。我花了一个多月以尝试给这个生态系统勾画出一个清晰的轮廓,在接下…

    2016-01-07
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  • 数据,才是机器学习中唯一重要的东西

    机器学习领域目前的流行趋势是免费提供软件等产品。科技公司一直提倡建立开源社区,并且非常乐意将其部分代码开源。然而,在过去的一年(2015年)中,机器学习领域的大佬们却将自己完整的代码库贡献出来了:谷歌TensorFlow开源;Facebook也将其经过优化的深度学习模块提供给了开源图书馆Torch;然后,Microsoft推出了免费的分布式机器学习工具包(D…

    2016-01-07
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  • 大数据知道你的心脏能不能跑马拉松

    1月2日,2016厦门国际马拉松赛在鹭岛开赛,获得了诸多运动爱好者的追捧。随着近年马拉松运动的兴起,越来越多的兴趣者加入其中。但是,是否所有人都适合这样的运动? 在此次厦门马拉松比赛中,一款叫做“阿甘跑步”的运动社交APP联手深圳一家心电医疗设备供应商,借助阿里云大数据平台面向跑马爱好者推出皮肤级运动心律监测解决方案”安心跑”。希望通过大数据的方法来寻找极限…

    2016-01-05
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  • 百度与国金证券合作推出大数据基金

    银行、保险和证券是金融领域最重要的三个板块,近来百度动作频频,继与中信银行、安联保险先后合作成立百信银行、百安保险之后,百度宣布与国金证券合作,共同推出大数据量化基金——“国金百度大数据基金”,进而完成对二级市场的布局。 量化基金并不是一个新鲜事,美国从几十年前就开始有自动化的交易出现,目前美国股票市场绝大部分的交易都是通过计算机自动完成。但是受限于数据源,…

    2016-01-05
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  • 个推CTO叶新江:DT时代下遵循的四个法则

    DT(Data Technology),是以服务大众、激发生产力为主的技术。从IT时代走向DT时代,我们要思考如何用互联网技术、理念、思想去与传统行业进行交融和共同发展。 1、数据是决策的基本依据 在数亿客户端情况下,如何迅速定位譬如:有的手机定位正常,有的不正常;有的区域定位正常,有的不正常;有的版本定位正常,有的不正常。 而个推的解决方案是,首先是进行意…

    2016-01-05
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  • 夏良炜:大数据商机,用户打瞌睡都值钱

    大航海时代的商业智慧 关于 “大数据” 这个词,我第一次关注到,是通过一本叫作《大数据时代》(维克托·迈尔-舍恩伯格 / 肯尼思·库克耶著)的书中看到的。 在这本书中,讲到了一个航海地图的故事,大概意思是:一个要去航海的船长,如果他想使用已知的航海导航图,他必须把他在航海过程中获得的新导航信息反馈回来,作为信息的交换。这样的话,越往后面使用航海导航图的船长,…

    2016-01-04
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  • 为什么越来越多的公司在使用Spark Streaming

    Databricks最近对1400多家Spark用户进行了一次调查,结果显示这些用户对Spark Streaming的使用率与2014年相比增长了56%,另外,有48%的受访者将Spark Streaming标记为最常用的Spark组件。在Spark Streaming不断增长的用户群中,Uber、Netflix和Pinterest等家喻户晓的公司赫然在列,…

    2016-01-04
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  • 为什么说大数据埋点技术已死?

    摘要:大数据时代的到来意味着数据量的爆炸,也意味着收集数据的难度将大幅增加。为了将海量的数据收集起来,埋点技术应运而生。然而随着大数据的发展和深入,客户的要求越来越高,埋点技术开始变得力不从心。近期,更新更快的无埋点技术凌空出世,它可以宣判埋点技术的死刑了吗 埋点时代:这是最好的时代,也是最坏的时代 一直以来,大数据被紧紧的和埋点技术捆绑在一起,甚至大数据时…

    2016-01-04
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  • 2016年最值得关注的大数据领域33大预测

    引言:2016年大数据领域会发生什么情况考虑到如今在深层神经网络和规范性分析方面取得的进展,你可能觉得这个问题很好回答。而实际上,来自业界的大数据预测大不相同,本文精选出了最值得关注的33个预测,为您开启未知的2016! 数据平民崛起 甲骨文公司预测一种新型用户:数据平民(Data Civilian)会崛起。该公司称:“虽然复杂的数据统计可能仍局限于数据科学…

    2016-01-04
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  • 什么数据库最适合数据分析师?

    数据分析师都想使用数据库作为数据仓库处理并操作数据,那么哪一款数据库最合适分析师呢?虽然网上已经有很多对各种数据库进行比较的文章,但其着眼点一般都是架构、成本、可伸缩性和性能,很少考虑另一个关键因素:分析师在这些数据库上编写查询的难易程度。最近,Mode的首席分析师Benn Stancil发布了一篇文章,从另一个角度阐释了哪一款数据库最适合数据分析师。 Be…

    2016-01-03
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  • 傅志华:大数据特征与发展历程

    大数据的定义与特征 大数据(big data)是这样的数据集合:数据量增长速度极快,用常规的数据工具无法在一定的时间内进行采集、处理、存储和计算的数据集合。 作者认为具有以下五大特征(4V+1O)的数据才称之为大数据,即: 数据量大(Volume)。第一个特征是数据量大,包括采集、存储和计算的量都非常大。大数据的起始计量单位至少是P(1000个T)、E(10…

    2016-01-03
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  • 12项要闻回顾2015年大数据发展的起起落落

    引言:对于大数据来说,2015 年是动荡的一年:其数据和分析所具有的改变世界的潜力则继续散发耀眼的光芒,鼓舞着我们前行;同时,这一年中也经历了很多发展的低潮,这就像是一次次的警告,或许某一天大数据就不再具有改变世界的力量了。因此让我们一起来回顾一下今年最重要或者最具价值的相关新闻,一起回味这一年大数据发展所经历的起起落落。

    2016-01-03
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  • Polly Mitchell-Guthrie:2016年分析领域5大预测

    引言:我所处的位置决定我看世界的角度。从这里望去,2016 年的分析领域令人振奋。有史以来,分析领域从未如此重要、如此有趣。 1. 机器学习在企业生根发芽 机器学习(Machine learning)的历史可以追溯到 1950 年,但直到最近,它都只是精英人才的领域并长期被人忽视。我预言机器学习会就此稳步发展,因为许多大型企业正在接纳机器学习。如今除了研究者…

    2016-01-03
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